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El modelo operativo de la próxima década ya es una realidad

El futuro que muchos anticiparon ya es una realidad, impulsado por una IA capaz de percibir, razonar y actuar La IA autónoma representa la oportunidad más significativa para la transformación empresarial desde la digitalización, eliminando la capacidad inteligente como una limitación vinculante y permitiendo a las organizaciones aprovechar oportunidades que antes estaban fuera de su alcance.

Las empresas que la aprovechen con éxito operarán a distintas escalas y velocidades, mientras que aquellas que no lo hagan quedarán estructuralmente en desventaja, compitiendo con capacidad limitada frente a rivales con una capacidad agéntica escalada.

Sin embargo, para que el valor se materialice a gran escala, los procesos y flujos de trabajo deben reinventarse y el poder bruto de la IA debe ser diseñado para convertirlo en una capacidad operativa controlable, auditable y escalable.

4,5 B de USD

Cambio de valor

75%

de empleos afectados

93%

de empleos que enfrentan un cambio existencial

9x

rápida tasa de crecimiento anual de la exposición

Valor que las empresas podrían extraer basándose en las capacidades actuales de IA, pero el progreso todavía es lento.

Datos estadísticos de $4,5B
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La IA no funciona "de fábrica"

En el evento AI Impact Summit en India, el CTO de Cognizant, Babak Hodjat, habló con Fortune India sobre una percepción errónea del mercado: la IA plug-and-play. Escalar la IA en la empresa requiere destreza en ingeniería, mapeo personalizado, intencionalidad humana y una gobernanza rigurosa para superar la fase experimental.

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Las empresas navegan ahora por tres capas de complejidad mientras reimaginan procesos

Del código determinista a los sistemas probabilísticos

Los sistemas de IA agéntica funcionan de manera diferente a las reglas explícitas del software tradicional. Son orientados a objetivos, sensibles al contexto y adaptativos. Este cambio amplía la capacidad de la empresa, pero también requiere nuevos enfoques de gobernanza, validación y supervisión para garantizar la fiabilidad a gran escala.

Desde pipelines de datos estructurados hasta datos no estructurados a gran escala

En la actualidad, los sistemas agénticos operan a través de entradas no estructuradasemails, entradas, transcripciones de llamadas, documentos e imágenes y pueden interpretar, razonar y actuar sobre información en tiempo real.

De una plantilla solo humana a una formada por humanos y agentes de IA

Hoy, las organizaciones avanzan hacia un modelo operativo híbrido donde los agentes de IA trabajan junto a las personas, gestionan procesos, coordinan tareas y recurren a la intervención humana cuando es necesario aportar juicio o supervisión.

Más allá de la integración. Desarrollamos.

Un diagrama que muestra cuatro losas turquesas flotando unas sobre otras, mostrando las ventajas de ser arquitecto de IA

La ventaja de ser "AI Builder"

Cognizant marcó el estándar de AI Builder (Desarrollador de soluciones de IA), siendo la primera en comercializar este concepto. Colaboramos con clientes para reinventar las operaciones del talento humano y digital, y construimos sistemas agentes a medida que hacen que la IA sea utilizable, segura, escalable y optimizada en costes en producción.

Al combinar la reinvención de flujos de trabajo, el uso de agentes y tokens, interoperabilidad de modelos e ingeniería de IA full-stack, Cognizant ayuda a las empresas a convertir la creciente capacidad de IA en valor medible.

Cognizant construye el puente entre la capacidad de IA y la creación de valor

Reimaginación empresarial

Metodología de consultoría Cognizant BASIS y reingeniería de procesos liderada por IA.

Gobernanza de IA de nivel empresarial, barreras de seguridad y confianza

Marcos responsables de IA, metodología del ciclo de vida del desarrollo de agentes, pruebas agénticas, capacidades de auditoría y salvaguardas operativas

Soluciones de IA contextuales full-stack

Soluciones personalizadas, integradas y full-stack, construidas con la capacidad de ingeniería contextual de Cognizant para diseñar, codificar y poner en funcionamiento el contexto empresarial a gran escala.

