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La IA es ahora una parte fundamental de las operaciones empresariales, ya que genera resultados medibles como Gestión del soporte un 20% más rápida, Creación de políticas 5 veces más rápida, y Tasas de cumplimiento puntual del 95%. Para lograr estos resultados, las empresas están recurriendo a plataformas de orquestación de flujos de trabajo con inteligencia artificial que conectan varios modelos lingüísticos de gran tamaño (LLM), como GPT-5, Claude y Gemini. Estas plataformas permiten a las empresas cambiar de modelo, automatizar tareas y optimizar los costos, al tiempo que mantienen una gobernanza estricta.
He aquí un vistazo rápido a las seis plataformas líderes que transformarán los flujos de trabajo de inteligencia artificial empresarial en 2026:
Estas plataformas equilibran la integración, la gobernanza y la optimización de costos, lo que ayuda a las empresas a optimizar las operaciones y mejorar la eficiencia. A continuación, analizamos sus características, precios y herramientas de gobierno más destacadas.
Prompts.ai sirve como una plataforma de orquestación de IA de nivel empresarial, que brinda acceso a más de 35 modelos de grandes lenguajes (LLM) de primer nivel, como GPT-5, Claude, LLama y Gemini, todo a través de una interfaz única y segura. Fundada por Steven P. Simmons, la plataforma está diseñada para organizaciones que buscan simplificar la gestión de la IA y, al mismo tiempo, mantener una gobernanza estricta. Su énfasis en la integración, la escalabilidad y la gobernanza la distinguen en el ámbito de la orquestación de la IA.
Prompts.ai se conecta sin problemas con herramientas empresariales ampliamente utilizadas, como Slack, Gmail, y Trello. Esta integración permite a los equipos crear flujos de trabajo basados en la inteligencia artificial que aprovechan más de 35 modelos lingüísticos dentro de una interfaz unificada, lo que elimina de manera efectiva el caos que supone tener que hacer malabares con varias herramientas. Con un proceso de configuración que tarda menos de 10 minutos, los departamentos de TI pueden incorporar rápidamente equipos enteros y optimizar las operaciones.
La plataforma está diseñada para gestionar el crecimiento sin esfuerzo. Funciones como TOKN Pooling y Storage Pooling permiten a las organizaciones compartir y optimizar recursos como créditos y datos entre equipos. Agregar nuevos modelos, usuarios o departamentos es sencillo, ya que garantiza una expansión fluida sin crear silos a medida que aumenta la adopción de la IA. Para las organizaciones más grandes, los planes de nivel superior permiten la creación de flujos de trabajo ilimitados, lo que los hace ideales para las necesidades de automatización de grandes volúmenes.
«Con los LoRAs y los flujos de trabajo de Prompts.ai, ahora completa los renderizados y las propuestas en un solo día, sin esperas ni estrés por las actualizaciones de hardware».
Prompts.ai prioriza la seguridad y el cumplimiento normativo, ofreciendo una gobernanza centralizada con visibilidad total de todas las interacciones de la IA. Esto garantiza que los flujos de trabajo sigan siendo seguros y eficientes. La plataforma incorpora los estándares de cumplimiento del SOC 2 de tipo II, la HIPAA y el RGPD, y su auditoría del SOC 2 de tipo II se inició oficialmente el 19 de junio de 2025. Funciones como los controles de acceso basados en funciones y los registros de auditoría inmutables proporcionan un seguimiento sólido y garantizan la seguridad de los datos a medida que los equipos crecen.
Al operar con un sistema de crédito TOKN de pago por uso en lugar de suscripciones tradicionales, Prompts.ai ayuda a las organizaciones a ahorrar significativamente. Los precios oscilan entre 99 y 129 dólares por miembro al mes, y los planes anuales ofrecen un descuento del 10%. La plataforma consolida más de 35 herramientas de inteligencia artificial, lo que reduce los costos de inteligencia artificial hasta en un 98% y reduce los gastos generales hasta en un 95%. Además, su función de comparación de la LLM en paralelo aumenta la productividad hasta diez veces.
