Las 7 mejores plataformas de IA empresarial de 2026 | Probadas y analizadas

¿Cuáles son los beneficios de las plataformas de IA empresarial?

A medida que las empresas desarrollan soluciones de IA internamente, muchos equipos descubren que un solo piloto es fácil, pero la implementación de soluciones de IA de nivel de producción en equipos, sistemas y geografías es donde las cosas fallan. Las plataformas de IA empresarial solucionan este problema al proporcionar una base compartida para la integración, la gobernanza, la escalabilidad y las operaciones.

A continuación se presentan los beneficios clave de utilizar una plataforma de inteligencia artificial empresarial en lugar de desarrollar todo internamente.

1. Integración profunda con los principales sistemas empresariales

En lugar de unir API personalizadas cada vez, las plataformas ofrecen marcos de integración maduros para que la IA pueda leer y actuar en CRM, ERP, ITSM, HRIS, almacenes de datos y herramientas de colaboración, lo que permite flujos de trabajo de extremo a extremo en todos los departamentos.

2. Gobernanza, auditabilidad y cumplimiento de IA empresarial integrados

Cuando las empresas desarrollan sus propias soluciones de IA, la gobernanza de la IA suele quedar relegada a un segundo plano. Las plataformas centralizan controles empresariales como RBAC, registros de auditoría, aplicación de políticas, aislamiento de datos y medidas de seguridad. Por otro lado, las soluciones DIY rara vez ofrecen plena capacidad de auditoría o compatibilidad con el cumplimiento normativo (RGPD, HIPAA, ISO), lo que limita una implementación segura en producción.

3. Acceso confiable al conocimiento con RAG empresarial + agente

Las plataformas de IA empresarial operacionalizan la recuperación mediante acceso seguro al conocimiento, respuestas fundamentadas y recuperación con conocimiento de permisos. Con patrones de agencia, la IA puede recuperar, razonar y actuar (por ejemplo, recuperar una política, validar el estado de un caso y luego activar el flujo de trabajo adecuado), manteniendo la trazabilidad de las decisiones.

4. Escalabilidad sin reingeniería

Lo difícil no es crear una sola solución, sino dar soporte a muchas soluciones a gran escala. Las plataformas empresariales están diseñadas para la concurrencia, el rendimiento y la gestión del ciclo de vida, de modo que las organizaciones puedan escalar el uso, las regiones, los canales y los casos de uso sin tener que reconstruir la infraestructura.

5. Implementación más rápida y menores gastos operativos

Desarrollar sistemas de IA empresarial manualmente requiere esfuerzo de ingeniería, pruebas exhaustivas y mantenimiento constante a medida que los sistemas empresariales y las API evolucionan. Las plataformas de IA empresarial incluyen funciones como herramientas, conectores, orquestación de agentes, barreras de seguridad y controles de implementación listos para usar. Esto acelera la obtención de valor al permitir que los equipos implementen soluciones de IA rápidamente, a menudo con una configuración mínima. Los usuarios sin conocimientos técnicos pueden incluso crear agentes de IA específicos para su dominio sin depender únicamente de los recursos de los desarrolladores.

6. Mayor seguridad y gestión automatizada de riesgos

Las soluciones de IA caseras suelen carecer de controles centralizados para la identidad, el acceso, la auditoría y la monitorización del comportamiento. Las plataformas de IA empresarial integran la automatización de la seguridad, la detección de anomalías y la aplicación de políticas en cada paso de una solución de IA. Pueden respaldar casos de uso como:

• Detección de fraude

• Flujos de trabajo de finanzas y cumplimiento

• Operaciones seguras de la cadena de suministro

• Acciones sensibles a la identidad

Cuando la seguridad de las soluciones de IA caseras se vuelve compleja, costosa y fragmentada, las plataformas de IA empresariales la estandarizan.

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Las 7 principales plataformas de IA empresarial en 2026 y más allá

Ahora que hemos cubierto qué son las plataformas de IA empresarial y por qué son esenciales para escalar la IA en una empresa, el siguiente paso es comprender qué soluciones lideran el mercado.

A continuación, se presentan las 7 principales plataformas de inteligencia artificial empresarial que se destacan en 2026 y más allá, junto con un desglose de dónde sobresalen, los problemas que resuelven y los casos de uso para los que son más adecuadas.

1. Kore.ai: Ideal para empresas que operan con agentes de IA a gran escala en los procesos de CX, EX y comerciales.

Kore.ai es una plataforma de IA empresarial que ayuda a las empresas a diseñar, implementar, gestionar y escalar rápidamente soluciones y agentes de IA en toda la empresa. A diferencia de otras plataformas que se adaptan a casos de uso específicos, Kore.ai ofrece la gama completa de soluciones de IA para la productividad en el lugar de trabajo, el servicio al cliente o la orquestación de procesos, lo que brinda a las empresas la libertad de crear agentes para prácticamente cualquier escenario. Reúne la orquestación de agentes, la búsqueda empresarial/RAG, la automatización del flujo de trabajo, las integraciones y la gobernanza de la IA en un solo plano de control.