FinOps y optimización económica a gran escala

AIFinOps, SLMs, predictibilidad del uso de tokens, gobernanza de costes por inferencia, enrutamiento de modelos y optimización coste-rendimiento

Transformación de la fuerza laboral

Metodología BASIS, gráficos de trabajo, modelos operativos humano-agente y la plataforma de transformación de talento Cognizant Skillspring. 

Servicios basados en resultados

Estructuras comerciales flexibles ligadas a resultados empresariales y operativos medibles. 

Definiendo la categoría de AI Builder

En los años 90, Cognizant no era un integrador de sistemas. Construíamos sistemas y logramos resultados que impulsaron el crecimiento de nuestros clientes. La era del software empresarial trasladó el valor a las empresas de software que eran propietarias del producto, y nosotros pasamos a ser integradores.

Sin embargo, las nuevas capacidades de la IA volvieron a cambiar la ecuación. El software determinista, basado en reglas, repetible, adecuado para aplicaciones estándar, ha dado paso al software 2.0: probabilístico, contextual y naturalmente personalizado. En el mundo de la IA, los sistemas importan más que nunca, ya que requieren gobernanza, inteligencia contextual y capacidad de auditoría para ofrecer resultados empresariales en los que nuestros clientes y tus clientes pueden confiar.

"La era del agente nos dio la oportunidad de volver a serdesarrolladores:crear viajes agénticos personalizados y full-stack, y ofrecer resultados como servicio. También nos dio la oportunidad de definir la categoría de 'desarrollador de IA', una compañía con una profunda capacidad interdisciplinar que combina experiencia de negocio y desarrollo de IA, con la cercanía al cliente necesaria para crear conjuntamente desde el terreno, y con la valentía operativa para comprometerse con los resultados."

– Ravi Kumar S, CEO, Cognizant

Ravi Kumar S, CEO of Cognizant

Innovación integrada en la pila: Cognizant AI Lab

Las soluciones que desarrollamos están incorporan los últimos avances en IA para aumentar la eficiencia, precisión y rendimiento.

El AI Lab actúa como una fuente constante de innovación, trasladando los últimos avances en IA a nuestras plataformas y servicios. 

65

Patentes de IA emitidas en EE. UU.

88

Patentes globales de IA

+90

Publicaciones revisadas por expertos

8

Laboratorios y estudios de investigación

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Investigación reciente en el laboratorio de IA

Más información sobre Cognizant como AI Builder.

Elementos clave que refuerzan nuestro enfoque AI Builder

Marco BASIS

Servicios de integración de sistemas autónomos impulsados por el negocio: estrategia, consultoría de modelos operativos y gestión del cambio para la adopción de IA en la empresa.

Cinco personas sentadas alrededor de una mesa, mientras una señora está de pie haciendo una presentación
Ingeniería de contexto

Codificar flujos de trabajo empresariales, conocimiento del dominio y el know-how en sistemas de IA. El tejido conectivo entre modelos y resultados.

Una mujer está sentada trabajando en un portátil, mientras su pareja observa
Plataformas y productos de IA

Las plataformas propietarias que aceleran la  modernización del legacy con la IA y automatización, impulsan la innovación con SDLC liderado por IA y la agentificación escalada de potencia.

Un paisaje digital conectado con luces punteadas
Innovación en AI Lab

Una cadena de innovación continua que alimenta directamente las soluciones del cliente.

Dos compañeros varones de pie, uno hablando mientras el otro escucha, sosteniendo un portátil abierto
Ecosistema de socios

Un ecosistema amplio y diverso de socios que van desde hiperescaladores consolidados y proveedores de infraestructura hasta startups que aportan enorme valor.

Una muestra de logo de varias empresas
Cognizant Innovation Network

Impulsamos capacidades de vanguardia mediante la inversión y la creación conjunta con un ecosistema seleccionado de startups de IA, datos, ciberseguridad y cloud.

