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Meta’s Llama 4 now available fully managed in Amazon Bedrock

The first models in the new Llama 4 herd of models—Llama 4 Scout 17B and Llama 4 Maverick 17B—are now available fully managed in Amazon Bedrock. You can power your applications with Llama 4 through Amazon Bedrock’s fully managed service via a single API. These advanced multimodal models empower you to build more tailored applications that respond to multiple types of media. Llama 4 offers improved performance at lower cost compared to Llama 3, with expanded language support for global applications. Featuring mixture-of-experts (MoE) architecture, these models deliver efficient multimodal processing for text and image inputs, improved compute efficiency, and enhanced AI safety measures.

According to Meta, the smaller Llama 4 Scout 17B model is the best multimodal model in the world in its class, and is more powerful than Meta’s Llama 3 models. Scout is a general-purpose model with 17 billion active parameters, 16 experts, and 109 billion total parameters that delivers state-of-the-art performance for its class. Scout significantly increases the context length from 128K in Llama 3, to an industry leading 10 million tokens. This enables many practical applications, including multi-document summarization, parsing extensive user activity for personalized tasks, and reasoning over vast code bases. Llama 4 Maverick 17B is a general-purpose model that features 128 experts, 400 billion total parameters, and a 1 million context length. It excels in image and text understanding across 12 languages, making it suitable for versatile assistant and chat applications.

Meta’s Llama 4 models are available in Amazon Bedrock in the US East (N. Virginia) and US West (Oregon) AWS Regions. You can also access Llama 4 in US East (Ohio) via cross-region inference. To learn more, read the launch blog, product page, Amazon Bedrock pricing, and documentation. To get started with Llama 4 in Amazon Bedrock, visit the Amazon Bedrock console.

 

​The first models in the new Llama 4 herd of models—Llama 4 Scout 17B and Llama 4 Maverick 17B—are now available fully managed in Amazon Bedrock. You can power your applications with Llama 4 through Amazon Bedrock’s fully managed service via a single API. These advanced multimodal models empower you to build more tailored applications that respond to multiple types of media. Llama 4 offers improved performance at lower cost compared to Llama 3, with expanded language support for global applications. Featuring mixture-of-experts (MoE) architecture, these models deliver efficient multimodal processing for text and image inputs, improved compute efficiency, and enhanced AI safety measures. According to Meta, the smaller Llama 4 Scout 17B model is the best multimodal model in the world in its class, and is more powerful than Meta’s Llama 3 models. Scout is a general-purpose model with 17 billion active parameters, 16 experts, and 109 billion total parameters that delivers state-of-the-art performance for its class. Scout significantly increases the context length from 128K in Llama 3, to an industry leading 10 million tokens. This enables many practical applications, including multi-document summarization, parsing extensive user activity for personalized tasks, and reasoning over vast code bases. Llama 4 Maverick 17B is a general-purpose model that features 128 experts, 400 billion total parameters, and a 1 million context length. It excels in image and text understanding across 12 languages, making it suitable for versatile assistant and chat applications. Meta’s Llama 4 models are available in Amazon Bedrock in the US East (N. Virginia) and US West (Oregon) AWS Regions. You can also access Llama 4 in US East (Ohio) via cross-region inference. To learn more, read the launch blog, product page, Amazon Bedrock pricing, and documentation. To get started with Llama 4 in Amazon Bedrock, visit the Amazon Bedrock console.  

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AWS Amplify enhances developer tooling with refined output and CDK-style notices

AWS Amplify introduces two key improvements to its backend tooling: streamlined deployment output using the AWS CDK Toolkit and a new notice system for local development. These updates optimize how developers receive deployment status information and important messages directly in their terminal when executing Amplify commands.

These enhancements improve the development experience by focusing on essential information while proactively surfacing critical notices. Frontend developers can now focus on relevant deployment information without the distraction of underlying infrastructure details. The notice system, similar to CDK’s approach, delivers important messages about potential issues, compatibility concerns, and other noteworthy items related to Amplify backends, enabling developers to address problems early in the development process.

These features are available in all AWS Regions where AWS Amplify is supported.

To learn more about these developer experience improvements, visit the AWS Amplify documentation for local development and backend tooling.

 

​AWS Amplify introduces two key improvements to its backend tooling: streamlined deployment output using the AWS CDK Toolkit and a new notice system for local development. These updates optimize how developers receive deployment status information and important messages directly in their terminal when executing Amplify commands. These enhancements improve the development experience by focusing on essential information while proactively surfacing critical notices. Frontend developers can now focus on relevant deployment information without the distraction of underlying infrastructure details. The notice system, similar to CDK’s approach, delivers important messages about potential issues, compatibility concerns, and other noteworthy items related to Amplify backends, enabling developers to address problems early in the development process. These features are available in all AWS Regions where AWS Amplify is supported. To learn more about these developer experience improvements, visit the AWS Amplify documentation for local development and backend tooling.  