La Microsoft Power Platform reúne Power Automate, Power Apps e AI Builder, creando un ecosistema de automatización integral para las empresas. Al integrarse con Azure AI Foundry y Estudio Copilot, utiliza modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) como GPT-4o, GPT-4 y Llama para procesar datos empresariales no estructurados. Esta integración garantiza una funcionalidad perfecta en diversos sistemas empresariales.
La plataforma ofrece más de 1400 conectores certificados y prediseñados para herramientas empresariales como SAVIA, Salesforce y Dynamics 365. Para los sistemas más antiguos, Power Automate utiliza los flujos de escritorio de RPA para automatizar las interfaces de usuario antiguas. También cuenta con una pasarela de datos local que permite establecer conexiones seguras entre los flujos de trabajo de IA basados en la nube y las fuentes de datos locales. Además, su integración nativa con Microsoft 365 permite a los usuarios automatizar las tareas directamente en Excel, Teams y SharePoint, lo que elimina la necesidad de cambiar entre aplicaciones.
La infraestructura de RPA de Microsoft se ajusta automáticamente para gestionar los picos de trabajo. En 2024, UberEl director global de automatización inteligente, Chad Aronson, implementó Power Automate, Power Apps y Power BI, logrando 3.400 horas ahorradas al año y una estimación Ahorros de costos anuales de 30 millones de dólares. El centro de automatización de la plataforma centraliza la supervisión del flujo de trabajo para las operaciones de gran volumen, mientras que sus entornos gestionados permiten a los equipos de TI supervisar los activos de bajo código en toda la organización. Estas funciones hacen que escalar la automatización en las empresas sea sencillo y efectivo.
«Con Power Automate, obtenemos los beneficios de un ecosistema de Power Platform que se alinea con nuestros planes futuros, incluidas las que consideramos las principales capacidades de minería de procesos e inteligencia artificial generativa». - Chad Aronson, director global de automatización inteligente de Uber
Power Platform incorpora políticas de prevención de pérdida de datos (DLP) para controlar el uso de los conectores y proteger los datos confidenciales. Por ejemplo, en 2024, el principal propietario del producto de PG&E, Eric Soria, utilizó el Power Platform Center of Excellence para gobernar 4.200 flujos de Power Automate y 2000 Power Apps, lo que garantiza la seguridad de los datos al tiempo que permite un desarrollo escalable. La protección de datos empresariales cifra todos los datos de Copilot, ya estén en reposo o en tránsito, y se ajusta a las mismas protecciones contractuales que los datos de Exchange y SharePoint.
Power Automate Premium tiene un precio de 15,00$ por usuario/mes (facturado anualmente), mientras que Power Automate Process cuesta 150,00$ por bot/mes para la automatización desatendida. Las empresas que han adoptado la plataforma han informado de un ROI del 248% en tres años. Los desarrolladores profesionales experimentaron un Reducción del 20% en el tiempo dedicado a flujos de trabajo automatizados, y empresas como Nsure lograron Ahorro de tiempo del 60% y Ahorro de costes del 50%. En Nsure, John Haisch, vicepresidente de IA y automatización, revolucionó las tareas de validación de datos, que antes requerían más de 100 empleados, al aprovechar la IA generativa y Power Automate.
La pila de automatización de Salesforce Einstein, impulsada por Fuerza de agentes, va más allá de los flujos de trabajo tradicionales basados en reglas e introduce agentes de IA autónomos capaces de razonar, recuperar datos y ejecutar tareas de varios pasos. En esencia, el Motor de razonamiento Atlas divide las indicaciones complejas en pasos prácticos, lo que permite a las empresas gestionar flujos de trabajo complejos sin problemas en todas sus operaciones empresariales.
