Llevar la inteligencia artificial de los experimentos y proyectos piloto a la realidad operativa del negocio es uno de los mayores desafíos que enfrentan las empresas actuales. En un entorno donde los modelos generativos y los agentes inteligentes prometen transformar la experiencia del cliente, la diferencia entre una implementación escalable y un esfuerzo fallido sigue residiendo en los cimientos: la calidad, la orquestación y la velocidad del dato.
En este nuevo episodio de Digital Talks by t2ó ONE, Esther Checa conversa con Óscar López Cuesta, Senior Solution Consultant en Tealium con más de 15 años de trayectoria en proyectos de datos, tecnología y marketing digital para grandes corporaciones como BBVA, Orange, AXA o Mutua Madrileña. A lo largo de la conversación, analizan qué infraestructuras necesitan las compañías para procesar datos de calidad en tiempo real y cómo las nuevas tendencias, como el procesamiento en local (IA on the edge), están cambiando las reglas del juego.
La mayoría de las empresas han acumulado históricamente grandes volúmenes de información sin una estructura clara, generando un «Diógenes digital». Para que un modelo de inteligencia artificial pueda interpretar correctamente el contexto de un usuario, no basta con alimentar analítica tradicional basada en códigos o dimensiones propietarias de herramientas aisladas; se requiere una capa fundacional homogénea y agnóstica a los canales de destino.
https://youtu.be/MYpk04fmlu4?si=qk5pu_FW8UEtxxIC
En este episodio descubrirás:
- cuáles son los principales cuellos de botella que impiden pasar de pilotos de IA a sistemas escalables
- cómo evoluciona la estrategia de validación de datos al alimentar modelos generativos frente a la analítica tradicional
- qué desafíos técnicos y de latencia plantea la integración de datos en tiempo real
- por qué la tendencia hacia la IA on the edge reduce costes y protege la privacidad
- cómo orquestar arquitecturas modulares (best of breed) para evitar el vendor lock-in
- y cómo se perfila el futuro de la medición ante la llegada de los agentes de IA y los nuevos protocolos
Uno de los aspectos más críticos en la actualidad es la latencia. Cuando los sistemas de IA interactúan con el usuario en tiempo presente —como en la detección de fraude o la hiperpersonalización de ofertas—, los datos procesados a día vencido ya no aportan valor. Mantener arquitecturas capaces de realizar el streaming de eventos y devolver la información en menos de 100 milisegundos resulta indispensable para activar el contexto exacto en el momento de la interacción.
Al mismo tiempo, el procesamiento en local o IA on the edge está ganando terreno impulsado por dos motores principales: la protección de la privacidad del consumidor y el elevado coste de computación por token en la nube. La ejecución de pequeños modelos en los chips de los propios dispositivos móviles permite inferir sentimientos o intencionalidad sin que los datos personales salgan del terminal, ofreciendo un entorno de gobernanza más seguro y eficiente.
Finalmente, el avance hacia un ecosistema dominado por agentes conversacionales plantea un cambio de paradigma en la analítica web. Dado que los agentes no ejecutan código JavaScript en los navegadores tradicionales, la capacidad de las empresas para capturar eventos a nivel de servidor y disponibilizar sus reglas de negocio en tiempo real determinará su relevancia en esta nueva era digital.
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