Los ejecutivos conocen la historia: sobrecostes, incumplimiento de los SLA y calidad inconsistente.

A pesar de su promesa, la adopción tradicional de la IA ha sido costosa e ineficiente:

• Flujos de trabajo manuales: Alta dependencia de los operadores humanos para el etiquetado, la evaluación y las correcciones.
• Baja precisión del modelo: Los conjuntos de datos mal etiquetados o sesgados provocan reelaboraciones y retrasos.
• Silos de infraestructura: Los sistemas desconectados aumentan los costes y ralentizan la integración.
• Problemas de escalado: Añadir nuevos mercados o dominios requiere una gran cantidad de gastos generales.

La IA de Agentic invierte la ecuación al incorporar la autonomía y la orquestación en cada flujo de trabajo.

1. Tiempo de comercialización más rápido
2. Los flujos de trabajo complejos se redujeron de semanas a días.
3. Cliente de una gran empresa tecnológica: El tiempo de comercialización se redujo de dos dígitos en días a dos dígitos en horas.
4. Cumplimiento de los SLA basados en el cliente en más del 99 %
5. Costes más bajos
6. Personal por encargo = sin gastos fijos.
7. Automatización + orquestación = menos intervenciones manuales.
8. Mayor % de ahorro de costes en todos los programas.
9. Calidad superior (más del 98 % de precisión frente a 95 % estándar del sector).
10. Mitigación de sesgos mediante el etiquetado por consenso y grupos de evaluadores globales.
11. La validación continua reduce los errores de producción y las reversiones costosas.

La IA de Agentic no solo reduce los costes actuales, sino que aumenta la eficiencia con el tiempo.

• Bucles de aprendizaje: Los agentes mejoran con comentarios continuos.
• Paneles de sesgo: Reduce el riesgo para la reputación y las sanciones normativas.
• Datos sintéticos: Reduce los costes de recogida y cubre los casos extremos.
• Escalabilidad: La misma pila se puede expandir en todos los dominios (finanzas, atención médica, comercio minorista) sin aumentos de costos proporcionales.

Uber lleva casi una década desarrollando sistemas basados en la IA a escala mundial. Ahora, las soluciones de IA de Uber ofrecen a las empresas el mismo ADN de relación calidad-precio.

• Plantilla global (más de 8,8 millones de personas): Ofrece capacidad escalable por encargo en más de 200 idiomas y más de 30 dominios.
• Plataforma de organización uTask: Automatiza la gestión del flujo de trabajo con el seguimiento de SLA y la validación de consenso.
• Herramienta de conservación de datos uLabel: Comprobaciones previas al etiquetado, conjuntos de datos básicos y control de calidad automatizado.
• Plataforma de pruebas uTest: Formación de equipos rojos, recopilación de datos de preferencias y mitigación de sesgos a gran escala.
• Soporte durante todo el ciclo de vida: Desde la recopilación de datos → el etiquetado → las pruebas → la evaluación → la implementación.

1. Reformula el ROI: No te limites a preguntar “¿cuánto cuesta?” — pregunta “¿Cuánto ahorras?” en tiempo, reelaboración y riesgo.
2. Adopta modelos de pago por rendimiento: Los SLA vinculados a la calidad y el tiempo de respuesta garantizan la responsabilidad.
3. Mide la calidad más allá de la precisión: Incluya el acuerdo entre anotadores, el cumplimiento del SLA y las métricas de equidad.
4. Escala de forma responsable: Expande los pilotos a flujos de trabajo globales con pilas modulares.
5. Asóciate con operadores probados: Empresas como Uber AI Solutions ya han resuelto estos desafíos a escala global.

En 2026, la IA de Agentic no solo se trata de mejores modelos, sino de una mejor economía. Una comercialización más rápida, unos costes más bajos y una mayor calidad no son prioridades contrapuestas; se entregan juntos cuando se integran la autonomía y la orquestación.

Con las soluciones de IA de Uber, las empresas no tienen que elegir entre velocidad, ahorro o escalabilidad. Consiguen los tres, hoy.

Porque en la era de la IA de los agentes, la verdadera innovación no está solo en los algoritmos. Está en los resultados empresariales que ofrecen.