De Salesforce Ecosistema de modelo abierto ofrece a las empresas la flexibilidad de utilizar LLM prediseñados o integrar sus propios modelos a través del Conector abierto LLM. El Constructor de modelos se conecta sin esfuerzo con los principales LLM, incluidos los de IA abierta, Azur IA abierta, Google y Amazon. Mientras tanto, MuleSoft Tejido Agent organiza los flujos de trabajo en todos los sistemas y las API, garantizando que la gobernanza esté integrada. Aprovechando Nube de datos, la plataforma unifica los datos estructurados y no estructurados de fuentes externas, proporcionando contexto en tiempo real a los agentes de IA. Esta integración es fundamental, especialmente porque las empresas gestionan un promedio de 991 aplicaciones diferentes, lo que hace que la conectividad optimizada sea esencial para la eficiencia operativa.
«Nuestra estrategia está integrada con la capa Einstein Trust, una arquitectura de IA segura que garantiza que los resultados generados por la IA sean fiables y seguros, y garantiza la privacidad e integridad de los datos mediante medidas de seguridad avanzadas». - Daryl Martis, director de gestión de productos de Einstein, Salesforce
La escalabilidad de la plataforma es evidente a través de sus despliegues empresariales. A finales de 2025, Salesforce procesó más de 1 millón de solicitudes de soporte utilizando su plataforma Agentforce. A principios de ese año, el mercado global de pagos Zota implementé un agente de preguntas frecuentes para comerciantes en solo cinco semanas utilizando Salesforce Platform y Data Cloud. Este agente de IA ahora se encarga 180 000 consultas al año con disponibilidad las 24 horas del día, los 7 días de la semana, lo que permite a un equipo de 140 personas operar con la eficiencia de 800 empleados. Además, a los primeros usuarios les gusta De hecho han informado de la creación de agentes de IA hasta 16 veces más rápido que con los métodos tradicionales. Linda West, vicepresidenta de sistemas empresariales de Indeed, destacó cómo la plataforma les ha permitido establecer relaciones con los clientes de formas que antes eran inalcanzables. Este enfoque simplificado subraya la capacidad de la plataforma para escalar y, al mismo tiempo, mantener una gobernanza sólida.
El Capa de confianza de Einstein garantiza que los resultados de la IA sean seguros y confiables al incorporar funciones como el enmascaramiento de datos, la detección de toxicidad y los registros de auditoría exhaustivos. Estas herramientas protegen la información confidencial, garantizando que la PII esté redactada y que se cumplan los requisitos de cumplimiento. Además, Guión de agente combina la lógica determinista con el razonamiento de LLM para ofrecer resultados consistentes y predecibles en entornos regulados. Salesforce también hace cumplir cero retención de datos acuerdos con socios como OpenAI, AWS y Google, que garantizan que los datos de los clientes no se almacenen ni utilicen para la formación externa de modelos. Este modelo de razonamiento híbrido permite a las empresas aprovechar la adaptabilidad de la IA sin dejar de cumplir con las normas reglamentarias.
Salesforce ofrece opciones de precios flexibles a través de Créditos Flex, modelos basados en el consumo, y Fundamentos de Salesforce, que ofrece acceso gratuito para casos de uso básicos. Para las empresas más grandes, Licencias de acceso a la plataforma proporcionan acceso bajo demanda a una fracción del costo de las licencias de tiempo completo. Al consolidar múltiples soluciones puntuales en una sola plataforma, Salesforce reduce el costo total de propiedad y, al mismo tiempo, amplía las capacidades de inteligencia artificial en todas las organizaciones. Este enfoque unificado garantiza que las empresas puedan escalar de manera eficiente sin gastar de más.
ServiceNow se posiciona como Sistema operativo de IA del siglo XXI, construidos sobre una plataforma unificada en lugar de unificarse mediante adquisiciones. Con la confianza de El 85% de las empresas de Fortune 500, gestiona tareas que van desde las operaciones de TI hasta los flujos de trabajo de recursos humanos, con la ayuda de agentes de IA capaces de razonar, coordinar y ejecutar tareas de forma autónoma en todos los departamentos.
