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Ejemplos reales
Lo que la IA ya hace: seis ejemplos de un vistazo
Seis proyectos reales de grandes organizaciones. Cada ejemplo se representa con uno de nuestros tres diseños: quién pregunta, qué hace la IA, con qué sistemas trabaja y cuál es el resultado.
Visión general
Seis proyectos, seis sectores
IA en la nube
Ejemplo 1 · Meridian
Funcionarios ahorran 95 minutos al día con IA
Sistemas conectadosDocumentos cargadosDirectricesPlantillas
IA en la nubeEjemplo 2 · Lighthouse
La IA escucha la consulta y redacta la nota clínica
Sistemas conectadosHistoria clínicaPlantillas de notas clínicas
IA en la nubeEjemplo 3 · Compass
Los asesores consultan toda la biblioteca de conocimientos de la empresa y la IA redacta las notas de las reuniones
Sistemas conectadosBiblioteca de investigaciónReuniones por vídeoCorreo electrónicoCRM
IA on-premiseEjemplo 4 · Blue Lion
Un asistente virtual atendió 3.000 millones de consultas
Sistemas conectadosCuentasPagosTarjetasCitas
IA en la nube y on-premiseEjemplo 5 · Evergreen
La IA completa 850 millones de datos de productos
Sistemas conectadosCatálogo de productosDatos de proveedoresImágenes de productos
IA en la nube y on-premiseEjemplo 6 · Northstar
Un agente de IA ahorra 4.500 años de trabajo de desarrollo
Sistemas conectadosRepositorio de códigoSistema de compilaciónSistema de pruebas
Personas de la organizaciónEl orquestador: ejecuta la tarea paso a pasoEl modelo de IALos AI Gateways: cada solicitud, paso y respuesta pasa por ellosSistemas conectados: el software de la organización, diferente en cada ejemplo
Tres diseños, elegidos según el tamaño. Una plataforma, para unos 25 a 5.000 usuarios: AI Gateway y MCP Gateway en un solo producto (ejemplo 1). Dos AI Gateways, para unos 1.000 a 20.000 usuarios: el AI Gateway y el MCP Gateway están separados, y cada aplicación tiene su conector, un servidor MCP (ejemplos 2 y 3). Grupo de empresas, a partir de unos 5.000 usuarios: un orquestador y un AI Gateway compartidos, un MCP Gateway para cada empresa y un registro central.
Las cifras proceden de las publicaciones de las propias organizaciones. Los diagramas son nuestra ilustración simplificada: muestran cómo se construye una tarea de este tipo con uno de nuestros diseños, no los sistemas de estas organizaciones.
Ejemplo 1 · Administración pública · trabajo de oficina
Funcionarios ahorran 95 minutos al día con IA
Proyecto Meridian · una administración estatalIA en la nubeDiseño: una plataforma
Mostrar el diagrama
FuncionarioEmpleado de la administración estatal
↓↑
OrquestadorOrquestador
↓↑
AI GatewayAI Gateway
↓↑
IA en la nuberedacta, investiga, resume
MCP Gateways
Sistemas conectados
- Documentos cargados
- Directrices
- Plantillas
Los pasos 3 a 5 se repiten hasta completar la tarea. Entonces se devuelve la respuesta.
Resultado: Borrador, resumen o respuesta
El empleado revisa y decide
Resultados publicados
- Durante un año, 175 empleados de 14 organismos utilizaron un asistente de IA para redacción, investigación, resúmenes y soporte informático.
- Indicaron un ahorro medio de 95 minutos al día cuando lo utilizaban.
- Más del 85 % valoró positivamente la experiencia. El piloto también constató que la IA no es la herramienta adecuada para todas las tareas y que la revisión humana sigue siendo importante.
Ejemplo 2 · Sanidad · notas clínicas
La IA escucha la consulta y redacta la nota clínica
Proyecto Lighthouse · un grupo médicoIA en la nubeDiseño: dos AI Gateways
Mostrar el diagrama
MédicoMédico
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OrquestadorOrquestador
↓↑
AI Gatewaycomprueba cada solicitud y cada respuesta
↓↑
IA en la nubeIA en la nube
MCP Gateways
MCP GatewayAI Gateway
↓↑
Servidores MCPun conector por aplicación
↓↑
Sistemas conectados
- Historia clínica
- Plantillas de notas
Los pasos 3 a 5 se repiten hasta completar la tarea. Entonces se devuelve la respuesta.
Resultado: Borrador de la nota de consulta en la historia clínica
El médico comprueba y edita la nota clínica
Resultados publicados
- Durante 63 semanas, 7.260 médicos utilizaron la IA en más de 2,5 millones de consultas con pacientes.
- Se estima que ahorró 15.791 horas de documentación: 1.794 jornadas de trabajo.
- El 84 % de los médicos encuestados indicó un efecto positivo en la comunicación con los pacientes. La IA no realiza diagnósticos y el médico puede editar cada nota clínica.
Ejemplo 3 · Gestión patrimonial · conocimientos para asesores
Los asesores consultan toda la biblioteca de conocimientos de la empresa y la IA redacta las notas de las reuniones
Proyecto Compass · una gestora de patrimoniosIA en la nubeDiseño: dos AI Gateways
Mostrar el diagrama
Asesor financieroplantea una pregunta o mantiene una reunión con un cliente
↓↑
OrquestadorOrquestador
↓↑
AI Gatewaycomprueba cada solicitud y cada respuesta
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IA en la nubeencuentra la respuesta, toma notas, redacta el correo electrónico
MCP Gateways
MCP GatewayAI Gateway
↓↑
Servidores MCPun conector por aplicación
↓↑
Sistemas conectados
- Base documental
- Reuniones por vídeo
- Correo electrónico
- CRM
Los pasos 3 a 5 se repiten hasta completar la tarea. Entonces se devuelve la respuesta.