En el centro de la plataforma de IA empresarial de Kore.ai se encuentra su motor de orquestación multiagente. Al actuar como una capa de control en toda la pila tecnológica empresarial, permite que múltiples agentes de IA colaboren, transfieran contexto y ejecuten tareas con distintos niveles de autonomía, desde simples copilotos de asistencia hasta agentes de ejecución de tareas totalmente autónomos.

La plataforma de IA empresarial de Kore.ai está diseñada pensando en la accesibilidad. Con opciones de desarrollo sin código y con código avanzado, tanto los equipos de negocio como los de TI pueden implementar soluciones de IA en un abrir y cerrar de ojos. Para acelerar aún más este proceso, Kore.ai ofrece un Mercado de Agentes con más de 300 agentes y plantillas de IA prediseñados, para que las organizaciones puedan empezar con componentes básicos probados en lugar de reinventar flujos de trabajo comunes.

En esencia, la plataforma se mantiene intencionalmente flexible. Su arquitectura, independiente de modelos, de la nube y de los datos, permite a las empresas elegir el LLM que prefieran, incluyendo la incorporación de sus propios modelos internos, su ejecución en cualquier entorno y la conexión a prácticamente cualquier fuente de datos. En resumen, esta flexibilidad garantiza que las empresas nunca se vean limitadas a un único ecosistema.

Los precios de Kore.ai son igualmente flexibles y escalables. Ofrece opciones de modelos basados en sesiones, uso y por puesto. Para implementaciones más grandes, Kore.ai ofrece precios por volumen escalonados, además de la flexibilidad de subir o bajar de nivel según el uso. Para equipos que desean empezar con un plan más pequeño y escalar posteriormente, también hay planes de pago por uso disponibles sin necesidad de compromisos masivos.

Sin embargo, donde Kore.ai realmente destaca es en su enfoque centrado en la gobernanza de la IA. La plataforma incluye un completo panel de control de gobernanza de la IA que proporciona visibilidad completa de las decisiones, acciones y rendimiento de cada agente. Las empresas pueden rastrear interacciones, supervisar el razonamiento de los agentes, gestionar medidas de seguridad, aplicar controles de acceso basados en roles (RBAC) y revisar registros de auditoría detallados para garantizar el cumplimiento normativo y un comportamiento responsable de la IA en cada paso.

El liderazgo de Kore.ai en el panorama de la IA empresarial goza de amplio reconocimiento en el sector. La plataforma ha sido nombrada Líder en el Cuadrante Mágico™ de Gartner® para Plataformas de IA Conversacional 2025 por tercer año consecutivo. Según Gartner, « Kore.ai ofrece una plataforma rica en funcionalidades que destaca por sus capacidades integrales y bien equilibradas ».

De igual manera, Kore.ai fue nombrado Líder en The Forrester Wave™: Plataformas de Búsqueda Cognitiva, cuarto trimestre de 2025. Según Forrester, Kore ha sabido aprovechar la urgencia por implementar “ChatGPT para la empresa” en los últimos años.

Kore.ai también ha sido nombrado líder en la evaluación PEAK Matrix® 2025 de Everest Group para IA conversacional y agentes de IA en productos CXM. Según Everest Group, « Kore.ai facilita la orquestación avanzada de múltiples agentes mediante funciones como la colaboración entre agentes, la memoria de agente a corto y largo plazo, el acceso a herramientas de agente y la delegación inteligente ».

Más de 400 empresas de Fortune 2000 confían en Kore.ai, que ha generado ahorros de más de mil millones de dólares. Han demostrado su eficacia en sectores como finanzas, salud, tecnología, manufactura, telecomunicaciones y comercio minorista, con una amplia experiencia en flujos de trabajo complejos.

Características principales de Kore.ai:

Algunas de las características notables de la plataforma de inteligencia artificial empresarial de Kore.ai son:

La orquestación de múltiples agentes permite a las empresas diseñar agentes de IA que colaboran sin problemas, comparten contexto y ejecutan flujos de trabajo complejos en casos de uso de clientes, empleados y operaciones.

El contexto, las herramientas y la memoria de nivel empresarial son compatibles con RAG empresariales y de agentes, lo que permite a los agentes recuperar, razonar y actuar de forma segura sobre el conocimiento en tiempo real mediante API. Los agentes pueden encadenar la recuperación con herramientas para completar tareas de varios pasos, conservando el contexto en todas las interacciones.

Más de 250 integraciones empresariales listas para usar ofrecen a los agentes acceso directo a sistemas como CRM, ITSM, HRIS, ERP y data lakes. Los equipos también pueden añadir integraciones personalizadas o incorporar cualquier sistema que necesiten, sin necesidad de ingeniería compleja.

El marco de desarrollo sin código y con código profesional permite a los equipos comerciales crear flujos de trabajo visuales y lógica de agente sin escribir código, mientras que los desarrolladores amplían la funcionalidad con API, habilidades personalizadas e integraciones más profundas.

La gobernanza y la observabilidad integrales de la IA brindan una supervisión completa del ciclo de vida con seguimiento de extremo a extremo, registros de auditoría y monitoreo en tiempo real para que las empresas puedan implementar la IA de manera segura, transparente y a escala.

Las barandillas configurables y el RBAC aplican políticas organizacionales, restringen comportamientos inseguros y administran permisos a través de un control de acceso estructurado basado en roles para mantener la seguridad y el cumplimiento.