El Estructura de datos de flujo de trabajo garantiza conexiones perfectas a fuentes de datos externas en tiempo real, alineándolas con el modelo de datos unificado de ServiceNow. Esto permite a los agentes de IA acceder a la información más actualizada desde cualquier sistema integrado. El Estructura de agentes de IA facilita la comunicación entre los agentes de IA en plataformas como Microsoft, NVIDIA, Google y Oráculo. Con su arquitectura neutral en cuanto al modelo, ServiceNow admite modelos de IA nativos, propiedad del cliente o de terceros, lo que evita la dependencia de un proveedor. Además, el Integration Hub proporciona conexiones nativas en tiempo real a sistemas externos, lo que agiliza las operaciones.
Este marco de integración sienta las bases para soluciones empresariales escalables.
Los modelos de datos estandarizados y la gobernanza centralizada de ServiceNow, gestionados a través de la torre de control de IA, eliminan los silos a medida que los flujos de trabajo se expanden en las funciones de TI, RRHH y servicio al cliente. La introducción de Raptor DB acelera los flujos de trabajo de IA al 27 veces en comparación con las versiones anteriores de la base de datos.
«Somos los únicos que podemos organizar la IA, los datos y los flujos de trabajo en una sola plataforma. Ahora es el momento de aprovechar las oportunidades del mañana con ServiceNow como el sistema operativo de inteligencia artificial del siglo XXI». - Bill McDermott, presidente y director ejecutivo de ServiceNow
Los flujos de trabajo impulsados por agentes de ServiceNow ofrecen resultados impresionantes y aumentan los márgenes brutos en 55% en comparación con el 22%. En un ejemplo, el NHL creó una aplicación móvil en solo 10 semanas utilizar la gestión del servicio de campo de ServiceNow para agilizar las operaciones del día del partido en 32 estadios, cubriendo áreas como la gestión del personal y los discos.
ServiceNow incorpora herramientas sólidas de seguridad y cumplimiento directamente en su plataforma, lo que ofrece una ventaja estratégica en la orquestación de la IA. Herramientas como Ahora Assist Guardian y el Torre de control de IA proteja las interacciones con modelos lingüísticos extensos (LLM) e integre las políticas de riesgo en los flujos de trabajo, garantizando el cumplimiento de las regulaciones específicas de la industria. El Gestión integrada de riesgos La función automatiza el seguimiento del cumplimiento y las evaluaciones de riesgos, lo que reduce el tiempo dedicado a la preparación de las auditorías.
Por ejemplo, Zoom utilizó las herramientas de cumplimiento de ServiceNow para cumplir con los estándares de FedRAMP y, al mismo tiempo, centralizó el soporte de TI y RRHH para más de 8000 empleados. Del mismo modo, Visado anunció planes en mayo de 2025 para implementar un sistema de gestión de disputas impulsado por agentes de inteligencia artificial, integrando la gobernanza en los flujos de trabajo de resolución financiera. Wells Fargo adoptó la plataforma junto con RaptorDB para automatizar los flujos de trabajo complejos y, al mismo tiempo, cumplir con la estricta supervisión requerida en la banca.
La plataforma unificada de ServiceNow no solo amplía las operaciones, sino que también impulsa la rentabilidad. Al consolidar las soluciones puntuales, reduce el costo total de propiedad. El Centro de integración puede reducir los gastos de integración hasta en 70% en comparación con las soluciones iPaaS de terceros. Acceso sin necesidad de copiar a fuentes externas, como Copo de nieve o Ladrillos de datos reduce aún más los costos de integración. Además, las herramientas de bajo y sin código permiten a los equipos no técnicos crear flujos de trabajo de inteligencia artificial, lo que reduce la dependencia de los departamentos de TI y acelera los plazos de implementación.
Workato ha evolucionado hasta convertirse en una plataforma de orquestación empresarial (EOP), diseñada para coordinar sin problemas humanos, sistemas, agentes de IA y robots dentro de un entorno unificado. La plataforma cuenta con la confianza del 50% de las empresas que figuran en la lista Fortune 500 y cuenta con más de 1200 conectores prediseñados para herramientas SaaS populares, como Salesforce y Jornada laboral, ERP locales como SAP, bases de datos como Oracle y MySQL e incluso sistemas heredados como los mainframes. En el caso de los sistemas sin conectores prediseñados, las empresas pueden aprovechar un SDK con poco código para crear integraciones personalizadas.