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Automated HTTP validated public certificates with Amazon CloudFront

AWS Certificate Manager (ACM) announces automated public TLS certificates for Amazon CloudFront. CloudFront customers can now simply check a box to receive required public certificates to enable TLS when creating new CloudFront content delivery applications. ACM and CloudFront work together to automatically request, issue and associate the required public certificates with CloudFront. ACM will also automatically renew these certificates as long as the certificate is in use and traffic for the certificate domain is routed to CloudFront. Previously, to set up a similar secure CloudFront distribution, customers had to request a public certificate through ACM, validate the domain, and then associate the issued certificate with the CloudFront distribution. This option remains available to customers.

ACM uses a domain validation method commonly referred to as HTTP, or file-based validation, to both issue and renew these certificates. Domain validation ensures that ACM issues the certificates only to domain users who are authorized to acquire a certificate for the domain. Network and certificate administrators can still use ACM to view and monitor these certificates. While ACM automatically manages the certificate lifecycle, administrators can use ACM’s Certificate lifecycle CloudWatch events to monitor certificate updates and publish the information to a centralized security information and event management (SIEM) and/or enterprise resource planning (ERP) solution.

To learn more about this feature, please refer to our documentation. You can learn more about ACM here and CloudFront here.

 

​AWS Certificate Manager (ACM) announces automated public TLS certificates for Amazon CloudFront. CloudFront customers can now simply check a box to receive required public certificates to enable TLS when creating new CloudFront content delivery applications. ACM and CloudFront work together to automatically request, issue and associate the required public certificates with CloudFront. ACM will also automatically renew these certificates as long as the certificate is in use and traffic for the certificate domain is routed to CloudFront. Previously, to set up a similar secure CloudFront distribution, customers had to request a public certificate through ACM, validate the domain, and then associate the issued certificate with the CloudFront distribution. This option remains available to customers. ACM uses a domain validation method commonly referred to as HTTP, or file-based validation, to both issue and renew these certificates. Domain validation ensures that ACM issues the certificates only to domain users who are authorized to acquire a certificate for the domain. Network and certificate administrators can still use ACM to view and monitor these certificates. While ACM automatically manages the certificate lifecycle, administrators can use ACM’s Certificate lifecycle CloudWatch events to monitor certificate updates and publish the information to a centralized security information and event management (SIEM) and/or enterprise resource planning (ERP) solution. To learn more about this feature, please refer to our documentation. You can learn more about ACM here and CloudFront here.  

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Amazon EC2 High Memory instances now available in US East (Ohio) Region

Starting today, Amazon EC2 High Memory instances with 24TB of memory (u-24tb1.112xlarge) are available in the US East (Ohio) region. Customers can start using these new High Memory instances with On Demand and Savings Plan purchase options.

Amazon EC2 High Memory instances are certified by SAP for running Business Suite on HANA, SAP S/4HANA, Data Mart Solutions on HANA, Business Warehouse on HANA, and SAP BW/4HANA in production environments. For details, see the Certified and Supported SAP HANA Hardware Directory.

For information on how to get started with your SAP HANA migration to EC2 High Memory instances, view the Migrating SAP HANA on AWS to an EC2 High Memory Instance documentation. To hear from Steven Jones, GM for SAP on AWS on what this launch means for our SAP customers, you can read his launch blog.

 

​Starting today, Amazon EC2 High Memory instances with 24TB of memory (u-24tb1.112xlarge) are available in the US East (Ohio) region. Customers can start using these new High Memory instances with On Demand and Savings Plan purchase options. Amazon EC2 High Memory instances are certified by SAP for running Business Suite on HANA, SAP S/4HANA, Data Mart Solutions on HANA, Business Warehouse on HANA, and SAP BW/4HANA in production environments. For details, see the Certified and Supported SAP HANA Hardware Directory. For information on how to get started with your SAP HANA migration to EC2 High Memory instances, view the Migrating SAP HANA on AWS to an EC2 High Memory Instance documentation. To hear from Steven Jones, GM for SAP on AWS on what this launch means for our SAP customers, you can read his launch blog.  

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Announcing SaaS Manager for Amazon CloudFront

Today, AWS announces CloudFront SaaS Manager, a new Amazon CloudFront feature designed to efficiently manage content delivery across multiple websites for Software-as-a-Service (SaaS) providers, web development platforms, and companies with multiple brands/websites. CloudFront SaaS Manager provides a unified experience, alleviating the operational burden of managing multiple websites at scale, including TLS certificate management, DDoS protection, and observability.