El mercado de agentes con más de 300 agentes de IA prediseñados permite a las empresas crear e implementar agentes hasta 10 veces más rápido y comenzar a generar ROI desde el principio.

Ventajas de Kore.ai:

• Controles integrales del ciclo de vida de la IA empresarial (crear, implementar, supervisar, mejorar)

• Orquestación multiagente a escala empresarial

• Gobernanza y observabilidad de primera clase

• Arquitectura altamente flexible, independiente del modelo y de la nube

• RAG Agentic con memoria de uso de herramientas

• Precios flexibles (por solicitud, por sesión, por puesto o pago por uso)

• Ecosistema de integración profunda con más de 250 conectores empresariales listos para usar

• Mercado de agentes con más de 300 agentes de IA prediseñados

• Escalabilidad comprobada, en la que confían más de 400 empresas Fortune 2000

• Reconocido constantemente como líder por analistas externos

Desventajas de Kore.ai:

• No es adecuado para pequeñas y medianas empresas

• La amplia gama de productos puede abrumar a los equipos sin un plan de incorporación claro y puntos de partida definidos

• Dada la cantidad de integraciones, parte de la documentación, especialmente la de los conectores más nuevos, aún se está actualizando

• Con una amplia biblioteca de plantillas, encontrar la plantilla adecuada puede requerir unos cuantos clics adicionales

Veredicto general:

Las empresas que buscan iniciar una IA empresarial pequeña pero escalar rápidamente en CX, EX y procesos de negocio encontrarán en Kore.ai un socio de confianza de elección. Con una orquestación multiagente avanzada, una arquitectura independiente de la nube y del modelo, y un fuerte enfoque en la gobernanza de la IA, Kore.ai permite a las organizaciones implementar la IA de forma segura y responsable a escala. Probado en grandes entornos empresariales de todo el mundo, ofrece la flexibilidad y el control total que exigen los líderes, a la vez que reduce significativamente el coste total de propiedad (TCO).

2. Glean: Ideal para el descubrimiento y la búsqueda de conocimientos

Glean es una plataforma de IA para el trabajo diseñada para optimizar el descubrimiento de conocimiento empresarial unificando la información distribuida en correos electrónicos, documentos, chats, aplicaciones y bases de conocimiento. Al integrarse con una amplia gama de herramientas empresariales, crea una experiencia de búsqueda única que ayuda a los empleados a encontrar información relevante rápidamente y a trabajar con mayor eficiencia.

La plataforma ofrece búsqueda contextual, recomendaciones basadas en roles, respuestas a preguntas en lenguaje natural y un asistente que puede extraer información de toda la organización. Lo que distingue a Glean es su comprensión de intenciones y la recuperación basada en permisos, lo que ayuda a los empleados a acceder a la información correcta sin comprometer la seguridad.

Dicho esto, Glean sigue más centrado en el descubrimiento de conocimiento que en la automatización empresarial integral. En The Forrester Wave™: Plataformas de búsqueda cognitiva, cuarto trimestre de 2025, Forrester señaló que Glean aún se encuentra en expansión en algunas áreas. En concreto, el informe señala que el ecosistema de conectores de Glean es más reducido que el de algunos competidores, y que sus herramientas para enriquecer el contenido indexado con contexto adicional son comparativamente más ligeras en la actualidad.

Forrester también informa que Glean cuenta con un catálogo más reducido de aplicaciones prediseñadas y soluciones empaquetadas, lo que podría ser relevante para las organizaciones que buscan una automatización más inmediata. Finalmente, el informe señala que Glean necesita fortalecer su escalabilidad para casos de uso más amplios y especializados.

Glean sigue un modelo de precios de suscripción basado en usuarios, con planes que se adaptan al número de usuarios y las funciones requeridas. Los niveles empresariales están disponibles para organizaciones que necesitan integraciones personalizadas, administración optimizada o controles avanzados de seguridad y cumplimiento.

Características principales de Glean:

• Búsqueda empresarial unificada en documentos, mensajes, tickets y herramientas.

• Un gráfico de conocimiento que mapea personas, contenido, actividad y permisos para ofrecer resultados de búsqueda personalizados y conscientes del contexto.

• Asistente de inteligencia artificial que responde preguntas en lenguaje natural y activa acciones de flujo de trabajo basadas en la información recuperada.

• Ingestión multimodal, que permite a la plataforma indexar datos estructurados y no estructurados, desde archivos y correos electrónicos hasta bases de datos y sistemas heredados.

• Búsqueda y gobernanza con reconocimiento de permisos, de modo que los usuarios solo ven la información a la que están autorizados a acceder.

Ventajas de Glean:

• Fuertes capacidades de búsqueda empresarial

• Asistencia de IA para resúmenes y preguntas y respuestas

• Seguridad de nivel empresarial con controles de cumplimiento

Desventajas de Glean:

• Ideal para el descubrimiento de conocimientos, no para la automatización completa del flujo de trabajo ni para la orquestación compleja de varios pasos

• El conjunto de conectores es más estrecho que el de muchos de sus competidores

• Menos capacidades para enriquecer datos indexados con más contexto

• Conjunto limitado de aplicaciones prediseñadas y soluciones listas para usar

• La eficiencia de escalamiento para casos de uso más amplios y especializados sigue mejorando

Veredicto general:

Aunque Glean aún está desarrollando funciones de agencia, su principal fortaleza reside en la búsqueda y el acceso a la información, no en la escalabilidad de los agentes de IA en casos de uso empresariales integrales. Si busca una plataforma que centralice el conocimiento empresarial y facilite el descubrimiento de información, pero que no requiera capacidades de agencia sólidas para ejecutar flujos de trabajo complejos, Glean es una solución competente y bien diseñada.