El marco del Enterprise Model Context Protocol (MCP) de Workato cierra la brecha entre los agentes de IA y los sistemas empresariales, lo que permite una interacción segura con más de 12 000 aplicaciones. La plataforma se integra directamente con los principales modelos lingüísticos (LLM) de gran tamaño, como OpenAI, Claude y Llama. En lugar de conceder un acceso sin restricciones a la API, Workato utiliza «habilidades confiables», es decir, acciones auditables y aprobadas previamente que garantizan que los agentes de IA operen dentro de los límites definidos. Al actuar como un «traductor» seguro entre sistemas, este marco permite a los agentes de IA realizar tareas significativas y procesables en todo el ecosistema tecnológico de una empresa.
Basado en una arquitectura sin servidor nativa de la nube, Workato se escala de forma dinámica para gestionar los crecientes volúmenes de transacciones y los flujos de trabajo complejos. Con una garantía de tiempo de actividad del 99,9% y actualizaciones sin tiempo de inactividad, la plataforma garantiza un funcionamiento ininterrumpido. En 2024, Atlassian utilizaron Workato para completar una transformación del ERP un 40% más rápido de lo previsto (finalizándola en solo 9 meses en lugar de los 15 previstos) y, al mismo tiempo, implementaron más de 73 integraciones nuevas. Además, la dinámica comunidad de la plataforma, compuesta por más de 70 000 miembros, ha compartido más de 400 000 recetas, lo que ha simplificado los procesos de implementación.
Workato prioriza la seguridad y el cumplimiento, abordando las preocupaciones fundamentales de los líderes de TI sobre la implementación segura de los agentes de IA en los entornos de producción. La plataforma ofrece un control de acceso basado en roles (RBAC) de nivel empresarial, registros de auditoría inmutables para rastrear cada interacción y certificaciones como el SOC 2 de tipo II, la ISO 27001, el PCI DSS y el RGPD. Su marco de competencias garantiza que los agentes de IA se limiten a las acciones aprobadas por el administrador, lo que elimina los riesgos asociados con el acceso abierto a las API. Por ejemplo, la agencia de publicidad digital Monks implementó con éxito un «Genie» (agente de inteligencia artificial) de Workato para mantener la visibilidad en todos los sistemas tras 34 fusiones globales, sin dejar de cumplir con estrictos estándares de seguridad y cumplimiento. Las organizaciones también pueden validar el comportamiento de los agentes en un entorno aislado específico antes de pasar a la fase de producción.
La plataforma de Workato no solo se integra a la perfección, sino que también ofrece ahorros de costos tangibles. ThredUp informó de una reducción del 53% en el costo total de propiedad (TCO) y aceleró la velocidad de desarrollo entre 5 y 6 veces en comparación con su plataforma de integración anterior. El enfoque de código reducido permite a más miembros del equipo participar activamente en la automatización. Darren Owsley, director de tecnología de Gonzaga, destacó:
«Ahora, más personal puede participar directamente en las integraciones que con las plataformas iPaaS anteriores».
El agente AIRO de Workato ofrece diagnósticos en tiempo real y lógica de automatización, mientras que Acumen proporciona información operativa para medir el ROI. Los clientes han valorado la plataforma con un impresionante 4,9/5 por sus capacidades, y el 100% la recomienda.
Vellum está diseñado para ayudar a las empresas a pasar de los pilotos básicos de IA a la gestión de operaciones de IA complejas y de varios pasos. Con El 78% de las organizaciones utilizan la IA en al menos una función empresarial a partir de 2025, la plataforma satisface la creciente demanda de herramientas que puedan gestionar flujos de trabajo complejos de IA y, al mismo tiempo, garantizar la seguridad a nivel empresarial.
He aquí un análisis más detallado de cómo Vellum combina capacidades avanzadas de flujo de trabajo, una integración perfecta, una gobernanza estricta y una gestión de costes para abordar las necesidades empresariales.