CloudFront SaaS Manager introduces reusable configuration settings, eliminating redundant configurations and allowing customers to maintain consistent settings across their websites. This not only saves time but also reduces the potential for errors in configuration. With CloudFront SaaS Manager, customers benefit from optimal CDN and security defaults, ensuring high performance and secure protections following AWS best practices. Additionally, CloudFront SaaS Manager can automate requesting, issuing, and associating TLS certificates with CloudFront through a simplified AWS Certificate Manager (ACM) integration. This addresses the growing complexity in certificate management, security policy enforcement, and cross-account synchronization that companies face as their customer base expands.

Find more information on using CloudFront SaaS Manager here, on the Amazon CloudFront SaaS Manager page, and in the Amazon CloudFront Developer Guide.

 

​Today, AWS announces CloudFront SaaS Manager, a new Amazon CloudFront feature designed to efficiently manage content delivery across multiple websites for Software-as-a-Service (SaaS) providers, web development platforms, and companies with multiple brands/websites. CloudFront SaaS Manager provides a unified experience, alleviating the operational burden of managing multiple websites at scale, including TLS certificate management, DDoS protection, and observability. CloudFront SaaS Manager introduces reusable configuration settings, eliminating redundant configurations and allowing customers to maintain consistent settings across their websites. This not only saves time but also reduces the potential for errors in configuration. With CloudFront SaaS Manager, customers benefit from optimal CDN and security defaults, ensuring high performance and secure protections following AWS best practices. Additionally, CloudFront SaaS Manager can automate requesting, issuing, and associating TLS certificates with CloudFront through a simplified AWS Certificate Manager (ACM) integration. This addresses the growing complexity in certificate management, security policy enforcement, and cross-account synchronization that companies face as their customer base expands. Find more information on using CloudFront SaaS Manager here, on the Amazon CloudFront SaaS Manager page, and in the Amazon CloudFront Developer Guide.  

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AWS Client VPN now supports Client Routes Enforcement

Today, AWS announced a new AWS Client VPN feature that monitors device networking routes, prevents VPN traffic leaks, and strengthens remote access security. The feature continuously tracks your users’ device routing tables to ensure outbound traffic flows through the VPN tunnel according to your configured settings. If the feature detects any modified networking route settings, it automatically restores the routes to your original configuration.

AWS Client VPN allows admins to configure routes on users’ devices to route traffic through the VPN. For example, an admin might configure end users’ devices to connect to the 10.0.0.0/24 network using VPN connectivity while the rest of the traffic breaks out locally from the device. However, connected devices could deviate from the organization’s configurations, causing VPN leaks. For example, even if you configure traffic to the 10.0.0.0/24 network to go via VPN, users or other clients running on the device can modify settings and bypass VPN for this traffic. With this feature enabled, our VPN client will continuously monitor routes and automatically correct deviations by repairing routes back to the original configuration. This feature ensures admin’s configuration is consistently applied to end users, maintaining the connection integrity of your organization.

This feature is available in all regions where AWS Client VPN is generally available with no additional cost.

To learn more about Client VPN:

 

​Today, AWS announced a new AWS Client VPN feature that monitors device networking routes, prevents VPN traffic leaks, and strengthens remote access security. The feature continuously tracks your users’ device routing tables to ensure outbound traffic flows through the VPN tunnel according to your configured settings. If the feature detects any modified networking route settings, it automatically restores the routes to your original configuration. AWS Client VPN allows admins to configure routes on users’ devices to route traffic through the VPN. For example, an admin might configure end users’ devices to connect to the 10.0.0.0/24 network using VPN connectivity while the rest of the traffic breaks out locally from the device. However, connected devices could deviate from the organization’s configurations, causing VPN leaks. For example, even if you configure traffic to the 10.0.0.0/24 network to go via VPN, users or other clients running on the device can modify settings and bypass VPN for this traffic. With this feature enabled, our VPN client will continuously monitor routes and automatically correct deviations by repairing routes back to the original configuration. This feature ensures admin’s configuration is consistently applied to end users, maintaining the connection integrity of your organization. This feature is available in all regions where AWS Client VPN is generally available with no additional cost. To learn more about Client VPN:

Visit the AWS Client VPN product page
Read the AWS Client VPN Client Route Enforcement documentation  

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Introducing Amazon EC2 I7i high performance Storage Optimized instances

Amazon Web Services is announcing the general availability of next generation high performance Storage Optimized Amazon EC2 I7i instances. Powered by 3rd generation AWS Nitro SSDs, I7i instances offer up to 45TB of NVMe storage with up to 50% better real-time storage performance, up to 50% lower storage I/O latency, and up to 60% lower storage I/O latency variability compared to I4i instances. Powered by 5th generation Intel Xeon Scalable processors with an all-core turbo frequency of 3.2 GHz, I7i instances offer the best compute and storage performance for x86-based storage optimized instances in Amazon EC2, delivering up to 23% better compute performance and more than 10% better price performance over previous generation I4i instances.