Resultado: Respuesta a partir de los conocimientos de la empresa · nota de la reunión y borrador de correo electrónico
El asesor edita y envía el correo electrónico
Resultados publicados
- El 98 % de los equipos de asesores utiliza el asistente interno de IA. Responde a preguntas a partir de la biblioteca de investigación y conocimientos de la propia empresa.
- Una segunda herramienta toma notas en las reuniones con clientes, con su consentimiento, resume los puntos clave y redacta el correo electrónico de seguimiento.
- Guarda la nota en el sistema de clientes. Un asesor indica que ahorra aproximadamente media hora por reunión.
¿Cómo sería en un caso concreto? 20 minutos, sin compromiso.
Comentar un caso de usoEjemplo 4 · Banca · asistente de clientes
Un asistente virtual atendió 3.000 millones de consultas
Proyecto Blue Lion · un gran bancoIA on-premiseDiseño: grupo de empresas
Mostrar el diagrama
Clientepregunta en la aplicación bancaria
↓↑
Orquestadorcompartido por todas las empresas
↓↑
AI Gatewaycomprueba cada solicitud y cada respuesta
↓↑
IA on-premisecomprende la pregunta, responde o completa la tarea
MCP Gateways
MCP GatewaysServidores MCP
↓↑
Servidores MCPlos conectores de cada empresa
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Sistemas conectados
- Cuentas
- Pagos
- Tarjetas
- Citas
Registro centralherramientas aprobadas · una política para todas las empresas
Los pasos 3 a 5 se repiten hasta completar la tarea. Entonces se devuelve la respuesta.
Resultado: Respuesta o tarea completada en la aplicación
Cita con un especialista para asuntos complejos
Servicios financieros: seguros y fiables. En nuestro diseño, el modelo de IA se ejecuta on-premise. Los datos de cuentas y pagos permanecen dentro de la red del banco, se comprueba y registra cada solicitud y cada respuesta, y el sistema cuenta con redundancia: si falla un servidor, otro toma el relevo.
Resultados publicados
- Desde su lanzamiento en 2018, el asistente virtual de la aplicación bancaria ha gestionado más de 3.000 millones de solicitudes de clientes; actualmente, más de 58 millones al mes.
- Casi 50 millones de clientes lo han utilizado.
- Más del 90 % de los empleados utiliza una versión para el personal que ha reducido en un 50 % las llamadas al servicio de asistencia informática.
Ejemplo 5 · Comercio minorista · catálogo de productos
La IA completa 850 millones de datos de productos
Proyecto Evergreen · una gran empresa minoristaIA en la nube y on-premiseDiseño: grupo de empresas
Mostrar el diagrama
CatálogoEquipo de catálogo
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Orquestadorcompartido por todas las empresas
↓↑
AI Gatewaycomprueba cada solicitud y cada respuestacomprueba cada solicitud y cada respuesta
↓↑
IA en la nubevarios modelos de lenguaje, en la nubevarios modelos de lenguaje, en la nube
IA on-premiseIA on-premise
MCP Gateways
MCP GatewaysServidores MCP
↓↑
Servidores MCPlos conectores de cada empresa
↓↑
Sistemas conectados
- Catálogo de productos
- Datos de proveedores
- Imágenes de productos
Registro centralherramientas aprobadas · una política para todas las empresas
Los pasos 3 a 5 se repiten hasta completar la tarea. Entonces se devuelve la respuesta.
Resultado: Datos de productos completos y coherentes
Resultados publicados
- Varios modelos de lenguaje de IA crearon o mejoraron más de 850 millones de datos de productos del catálogo.
- Según la empresa, realizar el mismo trabajo a mano en el mismo tiempo habría requerido unas 100 veces más personal.
- La mejora de los datos de productos ayuda a los clientes a encontrar lo que buscan y al personal a localizar los artículos al preparar los pedidos en línea.
Ejemplo 6 · Software · modernización
Un agente de IA ahorra 4.500 años de trabajo de desarrollo
Proyecto Northstar · una empresa tecnológicaIA en la nube y on-premiseDiseño: grupo de empresas
Mostrar el diagrama
Desarrolladorindica la aplicación que se debe actualizar
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Orquestadorcompartido por todas las empresas
↓↑
AI Gatewaycomprueba cada solicitud y cada respuestacomprueba cada solicitud y cada respuesta
↓↑
IA en la nubela IA potente, en la nubeplanifica la actualización y reescribe el código
IA on-premiseIA on-premise
MCP Gateways
MCP GatewaysServidores MCP
↓↑
Servidores MCPlos conectores de cada empresa
↓↑
Sistemas conectados
- Repositorio de código
- Sistema de compilación
- Sistema de pruebas
Registro centralherramientas aprobadas · una política para todas las empresas
Los pasos 3 a 5 se repiten hasta completar la tarea. Entonces se devuelve la respuesta.
Resultado: Aplicación actualizada
Los desarrolladores revisan el plan
Resultados publicados
- Un agente de IA actualizó decenas de miles de aplicaciones de la empresa a una versión de software actual.
- En comparación con hacerlo a mano, esto ahorró más de 4.500 años de trabajo de desarrollo.
- Las aplicaciones actualizadas funcionan de forma más eficiente: la empresa cifra el ahorro en 260 millones de dólares estadounidenses al año.
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