Vellum admite patrones de ejecución sofisticados, incluidos bucles con instantáneas de estado, recursión y ejecución en rama paralela, algo clave para los agentes de IA autónomos que gestionan tareas de varios pasos. Su interfaz dual une una interfaz de usuario visual con herramientas basadas en código (SDK de Python/TypeScript), lo que permite a los equipos técnicos y no técnicos colaborar de forma eficaz. En 2025, Sebastian Lozano, gerente sénior de producto II de Aleta roja, utilizó Vellum para reducir 10 veces los ciclos de optimización de la IA e implementar un asistente virtual en 14 mercados de EE. UU., lo que mejoró las operaciones entre un 15 y un 30%.
El «generador de agentes» de la plataforma simplifica la creación de flujos de trabajo al permitir a los equipos utilizar indicaciones en lenguaje natural, lo que hace que el desarrollo de la IA sea accesible incluso para el personal no técnico. Jordan Nemrow, cofundador y director de tecnología de Woflow, destacó cómo Vellum aceleró el desarrollo de la IA en un 50%, gracias a su capacidad para separar las actualizaciones de IA de las versiones de las aplicaciones. Esta función permitía realizar correcciones instantáneas sin provocar tiempos de inactividad en la infraestructura.
La arquitectura de Vellum, independiente del proveedor, admite una variedad de modelos básicos, incluidos los de OpenAI, Anthropic y Google, junto con la funcionalidad «Traiga su propio modelo» (BYOM). La plataforma incluye conectores nativos para CRM, ERP, ITSM y almacenes de datos, mientras que las API, los webhooks y los SDK abiertos permiten a los desarrolladores añadir una lógica personalizada según sea necesario. También admite nodos definidos a medida e imágenes de Docker, lo que la hace compatible con los sistemas antiguos y las dependencias especializadas. Además, Vellum se integra con las bases de datos vectoriales y las pilas de MLOps existentes, lo que permite canalizar la generación aumentada por recuperación (RAG).
Vellum garantiza integraciones seguras con controles rigurosos. Se mantiene SOC 2 tipo II certificación y ofertas Cumplimiento de la HIPAA con soporte de acuerdo de asociación comercial (BAA). Las medidas de seguridad incluyen el cifrado AES-256 GCM para los datos en reposo, el TLS para los datos en tránsito, el control de acceso basado en roles (RBAC), el inicio de sesión único (SSO/SAML) y el SCIM para el aprovisionamiento automatizado de usuarios. Los registros de auditoría inmutables proporcionan una trazabilidad total al registrar cada mensaje, cada llamada a la herramienta y cada resultado. Las opciones de implementación incluyen la nube, una VPC privada y configuraciones locales aisladas para satisfacer las estrictas necesidades de residencia de datos. Las puertas de aprobación integradas y los procesos interactuantes añaden un nivel adicional de supervisión a las automatizaciones delicadas.
Vellum ayuda a gestionar los costes con funciones como la visibilidad de los costes por ejecución, el almacenamiento en caché de los tokens y las alertas de uso para evitar sobrecostes presupuestarios durante el escalado. A nivel gratuito está disponible para las pruebas iniciales, mientras los planes de pago comienzan en 25$ al mes, con precios personalizados para despliegues a gran escala que requieren configuraciones locales o de VPC. La plataforma también incluye herramientas de evaluación para evaluar cuantitativamente la calidad, el costo y la latencia del flujo de trabajo antes de pasar a la producción.
«Vellum ha sido un factor multiplicador de nuestros esfuerzos en materia de inteligencia artificial; su enfoque basado en pruebas nos ayuda a detectar las regresiones de forma temprana e iterarlas rápidamente». — Lior Solomon, vicepresidente de ingeniería
Comparación de plataformas de flujo de trabajo de IA: características, precios y gobierno para empresas en 2026
Cuando se trata de ampliar la IA en las grandes empresas, cada plataforma aporta su propio conjunto de ventajas y desafíos. En la siguiente tabla se destacan las principales características, las estructuras de precios y los enfoques de gobierno, y se ofrece una visión general de cómo se comparan estas plataformas.