I7i instances are ideal for I/O intensive and latency-sensitive workloads such as transactional databases, real-time and NoSQL databases, real-time analytics, AI/ML pre-processing for training, indexing and search engines requiring high random IOPS performance with real-time latency to access the small to medium size datasets (multi-TBs). Additionally, the torn write prevention feature, enables customers to eliminate database performance bottlenecks.

I7i instances are available in eleven sizes – nine virtual sizes up to 48xlarge and two bare metal options – delivering up to 100Gbps of network bandwidth and 60Gbps of Amazon Elastic Block Store (EBS) bandwidth. These instances are available today in US East (N. Virginia, Ohio) and US West (Oregon) AWS regions, with flexible purchase options including On Demand and Savings Plans. To learn more, visit the I7i instances page.

 

​Amazon Web Services is announcing the general availability of next generation high performance Storage Optimized Amazon EC2 I7i instances. Powered by 3rd generation AWS Nitro SSDs, I7i instances offer up to 45TB of NVMe storage with up to 50% better real-time storage performance, up to 50% lower storage I/O latency, and up to 60% lower storage I/O latency variability compared to I4i instances. Powered by 5th generation Intel Xeon Scalable processors with an all-core turbo frequency of 3.2 GHz, I7i instances offer the best compute and storage performance for x86-based storage optimized instances in Amazon EC2, delivering up to 23% better compute performance and more than 10% better price performance over previous generation I4i instances. I7i instances are ideal for I/O intensive and latency-sensitive workloads such as transactional databases, real-time and NoSQL databases, real-time analytics, AI/ML pre-processing for training, indexing and search engines requiring high random IOPS performance with real-time latency to access the small to medium size datasets (multi-TBs). Additionally, the torn write prevention feature, enables customers to eliminate database performance bottlenecks. I7i instances are available in eleven sizes – nine virtual sizes up to 48xlarge and two bare metal options – delivering up to 100Gbps of network bandwidth and 60Gbps of Amazon Elastic Block Store (EBS) bandwidth. These instances are available today in US East (N. Virginia, Ohio) and US West (Oregon) AWS regions, with flexible purchase options including On Demand and Savings Plans. To learn more, visit the I7i instances page.  

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Writer’s Palmyra X5 and X4 models are now available in Amazon Bedrock

Writer’s enterprise-grade foundation models, Palmyra X5 and X4, are now available as fully managed, serverless models in Amazon Bedrock. AWS is the first cloud provider to offer fully managed models from Writer, allowing organizations to leverage enterprise AI capabilities with serverless scalability and cost optimization.

Palmyra X5 has a one million token context window, while Palmyra X4 features a 128,000 token context window, both designed for sophisticated business applications. These models, top-ranked on Stanford’s HELM benchmark, excel at complex tasks including advanced reasoning, multi-step tool-calling, and built-in RAG (Retrieval-Augmented Generation). Both models support multiple languages including English, Spanish, French, German, and Chinese, making them ideal for global enterprise deployments. Organizations can use Palmyra models to automate sophisticated workflows across various industries—financial services teams can analyze extensive market research and regulatory documents, healthcare providers can process medical documentation and analyze research papers, and technology companies can generate and validate code at scale. With Amazon Bedrock, these capabilities are available with automatic resource scaling and on-demand pricing.

Writer’s Palmyra X5 and X4 models are now available in the US West (Oregon) AWS Region. For more information on supported Regions, visit the Amazon Bedrock Model Support by Regions guide. To learn more about Writer’s Palmyra models, read the news blog and visit the Writer product page. To get started using Writer models in Amazon Bedrock, visit the Amazon Bedrock console.