3. Sierra AI: Ideal para operaciones de atención al cliente

Fundada en 2023, Sierra es un proveedor de IA empresarial relativamente joven que ha ganado visibilidad gracias a sus reconocidos fundadores. La plataforma está diseñada para ayudar a las organizaciones a implementar un servicio de atención al cliente basado en IA que pueda gestionar flujos de trabajo transaccionales como reembolsos, actualizaciones de cuentas, cambios de suscripción y otras solicitudes de servicio rutinarias en canales digitales. Su arquitectura permite la integración con sistemas CRM, ERP y CX mediante herramientas como Agent Studio y el SDK de Agent.

Desde la perspectiva de la IA empresarial, Sierra está diseñada específicamente para la experiencia del cliente (CX) y no para la automatización a nivel empresarial. Sus capacidades son más sólidas en escenarios de atención al cliente, pero ofrece un soporte limitado para flujos de trabajo empresariales más amplios, como soporte de TI, operaciones de RR. HH., procesos financieros u orquestación interdepartamental. Además, el modelo de agente único de Sierra gestiona todas las tareas, lo que puede dificultar la segmentación del trabajo entre múltiples agentes especializados en implementaciones muy grandes o multidominio.

El modelo de precios de Sierra también es un factor a considerar para la adopción empresarial. Cobra a sus clientes según un modelo de precios “basado en resultados”, lo que significa que se les factura en función de los resultados comerciales específicos logrados por los agentes. En teoría, esto suena genial porque se paga por éxito, pero en la práctica, no existe una definición clara de qué es un “resultado”, y definirlo puede ser complicado. Esto puede generar fluctuaciones mensuales en los costos, disputas en la facturación y dificultar la elaboración de presupuestos.

Características principales de Sierra AI:

• Agentes orientados a objetivos que buscan resultados comerciales específicos, como retener un cliente o resolver un problema de facturación, en lugar de simplemente responder consultas.

• Plataforma de datos de agente (ADP) que almacena el contexto del cliente a largo plazo para personalización y continuidad.

• Admite muchos LLM, incluidos modelos de OpenAI, Anthropic y Meta.

• Personalización a nivel de marca para adaptarse al tono de voz, las políticas, la lógica de decisiones y los flujos de trabajo operativos de la empresa.

Ventajas de Sierra AI:

• Fuerte enfoque en un servicio al cliente totalmente autónomo

• Compatibilidad con múltiples LLM

Desventajas de Sierra AI:

• Modelo de precios complicado “basado en resultados”

• Centrado principalmente en casos de uso de servicio al cliente

• El modelo de agente único puede ser menos adecuado para implementaciones de múltiples dominios

• El éxito y la estabilidad de la empresa aún están por demostrar

Veredicto general:

Sierra es una buena opción para organizaciones que desean implementar un servicio de atención al cliente autónomo, especialmente para flujos de trabajo como reembolsos, actualizaciones de cuentas y cambios de suscripción. Es especialmente adecuada para equipos pequeños y medianos que se sienten cómodos adoptando una plataforma más reciente y no requieren una gran madurez a nivel empresarial.

4. Moveworks: Ideal para la automatización del soporte a empleados

Moveworks es una plataforma empresarial de asistencia con IA diseñada para modernizar la atención al empleado. Al integrarse con los principales sistemas de TI y RR. HH., ofrece a los empleados un único punto de acceso para obtener ayuda y completar tareas rutinarias, sin necesidad de usar múltiples herramientas ni generar tickets de soporte.

La plataforma ofrece capacidades como comprensión del lenguaje natural, ejecución autónoma de tareas y razonamiento contextual. Lo que distingue a Moveworks es su capacidad para interpretar solicitudes complejas de los empleados y ejecutar ese proceso en sistemas conectados.

Sin embargo, Moveworks sigue firmemente centrado en la automatización del soporte al empleado, con un alcance limitado en los flujos de trabajo de cara al cliente, administrativos o empresariales más amplios. Incluso en el soporte al empleado, Forrester, en su informe Forrester Wave™: Plataformas de Búsqueda Cognitiva, cuarto trimestre de 2025, señala que su capacidad para comprender y extraer significado de imágenes y otros formatos visuales aún está en evolución, lo que podría afectar la resolución integral de ciertos problemas de TI o RR. HH. sin intervención humana.

Desde una perspectiva estratégica, las empresas también deberían considerar la trayectoria a largo plazo de la plataforma. Tras la adquisición (acordada) de Moveworks por parte de ServiceNow el 10 de marzo de 2025, es posible que las organizaciones deseen monitorear la evolución de la hoja de ruta del producto, el posicionamiento de la plataforma y el empaquetado comercial, especialmente para los equipos que planifican iniciativas plurianuales de IA empresarial.

