Instituto Quantum Bit (量子位智库)
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Durante este último año, casi ninguna empresa ha dejado de proclamar a gritos «abrazar la IA de manera integral».
Ya tienen chatbots, ya usan Agents, y en los informes internos las cifras de «mejora de eficiencia del XX%» cada vez lucen mejor.
Pero si se le hace a los responsables de negocio una pregunta sencilla: ¿se redujeron las faltas de stock? ¿Las entregas fueron más rápidas? ¿Aumentó la satisfacción de los clientes?, la respuesta suele ser bastante incierta.
En realidad, la transformación inteligente de la gran mayoría de las empresas está experimentando colectivamente una «prosperidad falsa». Nos hemos acostumbrado a tratar la IA como una herramienta de mejora de la productividad personal, pero hemos ignorado una verdad cruel:
la eficiencia en las tareas individuales no equivale al cumplimiento del valor operativo de la empresa.
Si la IA no logra realmente conectar en un bucle cerrado de toda la cadenalos datos, el juicio, la acción y el control de sistemasla inteligencia empresarial quedará eternamente estancada en el último kilómetro de la aplicación a escala.
¿Cómo romper el impasse en la segunda mitad de la IA empresarial? ¿Cómo pueden los Agent penetrar verdaderamente en los capilares del negocio y llevar a cabo una reestructuración sistémica orientada al futuro?
Recientemente, el Instituto Quantum Bit (量子位智库) publicó oficialmente el informe«Inteligencia empresarial impulsada por Agent: de la eficiencia puntual a la remodelación a escala». En este informe, intentamos disipar la niebla de la implementación de los grandes modelos y buscar una nueva solución para la planificación de la inteligencia empresarial.
La IA ya se usa, ¿pero dónde está el atasco?
Los puntos donde la IA empresarial suele atascarse en su implementación se pueden ver encadenados con un solo escenario:manejo del riesgo de falta de stock en tiendas。
Con un mismo asistente de análisis operativo, el equipo técnico considera que generar el informe ya es terminar, el personal de negocio cree que solo está resuelto cuando se ha identificado la causa, y a los directivos les importa si la falta de stock realmente disminuyó: los criterios de finalización de las tres partes no coinciden en absoluto.
En el nivel de datos hay un desfase similar: en los libros aparece que hay inventario, pero después de descontar lo asignado y lo congelado, la cantidad realmente disponible difiere bastante del número que figura en el sistema. Si la IA toma decisiones con las cifras contables, parte con el pie izquierdo.
Incluso si los datos son exactos y el análisis correcto, entre la recomendación y la ejecución media toda una cadena: rellenar formularios a mano, enviar aprobaciones y hacer seguimiento de la distribución. Que la recomendación entre en el sistema no significa que el asunto esté resuelto, y si el estado de finalización puede devolverse a la IA determina si el bucle de la tarea puede cerrarse realmente.
Y no hablemos de que cada operación implica, en el fondo,quién tiene la autoridad para iniciarla, quién aprueba y quién toma el control cuando surge un problemacuestiones de responsabilidad y atribución.
Estos puntos de ruptura se han resumido en seis:la definición de tareas, la fiabilidad de los datos, la verificabilidad del juicio, la materialización de las acciones, la división de permisos y responsabilidades, y la medición y réplica del valor。
. Visto cada uno por separado, ninguno es fatal, pero encadenados explican por qué muchos proyectos de IA de las empresas quedan en el estado de «útiles a nivel local, imposibles de impulsar en su conjunto».
Esas tareas sin terminar acaban volviendo a manos de las personas, convirtiéndose en largos retrabajos, esperas y salvavidas.
Entonces, ¿cómo pueden las empresas eliminar de manera sistemática estos puntos ciegos?
Un marco de cadena completa centrado en los resultados del negocio
Ya que los pequeños retoques locales no pueden resolver el problema de raíz, ¿cómo debería una empresa reconstruir una solución inteligente verdaderamente eficaz?