 

​Writer’s enterprise-grade foundation models, Palmyra X5 and X4, are now available as fully managed, serverless models in Amazon Bedrock. AWS is the first cloud provider to offer fully managed models from Writer, allowing organizations to leverage enterprise AI capabilities with serverless scalability and cost optimization.
Palmyra X5 has a one million token context window, while Palmyra X4 features a 128,000 token context window, both designed for sophisticated business applications. These models, top-ranked on Stanford’s HELM benchmark, excel at complex tasks including advanced reasoning, multi-step tool-calling, and built-in RAG (Retrieval-Augmented Generation). Both models support multiple languages including English, Spanish, French, German, and Chinese, making them ideal for global enterprise deployments. Organizations can use Palmyra models to automate sophisticated workflows across various industries—financial services teams can analyze extensive market research and regulatory documents, healthcare providers can process medical documentation and analyze research papers, and technology companies can generate and validate code at scale. With Amazon Bedrock, these capabilities are available with automatic resource scaling and on-demand pricing.
Writer’s Palmyra X5 and X4 models are now available in the US West (Oregon) AWS Region. For more information on supported Regions, visit the Amazon Bedrock Model Support by Regions guide. To learn more about Writer’s Palmyra models, read the news blog and visit the Writer product page. To get started using Writer models in Amazon Bedrock, visit the Amazon Bedrock console.  

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Cómo la IA agéntica impulsa la transformación empresarial de la IA para que los clientes logren más

abril 28, 2025

Cómo la IA agéntica impulsa la transformación empresarial de la IA para que los clientes logren más

Ilustración abstracta de ondas de colores en tonos violetas y rosas con el logo de Microsoft en el lado derecho

Por: Judson Althoff, vicepresidente ejecutivo y director comercial.

El papel de la IA agéntica ha crecido con rapidez en los últimos meses, a medida que los líderes de las organizaciones buscan formas de acelerar la transformación de la IA. Creemos con firmeza que Agents + Copilot + Human Ambition (Agentes + Copilot + Ambición Humana) puede ofrecer una diferenciación real de la IA a nuestros clientes. Al poner las capacidades autónomas de un agente a trabajar para sus negocios, nuestros clientes desbloquean la oportunidad de la IA para obtener un mayor valor. La reciente introducción de Microsoft 365 Copilot Chat cumple nuestra promesa de «Copilot para todos» al proporcionar a los trabajadores de primera línea una interfaz de chat de IA gratuita, segura y lista para la empresa. Nuestros clientes crean sus propios agentes personalizados con las características sin código y con poco código de Microsoft Copilot Studio, lo que permite a los desarrolladores ciudadanos y profesionales ampliar las capacidades de Copilot y satisfacer las necesidades únicas de su sector. También ofrecemos el mejor marco de trabajo de agentes prediseñado desde el primer momento, como Sales Agent (Agente de Ventas), que funciona de forma autónoma para ayudar a los vendedores a crear un canal y cerrar más acuerdos con mayor velocidad. Del mismo modo, de manera reciente anunciamos agentes de razonamiento de uso general, como Researcher y Analyst (Investigador y Analista), e invitamos a todos nuestros usuarios de Microsoft 365 Copilot a probarlos en sus entornos.

Es emocionante ver cómo los agentes impulsan la innovación pragmática de la IA para nuestros clientes mediante el aumento de la productividad, la creación de capacidad en todos los roles y funciones y la mejora de los procesos empresariales. A continuación, se presentan algunos aspectos destacados del último trimestre que subrayan el impacto de un enfoque de IA agentiva, desde la mejora de las experiencias de los empleados hasta la optimización de los flujos de trabajo y los importantes ahorros de costos.

Atomicwork, el proveedor de software de gestión de servicios agénticos aprovechó Azure AI Foundry para crear Atom, un agente de IA que transforma la experiencia del lugar de trabajo digital para los empleados y automatiza la prestación de servicios. Los adoptantes de esta plataforma de gestión de agentes reconocen beneficios significativos, tales como: Reducción de los costes operativos y aumento de la satisfacción de los empleados, con un cliente que logra una tasa de deflexión del 65% dentro de los seis meses posteriores a la implementación y proyecciones del 80% para fin de año. La integración con Microsoft Teams y otras herramientas empresariales ha simplificado aún más la prestación de servicios, lo que permite a los empleados un acceso más fácil a la información y al soporte. El enfoque impulsado por la IA de la empresa ha dado como resultado un aumento del 20% en la precisión y reducción del 75 % en la latencia de respuesta, en comparación con las soluciones de la competencia.

Para apoyar a los empleados en la gestión de la alta demanda de solicitudes internas y crear un entorno de trabajo más satisfactorio, BDO Colombia utilizó Copilot Studio y Power Platform para desarrollar BeTic 2.0, un agente que centraliza y automatiza los procesos clave de nómina y finanzas. El agente redujo la carga de trabajo operativa en un 50%, optimizó el 78% de los procesos internos y mostró una precisión del 99,9% en las solicitudes gestionadas. También ayudó a reducir el trabajo duplicado, optimizó los flujos de trabajo, mejoró la experiencia del empleado-cliente y sirve como un diferenciador competitivo para la empresa en el mercado.