Características principales de Moveworks:

• Motor de razonamiento agente que interpreta la intención de los empleados y coordina acciones en los sistemas de TI y RR. HH.

• Orquestación entre sistemas a través de una biblioteca de integraciones empresariales

• Inteligencia contextual que utiliza señales como rol, departamento, ubicación e historial de interacciones

• Implementación lista para usar diseñada para acelerar el tiempo de obtención de valor para los casos de uso de soporte a empleados

Ventajas de Moveworks:

• Sólidas capacidades de soporte de RR. HH. y TI

• Probado con grandes empresas

• Un sólido conjunto de conectores de datos

Desventajas de Moveworks:

• Menos adecuado para flujos de trabajo de cara al cliente o de back-end

• La comprensión visual aún está madurando

• Los clientes no pueden traer sus propios LLM

• La hoja de ruta puede ser incierta después de la adquisición

Veredicto general:

Moveworks es ideal para organizaciones que desean modernizar el soporte a los empleados de RR. HH. y TI con un asistente de IA listo para implementar. Funciona mejor para empresas que desean una automatización de la experiencia del usuario (EX) enfocada y una implementación rápida, pero puede ser menos adecuado para organizaciones que planean iniciativas de IA empresarial más amplias y multidominio que abarcan la experiencia del cliente (CX), los procesos de negocio y los flujos de trabajo interfuncionales complejos.

5. Decagon: Ideal para la automatización de la atención al cliente

Fundada en 2023, Decagon es una plataforma emergente de IA para atención al cliente. Ofrece interacciones rápidas y con un enfoque humano a través de chat, correo electrónico y voz, lo que permite a las organizaciones resolver las consultas de los clientes con rapidez y consistencia.

Uno de los elementos distintivos de Decagon es el uso de procedimientos operativos del agente (AOP), que permiten a los equipos de soporte definir la lógica del agente en lenguaje natural. Esto permite una combinación de flexibilidad y control, donde los equipos operativos pueden delinear el comportamiento del agente mientras los desarrolladores gestionan las integraciones, los flujos de trabajo y las barreras de seguridad. En un contexto de IA empresarial, Decagon se adapta mejor como una capa de automatización centrada en la experiencia del cliente (CX) en lugar de una plataforma de IA empresarial amplia e interfuncional.

Dicho esto, Decagon se basa en un único agente principal, en lugar de un sistema multiagente. Esto puede resultar complicado a medida que los flujos de trabajo se vuelven más complejos; un solo agente puede tener que gestionar muchas responsabilidades a la vez, lo que dificulta la división del trabajo en tareas paralelas o la escalabilidad consistente entre funciones y canales.

Actualmente, la plataforma está más orientada a equipos técnicos que a desarrolladores no técnicos, con menos opciones sin código, como herramientas visuales de arrastrar y soltar para desarrolladores ciudadanos. Además, en muchos entornos, Decagon se utiliza junto con plataformas de soporte técnico o centros de contacto existentes, en lugar de reemplazar completamente a CCaaS, lo que puede influir en el diseño general de la pila de experiencia del cliente (CX) de las organizaciones.

Características principales de Decagon:

• Procedimientos operativos del agente (AOP) que permiten a los equipos de soporte describir el comportamiento del agente en lenguaje natural.

• Resolución de problemas de clientes omnicanal a través de chat, correo electrónico, voz y SMS.

• Integraciones con CRM y plataformas de soporte como Zendesk y Salesforce, junto con acceso API a sistemas de back-office.

• Watchtower, una herramienta de monitorización y análisis que rastrea tanto la IA como las interacciones humanas.

• Arquitectura independiente del modelo que admite múltiples proveedores LLM.

Ventajas de Decagon:

• Diseño flexible de agentes

• Fuerte soporte omnicanal

• Arquitectura agnóstica del modelo

• Adecuado para pequeñas y medianas empresas

Desventajas de Decagon:

• Construido sobre un único agente

• Carece de coordinación entre múltiples agentes o colaboración entre plataformas

• Herramientas visuales y de arrastrar y soltar limitadas

• Generalmente se utiliza junto con plataformas CCaaS/de soporte técnico existentes

• No es adecuado para grandes empresas fuertemente reguladas

• Actualmente se ejecuta solo en la nube, no en implementaciones locales o híbridas

Veredicto general:

Decagon es una buena opción para organizaciones pequeñas y medianas que desean diseñar un agente de atención al cliente utilizando lenguaje natural, manteniendo al mismo tiempo el control a nivel de desarrollador entre bastidores. Mientras que para las empresas más grandes y muy reguladas, la falta de coordinación entre múltiples agentes puede dificultar la modularización de flujos de trabajo de CX complejos y el mantenimiento de una supervisión constante a medida que se expande la automatización.

6. Aisera: Ideal para operaciones de mesa de servicio

Aisera es una plataforma de inteligencia artificial empresarial diseñada para automatizar las interacciones de servicio y los flujos de trabajo operativos en TI, RR. HH., atención al cliente y otras funciones de servicio internas.

El valor de Aisera reside en su capacidad para optimizar entornos de servicio de alto volumen. Sus flujos de trabajo prediseñados (“Hiperflujos”) y plantillas específicas para cada dominio permiten a las organizaciones automatizar la resolución de tickets, gestionar las consultas de los empleados y mejorar la atención al cliente sin depender únicamente de agentes humanos.