En su informe, el think tank QbitAI propone que un Agent empresarial maduro no es en absoluto una herramienta de preguntas y respuestas aislada, sino que debe poseeruna "capacidad de cadena completa" que integre tareas, contexto, juicio, acción, control y medición。
Entre ellos, el punto de partida de toda decisión inteligente consiste en romper los silos de datos y establecerun entorno de contexto verdaderamente confiable。
En muchos casos, la razón fundamental por la que la IA parece "poco inteligente" en el análisis de negocios es la desconexión entre los datos subyacentes y la semántica del negocio: con definiciones de campos caóticas y criterios de versiones inconsistentes, la IA naturalmente no puede ofrecer conclusiones fiables.
Para que un Agent se convierta verdaderamente en un "asesor" que entiende el negocio, primero hay que lograr que los datos evolucionen de un simple "poder consultarse" a ser "confiables" en toda la cadena.
En este aspecto, algunas prácticas tecnológicas líderes ofrecen un excelente modelo para el sector. Por ejemplo, la marca de inteligencia de datos del grupo NetEase Zhijiao,Shufan, mediante su plataforma integrada de desarrollo y gobernanzaEasyData, fusiona profundamente el desarrollo de datos, la calidad, la seguridad y la gobernanza del negocio, suministrando de manera estable al Agent semántica de activos de alta calidad y trazable.
Sobre esta base, apoyándose en NetEase Zhijiao ·Zhishu DataAgent, las empresas pueden conectar sin fisuras los indicadores dispersos, las bases de conocimiento y las consultas en lenguaje natural, permitiendo que la IA entienda de verdad el lenguaje del negocio.
En la implementación práctica, esta integración de cadena completa está liberando el potencial del negocio. Tomando como ejemplo aSanhua Intelligent Controls, gracias a que Shufan unificó en la capa subyacente los datos y los criterios semánticos, la IA puede extraer automáticamente los datos presupuestarios y reales e identificar las desviaciones, reduciendo el análisis presupuestario que antes requería2-3 horasa tan solo10 minutos, lo que permite al equipo financiero pasar del procesamiento pesado de informes a la investigación profunda del negocio.
Sin embargo, cuando la inteligencia pasa del análisis y la toma de decisiones hacia algo más profundo, laingeniería de software y la entrega de aplicacionessurguen nuevos desafíos: ¿cómo evitar que los requisitos se desvíen cuando un Coding Agent desarrolla aplicaciones, y cómo ahorrar el tiempo de integración entre frontend y backend?
Un cambio digno de atención es que las empresas están intentando volver a llevar el desarrollo con IA desde la "generación libre" hacia procesos de ingeniería más controlables.
Tomemos como ejemplo elSDD de NetEase Zhiqu · CodeWave (desarrollo dirigido por especificaciones, Spec-Driven Development): su idea central no es dejar que la IA se ponga a "escribir código" directamente, sino dividir la entrega en múltiples niveles —requisitos, arquitectura, desarrollo, pruebas, publicación y entrega— que se transmiten de manera escalonada:
primero los requisitos de negocio se convierten en especificaciones estructuradas, luego se derivan hacia abajo el diseño técnico y la descomposición en tareas, y solo al final se entra en la generación de código.
Cada eslabón tiene entradas, salidas y puntos de verificación claros, de modo que todo el proceso —desde la aclaración de requisitos, el desarrollo y las pruebas hasta la publicación— permanece siempre controlable y trazable.
Esta "transmisión escalonada" corresponde precisamente a los tres puntos de ruptura de las soluciones SDD habituales en el mercado: la redacción de las especificaciones no está estandarizada y falta un mecanismo de aclaración, lo que resulta una restricción blanda para los grandes modelos; en cuanto los requisitos se complican, se desborda la ventana de contexto, provocando olvidos y alucinaciones; y las capacidades solo cubren un tramo del desarrollo, dejando desatendidos tanto los requisitos como la entrega.
CodeWave SDD subsana uno a uno estos problemas: estandariza el formato de requisitos con EARS y aclara explícitamente las ambigüedades, aísla el contexto mediante descomposición modular y subtareas de grano fino, dividiendo el todo en partes, y encadena requisitos, diseño, codificación, pruebas y publicación en una cadena de extremo a extremo con colaboración multirrol.