Modelos de costos:
Prompts.ai destaca por su sistema de crédito TOKN de pago por uso, que alinea directamente los gastos con el uso. Por el contrario, IBM watsonx Orchestrate ofrece una prueba de 30 días para demostrar el ROI, mientras que plataformas como ServiceNow y Salesforce se basan en precios basados en demostraciones o asientos, lo que puede ocultar el costo total hasta la implementación completa. Robot de datos, mientras tanto, afirma que su marco unificado reduce el tiempo de implementación de la solución en un 50%, lo que acelera significativamente el tiempo de obtención de valor.
Profundidad de integración:
La integración no se basa solo en la cantidad de conectores, sino en la fluidez con la que los datos fluyen entre los sistemas. ServiceNow destaca en este aspecto por su modelo de datos único, que permite un intercambio fluido de información entre RRHH, TI y finanzas sin necesidad de un middleware personalizado. Por ejemplo, el vicepresidente de estrategia de datos de FordDirect, Tom Thomas, señaló que «DataRobot implementa soluciones de inteligencia artificial en la mitad de tiempo y simplifica la administración». Del mismo modo, watsonx Orchestrate de IBM permitió a su equipo de RRHH resolver al instante el 94% de los 10 millones de solicitudes anuales, lo que permitió a los empleados centrarse en las iniciativas estratégicas.
Gobernanza:
Una gobernanza sólida es la columna vertebral del despliegue exitoso de la IA. Las plataformas como Prompts.ai y Vellum ofrecen funciones sólidas, como registros de auditoría inmutables, controles basados en funciones y funciones de inicio de sesión único. Microsoft Power Platform aprovecha los marcos de cumplimiento de Azure para garantizar la seguridad de los datos empresariales. IBM watsonx Orchestrate también ha demostrado sus capacidades de gobierno, lo que ha ayudado a Dun & Bradstreet a reducir los tiempos de las tareas de adquisición en un 20% mediante una evaluación de riesgos de los proveedores basada en la inteligencia artificial.
«Nuestra inversión en ApplieDAI es un paso decisivo para reimaginar las operaciones empresariales desde cero... lo que nos permite crear una automatización inteligente y segura para los sectores regulados más complejos».
- Dr. Sanjiv Goenka, presidente de RPSG Group y Firstsource
Estas comparaciones revelan cómo cada plataforma aborda las necesidades empresariales de manera diferente, equilibrando los costos, las capacidades de integración y la gobernanza para satisfacer las diversas demandas operativas.
La selección de la plataforma de flujo de trabajo de IA ideal en 2026 requiere una consideración cuidadosa de las operaciones empresariales actuales, los requisitos de gobierno y las restricciones presupuestarias.
Para las organizaciones profundamente alineadas con el ecosistema de Microsoft, Microsoft Power Platform destaca por su perfecta integración con los marcos de identidad, seguridad y datos existentes. Un ejemplo notable es KPMG Internacional, que implementó Microsoft Power Platform para 95 000 auditores de 140 países. Hicieron hincapié en sus sólidas características de gobernanza y observabilidad, que son particularmente críticas en los sectores regulados.
Por otro lado, las empresas que buscan flexibilidad con los proveedores y evitan la dependencia pueden preferir plataformas con una arquitectura abierta. Estas plataformas se conectan sin esfuerzo con varios agentes de inteligencia artificial, flujos de trabajo y fuentes de datos, lo que garantiza la interoperabilidad y reduce la dependencia de un solo proveedor. Esta adaptabilidad permite realizar mejoras como la evaluación de los riesgos de los proveedores y los procesos de adquisición automatizados, lo que genera ganancias de eficiencia mensurables.
Para sectores como la banca, la sanidad y los seguros, en los que el cumplimiento normativo es fundamental, las plataformas deben ofrecer capacidades de gobierno, supervisión en tiempo real y herramientas centradas en el cumplimiento para respaldar los flujos de trabajo de misión crítica.
La gestión de costes se convierte en un factor determinante a medida que las organizaciones amplían sus iniciativas de IA. Los modelos de precios de pago por uso proporcionan claridad al alinear los costos con el uso real, mientras que los modelos basados en asientos pueden ocultar los gastos hasta que se complete la implementación. La transparencia de los precios es especialmente importante, dado que el 88% de los ejecutivos estadounidenses tiene previsto aumentar sus inversiones en IA el próximo año. Las plataformas que combinan precios claros con potentes capacidades de integración y gobierno están bien posicionadas para liderar.