Si bien Aisera ofrece un gran valor inicial para la automatización del service desk, las organizaciones deberían planificar una implementación que requiera más tiempo. Esto se debe a que la configuración, el ajuste y las integraciones suelen requerir un esfuerzo constante, y una mayor personalización también puede depender del equipo de servicios gestionados de Aisera en lugar de ser completamente autogestionada, lo que puede prolongar los plazos de incorporación.

Además, Aisera suele ser más eficaz en la automatización de mesas de ayuda, especialmente en TI y RR. HH.. Si bien se extiende a la experiencia del cliente (CX) y a escenarios operativos, estos casos de uso más amplios aún están en desarrollo en comparación con sus flujos de trabajo de servicio principales.

Características principales de Aisera:

• El sistema de agente de inteligencia artificial proporciona agentes especialmente diseñados que pueden coordinar decisiones, orquestar procesos y ejecutar tareas en TI, RR. HH. y soporte al cliente.

• Una seguridad y una gobernanza sólidas garantizan la protección de datos y el cumplimiento de las regulaciones de la industria.

• Agent Studio permite a los equipos crear agentes de IA utilizando herramientas de código bajo, sin código y código profesional, respaldadas por plantillas prediseñadas para una configuración más rápida.

• AI Workflow Builder ofrece una biblioteca de acciones prediseñadas, lo que facilita la construcción y personalización de flujos de trabajo.

Ventajas de Aisera:

• Sólidas capacidades para las operaciones del servicio de asistencia de TI y RR. HH.

• Una amplia biblioteca de flujos de trabajo prediseñados

• Ecosistema de integración profunda con las principales herramientas ITSM, HRIS, CRM y de colaboración

Desventajas de Aisera:

• No es adecuado para casos de uso amplios como la atención al cliente o la automatización de procesos

• Plazos de incorporación más largos

Veredicto general:

Si busca una plataforma de IA con agentes para modernizar y automatizar las operaciones del servicio de asistencia, Aisera es una opción sólida. Sus flujos de trabajo prediseñados y agentes específicos del dominio la hacen ideal para entornos de servicios de TI y RR. HH. de gran volumen.

7. NiCE Cognigy: Ideal para mejorar las operaciones del centro de contacto

NiCE Cognigy es una plataforma enfocada en centros de contacto que ha evolucionado su oferta para respaldar la IA empresarial para la experiencia del cliente. Permite a las organizaciones crear agentes de IA capaces de gestionar una amplia gama de consultas de clientes, colaborar con agentes humanos y operar eficazmente en voz, mensajería, redes sociales y plataformas de centros de contacto consolidadas.

Para los equipos que ejecutan servicio al cliente multicanal, Cognigy ofrece una interfaz intuitiva y un sólido conjunto de capacidades de acción que facilitan el diseño y la implementación de agentes de atención al cliente.

Sin embargo, el énfasis de Cognigy en la simplicidad implica que ciertas opciones de configuración avanzadas pueden ser menos extensas que las de otras plataformas sin código y con código avanzado. Su arquitectura basada en flujo, que evolucionó a partir de patrones de diseño conversacionales tradicionales, también puede resultar menos flexible cuando los equipos desarrollan comportamientos de agentes muy especializados o altamente dinámicos.

En términos más generales, ahora que Cognigy forma parte de NiCE, la hoja de ruta puede ser incierta, y algunas organizaciones podrían querer observar cómo evoluciona el producto con el tiempo. Gartner también, en su informe Gartner® Magic Quadrant™ de 2025, señala que la estrategia de Cognigy tiende a priorizar la ejecución comercial a corto plazo sobre una visión de producto a largo plazo, lo cual conviene tener en cuenta para los equipos que planifican programas multianuales de CX con agentes.

Características principales de NiCE Cognigy:

• Agentes de IA multilingües que admiten más de 100 idiomas, lo que permite a las organizaciones ofrecer experiencias de cliente consistentes en mercados globales.

• Generador de flujo de conversación visual con una interfaz basada en nodos, que facilita a los equipos diseñar y perfeccionar recorridos conversacionales sin necesidad de codificación pesada.

• Controles de acceso y gobernanza basados en roles que ayudan a las empresas a gestionar permisos, flujos de trabajo y requisitos de cumplimiento.

• Opciones de implementación flexibles, incluidas las locales o la nube privada, para satisfacer distintas necesidades de seguridad e infraestructura.

• Conectores omnicanal prediseñados para plataformas como Slack, WhatsApp y chat web.

Ventajas de Cognigy:

• Adecuado para operaciones de CX

• Cumplimiento empresarial sólido

• Amplio soporte omnicanal

• Creador visual accesible

• Amplio ecosistema de integración

Desventajas de Cognigy:

• La arquitectura basada en flujo puede resultar rígida para casos de uso altamente dinámicos

• Soporte limitado o nulo para casos de uso de inteligencia de procesos y productividad de empleados

• Curva de aprendizaje más alta para personalizaciones muy profundas

• La hoja de ruta puede ser incierta después de la adquisición

• Visión limitada del producto a largo plazo

Veredicto general:

NiCE Cognigy es una opción sólida para las organizaciones que buscan mejorar las operaciones de su centro de contacto con IA agente, ofreciendo capacidades omnicanal. Si bien algunas configuraciones avanzadas pueden llevar tiempo dominarlas, NiCE Cognigy proporciona una plataforma capaz y madura para los equipos que buscan modernizar las interacciones con los clientes con flujos de trabajo impulsados por IA.

