En la actualidad, la implementación de la inteligencia artificial (IA) en el sector de martech está en auge, con un número significativo de empresas adoptando esta tecnología para optimizar sus procesos. Sin embargo, a pesar del entusiasmo por las capacidades de la IA, su integración efectiva en los flujos de trabajo corporativos ha sido un desafío considerable. La razón principal de esta discrepancia radica en la complejidad de vincular resultados probabilísticos generados por la IA a sistemas determinísticos que operan bajo reglas establecidas. Las organizaciones se enfrentan al dilema de cómo utilizar la IA sin comprometer estándares de control, cumplimiento y consistencia, lo que lleva a una adopción desigual en las diferentes etapas de madurez digital de las empresas.
El concepto de «stack agentic» ha emergido como una solución potencial para esta problemática. Este modelo permite a las organizaciones combinar herramientas de software como servicio (SaaS) que operan bajo reglas estrictas, con agentes de IA que pueden interpretar datos y tomar decisiones en función de contextos variables. La estructura fundamental se apoya en sistemas de registro que mantienen la validez y veracidad de la información, mientras que los agentes de IA ofrecen una flexibilidad en la toma de decisiones que se alinea con las intenciones de los clientes. Esta dualidad es vital para lograr una respuesta más adecuada a las necesidades del mercado y, a su vez, alimentar una predicción más certera de los movimientos del consumidor.
La implementación del stack agentic puede observarse de manera práctica a través de un escenario común en la atención al cliente. Al recibir una consulta sobre el precio de un producto, en un sistema tradicional, la respuesta se basa en reglas rígidas que a menudo no se ajustan al contexto del cliente. Sin embargo, con un stack agentic, el agente tiene la capacidad de analizar información en tiempo real, considerando no solo los costos y normativas, sino también el historial y las preferencias del usuario. Esta integración permite generar respuestas personalizadas que son relevantes tanto para la empresa como para el cliente, mejorando así la experiencia del usuario y potencialmente aumentando la conversión.
El impacto del stack agentic varía según el tamaño de la empresa. Las pequeñas y medianas empresas tienden a experimentar un crecimiento más acelerado en su adopción de herramientas martech debido a su necesidad inmediata de escalar operaciones. Muchas de estas organizaciones utilizan integraciones simples a través de plataformas como Zapier o Make, facilitando un acceso más rápido a la IA. En contraste, las empresas más grandes enfrentan obstáculos significativos al integrar IA en sus sistemas; frecuentemente, dependen de personalizaciones más complejas y lidiando con mayores desafíos relacionados con la gobernanza y el control de datos debido a la escala de sus operaciones.
Un ejemplo ilustrativo de cómo se adapta el stack agentic en el comercio minorista resalta estas variaciones. Las pequeñas empresas tienden a construir sistemas rápidamente conectados para maximizar ingresos, utilizando herramientas efectivas pero con lógicas de decisión limitadas. Las medianas empresas comienzan a formalizar su enfoque de integración mientras que las grandes entidades suelen operar con un nivel de complejidad que requiere una gestión más rigurosa de las decisiones. Este patrón de crecimiento y coordinación ilustra cómo, a medida que las organizaciones escalan, el verdadero desafío se traslada de la implementación de tecnología a la supervisión efectiva de las decisiones generadas, lo que define el propósito y la efectividad del stack agentic.