Este enfoque ya ha empezado a mostrar su valor en términos de eficiencia en proyectos reales. Por ejemplo,Kongge Shuzhi Technology (空格数智科技)redujo el ciclo de desarrollo de 60 días-persona a 16 días-persona en su proyecto de CRM de energías nuevas;Shanghai Qitong Digital Technology (上海企通数字科技)logró una mejora de eficiencia de aproximadamente 2.5 veces en el desarrollo de su sistema BIMS, con una tasa de disponibilidad funcional en el primer intento del 78.63%.
Hacer funcionar un Demo es fácil; replicarlo 100 veces es lo que demuestra la verdadera capacidad
Con el marco establecido, la siguiente pregunta es cómo empezar.
Muchas empresas optan por desplegar pilotos y avanzar en varias líneas a la vez; la recomendación del think tank QbitAI es:elegir primero un escenario de alto valor, hacer funcionar el ciclo completo y solo entonces considerar la expansión.
Para elegir el escenario hay cinco dimensiones de filtrado:
Suena a sentido común, pero en la práctica muchos equipos hacen lo contrario: hacen primero lo que resulta técnicamente más fácil y, al terminar, descubren que aporta poco valor de negocio, con lo cual desaparece también el impulso para difundirlo.
Una vez elegido el escenario, lo que hay que hacer en la fase piloto es más minucioso de lo que parece.
Qué etapas del proceso actual pueden delegarse al sistema, cuáles siguen requiriendo revisión humana y cómo manejar las situaciones anómalas: todo eso hay que rediseñarlo, no simplemente superponerlo.
Una trampa habitual es conservar todo el proceso antiguo y añadir además la verificación de los resultados de la IA; como resultado, la inversión total aumenta en lugar de disminuir.
Tras completar el piloto, las empresas suelen enfrentar tres opciones:
Pero lo que realmente decide si una empresa puede pasar del "1" al "100" viene después:consolidar la experiencia dejada por el primer éxito en activos inteligentes reutilizables de forma repetida.
Por ejemplo, los criterios de indicadores ya validados, los componentes de interfaz, las reglas de aprobación y las muestras de anomalías no deben rehacerse cada vez que se cambia de escenario. Las nuevas tareas pueden reutilizar directamente estas capacidades comunes, realizando solo los ajustes necesarios para el negocio concreto.
Por tanto, la esencia de la réplica a escala es que, en la 2.ª, la 10.ª y la 100.ª construcción, siempre se pueda seguir avanzando sobre la base de la anterior.
Obtenga gratis el informe completo
La inteligencia empresarial ha llegado hasta este punto, y lo que realmente marca la diferencia es si la empresa puede conectar las capacidades del modelo con el negocio, la organización y los procesos, convirtiéndolas finalmente en resultados operativos visibles.
Una buena planificación inteligente nunca parte de las herramientas, sino que necesita "rastrear hacia atrás desde los resultados del negocio"; y para el Agent orientado al futuro, la clave está en lograr que "el humano fija los límites, la IA avanza”。
Este informe proporciona precisamente unenfoque completo que va desde el diagnóstico de problemas, la construcción del marco hasta la verificación en la implementación。
Ya seas un responsable de negocio que está impulsando un piloto de IA, un equipo técnico al que se le ha pedido "mejorar la eficiencia con IA" pero no sabe cómo medir los resultados, o un gestor que necesita coordinar las responsabilidades de múltiples partes en la etapa de escalado, lo más probable es que encuentres una referencia correspondiente a tu etapa actual.
Muchos detalles, como cómo definir los criterios de finalización de una tarea, cómo diseñar un método de medición con comparación antes y después, o cómo convertir los resultados del piloto en activos reutilizables... el artículo no los desarrolla uno por uno, pero pueden ser precisamente el punto donde estás atascado ahora mismo.
El informe completo está disponible en el enlace de abajodescarga gratuita：
https://jkhbjkhb.feishu.cn/wiki/W5D7wuDcbiPXDLkaRLQcAJpOn8f