Cómo elegir una plataforma de IA empresarial

Elegir la plataforma de IA empresarial adecuada es fundamental, especialmente a medida que las organizaciones pasan de desarrollar pilotos aislados a implementar la IA a gran escala en todos los departamentos. A continuación, se presentan las principales capacidades que las empresas deben priorizar al evaluar cualquier plataforma de IA empresarial.

1. Amplitud de los casos de uso admitidos

Una plataforma de IA empresarial sólida debe ser compatible con más de una función (por ejemplo, no solo con CX o TI). Busque una plataforma que pueda extenderse a varios departamentos sin obligarle a usar herramientas o arquitecturas independientes.

Por qué es importante: la mayoría de las empresas no quieren una nueva pila de IA para cada equipo.

2. Integraciones empresariales profundas

La plataforma debe conectarse fluidamente con los sistemas centrales de la empresa y ofrecer integraciones profundas con sistemas como CRM, ERP, ITSM, HRIS, almacenes de datos, herramientas de comunicación y aplicaciones heredadas. Esto incluye conectores prediseñados, así como API abiertas para integraciones personalizadas.

Por qué es importante: La IA es tan fuerte como los sistemas sobre los que puede actuar.

3. Gobernanza, seguridad y observabilidad

La seguridad y la gobernanza de nivel empresarial son innegociables. Busque controles de acceso basados en roles (RBAC), registros de auditoría, aplicación de políticas, seguimiento de decisiones y paneles de supervisión que proporcionen transparencia sobre el comportamiento de los agentes.

Por qué es importante: La gobernanza hace que la IA sea segura, predecible y compatible, especialmente cuando se implementa a escala en industrias reguladas.

4. Controles humanos en el circuito

Incluso la automatización avanzada necesita rutas de escalamiento claras. Las plataformas deben permitir que los humanos revisen, aprueben o intervengan en las decisiones cuando sea necesario, con transferencias fluidas que mantengan el contexto.

Por qué es importante: Las empresas requieren un equilibrio entre autonomía y supervisión, especialmente para procesos de alto riesgo o con muchas excepciones.

5. Soporte flexible para modelos de IA

La plataforma debería ser compatible con múltiples LLM y motores de razonamiento, e idealmente permitir a las empresas incorporar sus propios modelos. Esto facilita la optimización de costos, la modularidad de los modelos y la preparación para el futuro.

Por qué es importante: Confiar en un solo modelo limita la adaptabilidad y aumenta la dependencia del proveedor a largo plazo.

6. Orquestación en todos los flujos de trabajo

Además de responder preguntas, la plataforma debe soportar la orquestación de herramientas y procesos, como enrutamiento, aprobaciones, acciones y flujos de trabajo de varios pasos que abarcan los sistemas.

Por qué es importante: El verdadero valor comercial proviene de completar el trabajo, no solo de generar respuestas.

7. Seguridad y cumplimiento empresarial

Busque cifrado, controles de aislamiento de datos, certificaciones de cumplimiento (GDPR, HIPAA, SOC2, etc.) y manejo seguro de datos confidenciales en todos los sistemas e integraciones.

Por qué es importante: Los agentes a menudo interactúan con registros confidenciales, como datos de clientes, detalles financieros y documentos internos, que deben protegerse en todo momento.

8. Arquitectura escalable

La plataforma debe admitir la ejecución de docenas, o incluso cientos, de agentes en paralelo sin caídas de rendimiento. Esto incluye el escalado automático, la implementación en múltiples regiones y un rendimiento constante bajo carga pesada.

Por qué es importante: El piloto de hoy se convierte en el lanzamiento global del mañana. La escalabilidad es la forma en que las empresas evitan tener que cambiar de plataforma en dos años.

Conclusión: La plataforma de IA empresarial adecuada para usted

La elección de una plataforma de IA empresarial depende de hasta qué punto planea implementar la IA en toda la empresa durante los próximos 24 a 36 meses. Antes de elegir una plataforma, tenga claros algunos aspectos fundamentales:

Casos de uso actuales y futuros: ¿Está resolviendo un problema específico hoy o planea expandirse a múltiples flujos de trabajo y funciones comerciales?
Escala y confiabilidad: ¿Puede la plataforma manejar volúmenes crecientes, nuevas regiones y viajes más complejos sin interrumpirse ni ralentizarse?
Flexibilidad entre modelos, canales e implementación: ¿Necesita incorporar sus propios modelos, admitir nuevos canales rápidamente o ejecutar en entornos híbridos o de nube específicos?

Gobernanza, seguridad y protecciones: especialmente en entornos empresariales, ¿es posible rastrear decisiones, aplicar políticas y gestionar riesgos con confianza?
Adecuación comercial: ¿El modelo de precios se alinea con su ritmo de implementación y los costos operativos a largo plazo?

Validación y madurez: ¿Qué puntos de prueba existen, resultados del cliente, cobertura de analistas o implementaciones a gran escala que reducen el riesgo de adopción?