Dow utiliza agentes para automatizar el proceso de análisis de facturas de envío y optimizar su cadena de suministro global para desbloquear nuevas eficiencias y valor. Al recibir más de 100 mil facturas de envío en PDF cada año, Dow creó un agente autónomo en Copilot Studio para buscar inexactitudes en la facturación y mostrarlas en un panel de control para que los empleados las revisaran. Con Freight Agent, un segundo agente integrado en Copilot Studio, los empleados pueden investigar más a fondo a través de «dialogar con los datos» en lenguaje natural. Los agentes ayudan a los empleados a resolver el desafío de las pérdidas ocultas de forma autónoma en cuestión de minutos en lugar de semanas o meses. Dow espera ahorrar millones de dólares en costos de envío a través de una mayor precisión en las tarifas logísticas y la facturación dentro del primer año.

Como proveedor líder de energía sostenible en Bélgica, Eneco atiende a más de 1,5 millones de clientes. Ante los problemas de rendimiento de su chatbot existente, Eneco desarrolló un nuevo agente impulsado por IA utilizando la interfaz gráfica sin código de Copilot Studio. Este agente multilingüe se implementó en el sitio web de la empresa en solo tres meses, integrándose a la perfección con su plataforma de chat en vivo. El nuevo agente gestiona 24 mil chats al mes, lo que supone un aumento del 140% con respecto a la solución anterior, y resuelve un 70% más de conversaciones con clientes sin necesidad de transferirlas a un representante en directo. En el caso de las solicitudes que requieren escalamiento, el agente proporciona un resumen de la conversación generado por IA para una experiencia más optimizada del centro de llamadas.

Para reinventar la predicción de tendencias y el marketing de consumo, The Estée Lauder Companies Inc. aprovechó Copilot Studio para desarrollar ConsumerIQ, un agente que centraliza y optimiza los datos de los consumidores para permitir el acceso instantáneo a información procesable. Mediante el uso de prompts en lenguaje natural, el agente redujo el tiempo necesario para que los especialistas en marketing recopilaran datos de horas a segundos, al tiempo que aceleró la toma de decisiones y ayudó a evitar la duplicación de investigaciones. Junto con Azure OpenAI Service y Azure AI Search, los equipos pueden recopilar datos, identificar tendencias, crear activos de marketing, informar sobre investigaciones y llevar los productos al mercado más rápido.

Para crear propuestas y agilizar la recuperación y organización de conocimientos, Fujitsu aprovechó Azure AI Agent Service dentro de Azure AI Foundry para desarrollar un agente de IA inteligente y escalable para la automatización de ventas. El agente aumentó la productividad de los equipos de ventas en un 67%, al tiempo que abordó las brechas de conocimiento y les permitió construir relaciones más sólidas con los clientes. Esta transformación permitió a los equipos pasar de tareas que requerían mucho tiempo a la planificación estratégica y la creación de relaciones con los clientes, al tiempo que apoyaban a los nuevos empleados con información sobre productos y orientación estratégica.

Para reducir las tareas manuales y ayudar a los empleados a ofrecer experiencias excepcionales, la panadería global Grupo Bimbo estableció su primer Centro de Excelencia Tecnológica. Con las soluciones de Power Platform y Copilot Studio, los equipos crearon 7 mil aplicaciones, 18 mil procesos y 650 agentes para reducir el trabajo pesado y mejorar el servicio al consumidor. Al automatizar tareas de bajo valor, la empresa ahorró decenas de millones de dólares al año en esfuerzos de desarrollo y eficiencias operativas. Grupo Bimbo también migró a Azure por sus capacidades de inteligencia artificial, escalabilidad, seguridad y rápido tiempo de comercialización de aplicaciones.

KPMG desarrolló Comply AI, un agente que ayuda a identificar el cumplimiento ambiental, social y de gobernanza. Mediante el uso de tecnologías de IA de Microsoft, el agente ayuda a identificar obligaciones relevantes, generar declaraciones en lenguaje natural, evaluar la eficacia de los controles y volver a redactar las descripciones de los controles. Esto ya ha ayudado a uno de sus clientes a lograr una mejora del 70% en las descripciones de controles y riesgos, una reducción de 18 meses en los plazos del programa de cumplimiento y un recorte del 50% en los esfuerzos de cumplimiento en curso. KPMG también utiliza un agente para apoyar a las nuevas contrataciones al brindar plantillas y referencias históricas para acelerar el proceso de incorporación y reducir las llamadas de seguimiento en un 20%.