Las mejores plataformas logran un equilibrio entre la interoperabilidad, la gobernanza y la transparencia de los costos sin requerir una revisión completa de la tecnología existente. Ya sea para mejorar las inversiones actuales, gestionar herramientas de inteligencia artificial de varios proveedores o simplificar los flujos de trabajo que requieren un alto grado de cumplimiento, la solución adecuada debería agilizar la implementación y reducir la complejidad. En última instancia, la atención debe seguir centrándose en abordar los tres pilares fundamentales: la integración, la gobernanza y la claridad de los costes.
Las plataformas de orquestación de flujos de trabajo de IA brindan a las grandes empresas una forma unificada de administrar los procesos impulsados por la IA, abordando las ineficiencias causadas por la dispersión de herramientas y las canalizaciones de datos desconectadas. Al unir los flujos de trabajo, estas plataformas pueden hacer coincidir automáticamente las tareas con los modelos de IA más adecuados, hacer cumplir las normas de gobierno y ofrecer un seguimiento financiero en tiempo real. Esto no solo ayuda a las empresas a reducir los costos, sino que también garantiza un mejor uso de sus recursos.
Estas plataformas también agilizan las operaciones al automatizar las tareas repetitivas, controlar el uso de los recursos y gestionar los errores con funciones como las alertas y los reintentos automáticos. Esto aumenta la confiabilidad del sistema y acelera la resolución de problemas. Su capacidad para escalar y adaptarse significa que las empresas pueden ajustar los flujos de trabajo para satisfacer las cambiantes demandas empresariales, integrar nuevos modelos de IA sin esfuerzo y mantener el cumplimiento a la vez que expanden sus operaciones en todo el mundo.
Las plataformas de IA se integran cumplimiento por diseño principios directamente en sus flujos de trabajo, lo que ayuda a las organizaciones a cumplir con las normas reglamentarias. Funciones como el seguimiento del consentimiento, la limitación de la finalidad y el derecho al olvido garantizan la conformidad con los requisitos del RGPD. Además, herramientas como los controles de acceso basados en roles, el cifrado de extremo a extremo y los registros de auditoría exhaustivos proporcionan a los equipos de seguridad registros claros y rastreables del uso de los datos y los modelos, elementos clave para cumplir los criterios de auditoría del SOC 2.
Estas plataformas también ofrecen configuración regional de residencia de datos, lo que permite almacenar información confidencial en ubicaciones aprobadas. Muchos vienen con certificados de cumplimiento precertificados, como el RGPD, el SOC 2 y la ISO 27001, lo que simplifica el proceso de cumplimiento de las obligaciones reglamentarias. Al consolidar las operaciones de inteligencia artificial en un único sistema de control, estas herramientas hacen que la gobernanza sea más manejable, reducen la complejidad operativa y garantizan que el cumplimiento se mantenga de manera uniforme en todos los flujos de trabajo.
Las plataformas de IA permiten a las empresas ahorrar dinero mediante la automatización de las tareas repetitivas y la creación de flujos de trabajo que se pueden utilizar de forma repetida. Estas herramientas permiten a las empresas adaptar sus modelos de IA existentes en lugar de invertir en costosas soluciones personalizadas o quedarse limitadas a proveedores específicos. Esta flexibilidad ayuda a evitar costosas revisiones del sistema y acelera el tiempo necesario para obtener un retorno de la inversión.
Otra forma en que las empresas reducen los costos es mediante la consolidación de la IA, los datos y los flujos de trabajo en una única plataforma basada en la nube. La centralización de las operaciones reduce las tarifas de licencia y los costos operativos, mientras que los precios escalables y de pago por uso garantizan que las empresas solo paguen por lo que utilizan. Estos enfoques no solo reducen los gastos, sino que también mejoran la eficiencia y simplifican los procesos empresariales.