Cada plataforma de esta lista es de primer nivel en su respectivo dominio. Por ejemplo, para el descubrimiento de conocimiento, Glean es ideal, mientras que Sierra, Decagon y Cognigy se adaptan mejor a la automatización del servicio al cliente, y Moveworks y Aisera son más adecuadas para entornos de servicio interno. Si su objetivo es resolver una función específica, las plataformas especializadas de esta guía pueden ofrecer resultados excelentes en sus respectivos dominios.

Pero si su organización necesita una verdadera base de IA empresarial, que admita múltiples soluciones de IA en CX, EX y operaciones, se integre a fondo con los sistemas centrales y proporcione la gobernanza necesaria para una implementación segura a gran escala, Kore.ai destaca como la opción más completa. Ofrece:

• Conjuntos más amplios de casos de uso de agentes en la experiencia del cliente, la experiencia del empleado y la automatización operativa

• Orquestación de múltiples agentes que coordina tareas entre equipos, sistemas y entornos

• Plataforma independiente de modelos, nubes y datos

• Integraciones empresariales plug-and-play diseñadas para entornos complejos

• Marcos de gobernanza y seguridad maduros

• Precios flexibles (estructuras de precios basadas en solicitudes, sesiones, por puesto o pago por uso)

• Escalabilidad comprobada, en la que confían más de 400 empresas Fortune 2000

• Reconocido como líder por analistas externos

Si desea una plataforma que pueda evolucionar con su organización, admitiendo nuevos casos de uso, nuevos departamentos y ampliando la madurez de la IA, Kore.ai ofrece la base más preparada para el futuro.

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¿Aún no estás listo? Explora nuestra sección de recursos para obtener más información sobre las plataformas de IA empresarial y las mejores prácticas.

Preguntas frecuentes

P1. ¿Qué es una plataforma de IA empresarial?

Una plataforma de IA empresarial proporciona la infraestructura para construir, implementar, proteger y escalar la IA en toda la empresa. Normalmente combina integraciones, orquestación, gobernanza, observabilidad y herramientas para poner en funcionamiento soluciones de IA en CX, EX y operaciones principales.

P2. ¿Cómo elijo la plataforma de IA empresarial adecuada para mi organización?

Comience por identificar si sus necesidades son específicas de una función (TI, RR. HH., CX, búsqueda) o si la adopción de IA es a nivel empresarial. A continuación, evalúe la gobernanza, la profundidad de la integración, la orquestación multiagente, la flexibilidad de implementación, la escalabilidad a largo plazo y si los costos se mantienen predecibles a medida que aumenta el uso.

P3. ¿Cuándo debería una empresa elegir Kore.ai?

Kore.ai es ideal para empresas que necesitan una amplia base de IA empresarial para poner en funcionamiento la IA en CX, EX y procesos comerciales, orquestación de múltiples agentes, gobernanza de IA de nivel empresarial, más de 300 integraciones profundas, más de 250 agentes prediseñados, modelos de precios flexibles y transparentes y escalabilidad comprobada en empresas globales.

P4. ¿Cuándo debería una empresa elegir Aisera?

Aisera es ideal si su enfoque principal es la automatización del servicio de asistencia de TI y RR. HH.. Sus flujos de trabajo prediseñados y modelos adaptados al dominio ofrecen un gran valor para entornos de servicio interno de alto volumen.

P5. ¿Cuándo debería una empresa elegir Glean?

Glean destaca en el descubrimiento de conocimiento. Si su desafío reside en la fragmentación de la información en correos electrónicos, chats, documentos y aplicaciones, Glean ofrece búsqueda con reconocimiento de permisos y recuperación inteligente, en lugar de una automatización operativa generalizada.

P6. ¿Cuándo debería una empresa elegir Sierra?

Sierra es ideal para operaciones de atención al cliente. Se especializa en flujos de trabajo transaccionales de CX, como reembolsos, ajustes de facturación y gestión de cuentas, pero aún no abarca la automatización empresarial.

P7. ¿Cuándo debería una empresa elegir Moveworks?

Moveworks es ideal para organizaciones que priorizan el apoyo a sus empleados. Su asistente de IA ayuda a resolver problemas de TI y RR. HH. rápidamente mediante integraciones profundas con los sistemas internos.

P8. ¿Cuándo debería una empresa elegir Decagon?

Decagon es ideal para equipos que buscan una automatización flexible del servicio al cliente basada en lenguaje natural. Es especialmente útil para entornos de CX omnicanal, donde la velocidad y la consistencia son cruciales.

P9. ¿Cuándo debería una empresa elegir Cognigy?

Cognigy es ideal para optimizar las operaciones de los centros de contacto. Ofrece potentes funciones omnicanal y un constructor visual ideal para equipos de CX que desean modernizar las interacciones con los clientes.

P10. ¿Cuál es el futuro de las plataformas de IA empresarial?

Las plataformas de IA empresarial están convergiendo hacia “capas operativas de IA” de extremo a extremo que combinan búsqueda, copilotos, automatización y ejecución de agentes con gobernanza incorporada. Espere una mayor colaboración entre múltiples agentes, integraciones más profundas a nivel de sistema, mayor observabilidad y controles de riesgo, y un soporte más modular para diferentes modelos y entornos de implementación.