Para mejorar de manera significativa sus operaciones de servicio al cliente, T-Mobile utilizó Power Apps para desarrollar PromoGenius, una aplicación que combina datos promocionales de múltiples sistemas y documentos para mantener a los empleados minoristas de primera línea equipados con la información promocional más reciente para los clientes. Con Copilot Studio, la empresa incorporó un agente en la aplicación para que los representantes del servicio de atención al cliente puedan buscar al instante detalles técnicos de los fabricantes de dispositivos y crear una vista de la información del producto de cara al cliente en una fracción del tiempo que requeriría una búsqueda manual. PromoGenius es la segunda aplicación más utilizada de la compañía, con 83 mil usuarios únicos y 500 mil lanzamientos al mes.

Con Copilot Studio, Virgin Money desarrolló Redi, un agente que actúa como host digital dentro de una aplicación móvil para clientes de tarjetas de crédito. El agente, capacitado para comprender coloquialismos e incluso conocido por contar chistes, sirve como una forma segura para que los clientes obtengan respuestas de manera rápida, mientras comprenden el contexto apropiado para cuando se requiere un representante en vivo. La compañía concibe a este agente como una herramienta para que sus empleados puedan atender mejor a los clientes, al gestionar más de un millón de interacciones, aumentar la satisfacción del cliente y convirtiéndose en uno de los canales de atención mejor valorados del banco. Redi ahora apoya a los clientes en todas las plataformas digitales de Virgin Money y ha sido reconocido con un premio de la industria por IA en servicios financieros.

Para ayudar a los empleados a navegar por innumerables procedimientos, regulaciones en evolución y sistemas bancarios complejos, Wells Fargo creó un agente a través de Teams para garantizar una atención al cliente rápida y precisa. Por medio de modelos de lenguaje de gran tamaño, el agente proporciona acceso instantáneo a la orientación sobre 1.700 procedimientos internos en 4 mil sucursales bancarias. Los empleados ahora pueden localizar la información necesaria más rápido sin el apoyo de un colega, con el 75% de las búsquedas a través del agente y los tiempos de respuesta reducidos de 10 minutos a 30 segundos.

Existe un inmenso potencial para que los agentes impulsen la diferenciación de la IA en las organizaciones de todo el mundo, en especial cuando se combina con Copilot y  la ambición humana. En Microsoft, creemos que la IA se trata de potenciar los logros humanos, desbloquear el potencial y democratizar la inteligencia para tantas personas como sea posible con nuestras soluciones de IA y en la nube, como lo demuestran estas historias de transformación de IA de más de 700 clientes y socios. Espero asociarme con ustedes para desbloquear oportunidades continuas de IA, impulsar la innovación pragmática y lograr un impacto comercial significativo para su organización.

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IA en el trabajo: cómo los equipos de agentes humanos remodelarán su fuerza laboral

abril 25, 2025

IA en el trabajo: cómo los equipos de agentes humanos remodelarán su fuerza laboral

¿Qué sucede cuando los líderes pueden agregar inteligencia a su organización sin agregar personal?

Gráfico de barras con línea superpuesta, formas geométricas y documentos con gráficos.

Por: Jared Spataro, CMO de IA en el Trabajo de Microsoft.

Los agentes de IA ya se han comenzado a convertir en socios poderosos en el trabajo del conocimiento. Ahora, a medida que más empresas los adoptan, están preparados para remodelar la dinámica de trabajo. En esta nueva realidad, los líderes podrán, por primera vez, agregar inteligencia a su organización, que alguna vez fue un recurso escaso y costoso, sin aumentar el número de empleados. Pronto, todas las empresas operarán con equipos colaborativos de humanos y agentes.

Esta evolución requerirá que cada líder redefina la forma en que piensa sobre sus equipos. Los agentes serán un verdadero multiplicador de fuerza: todos, desde los pasantes hasta la alta dirección, se convertirán en «jefes de agentes» que supervisarán su propia constelación de agentes que impulsan los procesos comerciales. Un nuevo imperativo será encontrar la proporción óptima de humanos y agentes para cualquier tarea o proyecto en el que estén trabajando sus equipos.

El resultado: donde antes dependías de la inteligencia humana, puedes considerar de manera estratégica si un agente debe encargarse de la tarea, lo que desbloquea la escala como nunca.

Los equipos mejorados con IA superan a los tradicionales

En marzo, un notable estudio de campo realizado por Harvard y la Escuela Wharton de la Universidad de Pensilvania mostró cómo la IA puede aumentar el rendimiento de individuos y equipos. El experimento, descrito en un artículo titulado «The Cybernetic Teammate«, involucró a casi 800 empleados de P&G, la compañía global de bienes de consumo. A todos los empleados se les pidió que trabajaran en desafíos de innovación de productos, pero a algunos de ellos se les dio IA y a otros no.  

