¿A quién no le gustaría tener una bola de cristal en la que pudiéramos mirar y descubrir el futuro? Así sabríamos qué está haciendo nuestra competencia, cómo les va en sus estrategias, qué eventos afectarán a nuestros mercados y cómo cambiará el comportamiento de nuestros clientes.
El auge de los modelos de precios híbridos y basados en el uso ha transformado radicalmente la forma en que las empresas de software generan ingresos. Sin embargo, muchos sistemas financieros no se han adaptado. A medida que las organizaciones adoptan estrategias de monetización más dinámicas, se enfrentan a un desafío operativo: cómo gestionar flujos de trabajo de facturación cada vez más complejos con precisión, rapidez y a gran escala.
La rápida adopción de la IA generativa (GenAI), combinada con tecnologías de IA consolidadas como el aprendizaje automático, la búsqueda semántica, los grafos de conocimiento y las capas semánticas, ha tenido un impacto considerable en la práctica de la Gestión del Conocimiento.
Desde que el aprendizaje automático se volvió real, hemos calmado nuestros nervios ante la posibilidad de que sustituya a los humanos proponiendo sistemas de “humanos en el circuito”. Suele ser una buena idea, pero su naturaleza está cambiando, y no solo por los avances técnicos. Nuestra relación con la tecnología también está cambiando.
Las expectativas de los clientes han cambiado para siempre. Ahora esperan respuestas rápidas, un tono respetuoso, información precisa, experiencias consistentes en todos los canales y reconocimiento de su historial. Cada interacción se evalúa en función del mejor servicio que hayan recibido. Muchas organizaciones de servicios tienen dificultades para cumplir este requisito porque la información necesaria para responder preguntas (políticas, derechos, detalles del producto y normativas regionales) se encuentra en sistemas desconectados. Los agentes dedican tiempo a buscar en lugar de resolver. Los clientes repiten sus palabras durante las transferencias. La resolución tarda más y la confianza disminuye.
Podría estar utilizando uno de los mejores modelos de lenguaje extenso (LLM). Aun así, podría obtener respuestas incorrectas, junto con algunas de esas molestas alucinaciones. O resultados simplemente confusos, carentes de sentido. Esto se vuelve aún más desconcertante a medida que usted y su organización trabajan arduamente para integrar la IA agéntica en sus flujos de trabajo e incluso en algunos procesos de toma de decisiones clave.
La IA sigue siendo el tema del día para diversos aspectos de la gestión del conocimiento, y 2026 no parece ser la excepción a medida que los líderes de la industria miran hacia el futuro.
En noviembre de 2024, hubo una especulación desenfrenada, incluso miedo, sobre la eventual aparición de la superinteligencia artificial (ASI).
La exageración en torno a la IA ha alcanzado un punto álgido. Miles de millones de dólares se vierten en nuevas empresas de IA; las empresas se esfuerzan por integrar la IA en sus flujos de trabajo; y los líderes tecnológicos evangelizan su potencial transformador. Sin embargo, en medio de todo el ruido, una pregunta fundamental sigue sin respuesta: ¿Qué problema está diseñada realmente para resolver la IA?
iManage, la compañía dedicada a “Hacer que el conocimiento funcione”, está realizando importantes inversiones en innovación de IA en toda la plataforma, destacando tres capacidades innovadoras que tienen como objetivo transformar la forma en que los clientes pueden beneficiarse de las aplicaciones inteligentes de IA.