Una muestra de logo de varias empresas

Ejemplos de stacks de IA para la industria que soportan recorridos agénticos

Puntos críticos clave

Retrasos en KYC, carga de cumplimiento, pérdidas por fraude, informes regulatorios manuales

Reinvención de procesos y stack de creador de IA

  • KYC y agentes de cumplimiento
  • Neuro IA para la detección de fraude
  • Razonamiento regulatorio diseñado con contexto
  • Auditorías integradas con supervisión humana en el loop

Resultados

  • Una respuesta KYC 50% más rápida
  • Las tasas de aprobación a la primera aumentaron del 20% al 80%

Puntos críticos clave

Carga de soporte diagnóstico, retrasos en quejas, gastos administrativos, brechas en el acceso de los pacientes

Reinvención de procesos y stack de creador de IA

  • Agentes multimodales para asistencia diagnóstica
  • Agentificación del centro de contacto (donante, paciente)
  • Agentes de IA de facturación médica y reclamaciones
  • Automatización de la resolución de reclamaciones

Resultados

  • 90%+ de precisión en la triaje
  • 75% del talento reasignado
  • Abandono casi nulo

Puntos críticos clave

Latencia en la gestión de pedidos, inexactitud del inventario, velocidad de cumplimiento, baja capacidad de agentes

Reinvención de procesos y stack de creador de IA

  • Enrutamiento inteligente de selector con agentes de IA
  • Gestión de pedidos a través de Agentforce
  • Agentes de ventas digitales (entrantes y salientes)
  • Sustitución de productos consciente del contexto con IA

Resultados

  • Cumplimiento entre un 20 y un 45% más rápido
  • Respuesta de pedido de 5 días a 90 segundos

Más información sobre Cognizant como AI Builder.

¿Sabías que...? ¿Por qué las tecnologías transformadoras se difunden lentamente antes de dispararse?

Las tecnologías transformadoras solo tienen impacto cuando están profundamente integradas en el funcionamiento de las empresas.

La brecha de difusión

Las empresas están adoptando la IA, pero no de una forma que impulse cambios significativos a nivel macro. La brecha de difusión es el retraso entre el momento en que surge una tecnología y cuando las empresas la implementan profundamente como para captar su valor. Aquí es donde la mayoría de las empresas están estancadas hoy en día.

Fuente: Documento de trabajo NBER, febrero de 2026

Dos líneas iluminadas en cada canto de un carril convergen al final
La paradoja de Solow

Las ganancias de productividad de una tecnología no se reflejan en los datos económicos hasta que la adopción madura y los flujos de trabajo se rediseñan en torno a ella. Los economistas vieron lo mismo con los ordenadores en los años 80.

Fuente: Robert Solow, economista del MIT.

Dos personas sentadas en un escritorio estudiando gráficos en la pantalla de un portátil
La curva J de productividad

Toda tecnología de propósito general pasa por esto. La productividad disminuye durante la fase de adopción y luego se dispara en la fase de aprovechamiento, cuando los flujos de trabajo, los equipos y los sistemas se ponen al día.

Fuente: Eric Brynjolfsson, Stanford Economist

Varios gráficos de líneas en una pantalla

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Vamos más allá de la integración para crear plataformas con contexto, recorridos agénticos, herramientas y modelos que hacen realidad el potencial de la IA en la empresa.
La reinvención de 6 billones de dólares: Por qué las empresas de servicios de TI deben empezar a garantizar resultados

Para seguir siendo competitivos, los proveedores deben utilizar la IA para asumir parte del riesgo, generar resultados empresariales tangibles y vincularse más directamente a la creación de valor de sus clientes.

Logo de Fortune

El futuro pertenece a la empresa desarrollada con IA

Hemos construido nuestra reputación anticipando los cambios tecnológicos clave y avanzando rápidamente para desarrollar productos y servicios que ayuden a nuestros clientes a transformarse y seguir siendo relevantes. Como creador de IA, ofrecemos la innovación ágil que las empresas necesitan para mantenerse a la vanguardia.

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