El estudio mostró que las personas con IA se desempeñaron tan bien como los equipos sin ella. Los equipos que utilizaron IA tenían, de manera significativa, más probabilidades de producir ideas de primer nivel que cualquier otro grupo. El mismo estudio mostró cómo la IA rompe los silos: sin IA, los profesionales de investigación y desarrollo sugirieron soluciones más técnicas, mientras que los profesionales comerciales también se apoyaron en su propia experiencia. Los usuarios de IA produjeron soluciones equilibradas, sin importar sus antecedentes. 

Estos beneficios abordan una realidad crítica. En tiempos de incertidumbre económica, los líderes se enfrentan a la presión de impulsar el crecimiento con la plantilla actual o reducida. Agregar agentes al equipo permitirá a los empleados transferir parte de su trabajo rutinario, para aliviar parte de la presión y permitiéndoles concentrarse en tareas de mayor valor.

Cómo es la colaboración entre humanos y agentes

La incorporación de agentes a la mezcla promete una nueva dinámica en la forma en que operan las personas, con efectos dominó para los equipos. Digamos que se enteran de que un cliente importante piensa en irse. Pueden recurrir a un agente para que se adentre en los datos y analice con rapidez lo que podría impulsar su decisión, en lugar de apartar a sus colegas humanos de lo que sea que trabajen para investigar.

Los agentes pueden investigar por ustedes, proporcionar experiencia que no tienen o codificar por ustedes. En la empresa del futuro, cada empleado (y cada equipo) gestionará un grupo de ellos, y el número exacto variará en función de sus objetivos y preferencias. He comenzado a ver que este patrón emerge en mi equipo. Alex Farach, un científico de datos e investigador, está inmerso en un gran proyecto y utiliza tres agentes para que lo ayuden. Un agente se conecta a Internet todos los días y recoge nuevas investigaciones relevantes, otro ayuda con el análisis estadístico y un tercero redacta informes detallados que lo ayudan a conectar los puntos.

El trío de agentes personalizados ayuda a Alex a ponerse al día más rápido con las últimas investigaciones y a dedicar menos tiempo a la codificación relacionada con el análisis de datos. Y no es solo Alex quien se vuelve más efectivo: esta colaboración entre humanos y agentes produce información y resultados que benefician a mi equipo en general.

Gestionar una nueva dinámica de equipo

Es pronto y la mayoría de los empleados no crean de forma proactiva equipos de agentes que les ayuden. Los gerentes no pueden contar con que los empleados individuales hagan este cambio por su cuenta. Deben ser intencionales y estratégicos a la hora de agregar mano de obra digital a sus equipos. Concéntrense en las áreas en las que los agentes pueden tener un impacto inmediato y sustancial en su negocio, creen esos agentes e impleméntenlos en su gente, junto con la capacitación que necesitan para trabajar con agentes y nuevos flujos de trabajo. Y, lo que es más importante, compartir los resultados para que los empleados de toda la organización puedan aprender.

En el futuro, tendrán que empezar a considerar una nueva métrica: la relación humano-agente. ¿Cuál es el equilibrio ideal para desbloquear la productividad? Esperamos que la proporción varíe según la tarea, el proceso y la industria, pero en cada contexto será fundamental encontrar la combinación adecuada de trabajo digital y juicio humano. Si se equivocan, podrían perderse todo el valor de la IA o añadir el agobio de la IA a los retos laborales de sus empleados. Alcancen el punto óptimo y desbloquean el tipo de rendimiento demostrado en el estudio de P&G.

El panorama general: el impacto organizacional

Si son una empresa nueva que  empieza desde cero, tienen la ventaja de diseñar sus procesos en torno a equipos de agentes humanos desde cero. Las empresas establecidas, por su parte, se enfrentan al reto de reinventar, en lugar de limitarse a adaptar, procesos enteros para aprovechar lo que ofrece la IA. Y los empleados necesitarán mejorar sus habilidades para aprovechar al máximo su asociación con los agentes. 

También tendrán que redefinir las funciones y responsabilidades. Es posible que necesiten nuevos roles para supervisar los recursos de agentes: seguimiento del rendimiento, liderazgo en la implementación y supervisión del equilibrio entre humanos y agentes. En un mercado laboral muy dinámico, los empleados y líderes que emergen como «jefes agentes» efectivos es probable que obtengan una ventaja.

Muchos líderes me dicen que se les pide que hagan más con menos. En un contexto económico difícil, los agentes pueden aliviar parte de la presión sobre los seres humanos. Al incorporar agentes, pueden apoyar a sus empleados y crear de manera simultánea una organización escalable y adaptable a un nivel infinito, y comenzar a construir la empresa del futuro.

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