es.wedoany.com Noticia: Pegasystems (conocida como Pega), empresa de automatización de flujos de trabajo, ha lanzado una serie de mejoras de inteligencia artificial diseñadas para ayudar a las empresas a implementar agentes de IA en procesos comerciales clave, manteniendo al mismo tiempo la gobernanza, la fiabilidad y el control de costos.
Estas actualizaciones, anunciadas en la conferencia PegaWorld, abarcan la orquestación de agentes, el desarrollo de aplicaciones, la capacitación de empleados y un nuevo modelo de precios, en respuesta a las crecientes preocupaciones sobre los costos de la IA basada en modelos de lenguaje de gran tamaño. Los anuncios forman parte de la versión Pega Infinity '26, cuyo lanzamiento está previsto para el tercer trimestre.
Pega está abordando un debate cada vez más intenso: cómo las organizaciones pueden ir más allá de los proyectos piloto e implementar agentes de IA a gran escala sin incurrir en riesgos operativos, de cumplimiento o financieros. Kerim Akgonul, director de productos de la compañía, afirmó que Infinity '26 podría ser el lanzamiento de producto más ambicioso de la empresa en más de una década.
Ante la brecha entre la inversión en IA y el retorno real, Don Schuerman, director de tecnología y jefe de marketing de Pega, señaló que la gente se está dando cuenta de que, si no se tiene cuidado, los agentes pueden consumir una gran cantidad de tokens sin mejorar sustancialmente la eficiencia empresarial. Los tokens son los componentes básicos de datos (como partes de palabras y signos de puntuación) que los modelos de IA procesan y generan, y la mayoría de los proveedores de modelos de IA cobran según el uso de tokens.
El núcleo del anuncio es la compatibilidad ampliada con el Protocolo de Contexto de Modelo Abierto (Model Context Protocol, MCP), que permite a los agentes de IA de terceros descubrir y ejecutar flujos de trabajo de Pega. Los agentes construidos sobre plataformas como Claude de Anthropic, Gemini de Google, LLM de OpenAI y AgentCore de Amazon Web Services podrán invocar procesos comerciales gestionados por Pega mientras cumplen con los controles de gobernanza empresarial.
Pega considera que muchos enfoques de agentes de IA dependen en exceso del razonamiento repetitivo de los modelos de lenguaje de gran tamaño, lo que genera resultados inconsistentes y costos elevados. La compañía está promoviendo su denominada arquitectura de "IA predecible", que traslada gran parte del razonamiento de IA al momento del diseño de la aplicación en lugar del tiempo de ejecución. Kerim Akgonul indicó que la nueva funcionalidad MCP ofrece a las organizaciones una forma sencilla de conectar sus agentes de IA a procesos comerciales clave, orquestando resultados predecibles a un costo predecible.
La empresa también ha lanzado nuevos servicios de agentes, incluido un "agente de asignación de agentes" que puede contactar automáticamente a empleados o clientes cuando se requiere aprobación o información adicional; y un agente de procesamiento de documentos capaz de analizar, clasificar y extraer información de documentos, imágenes y archivos PDF.
En el ámbito del desarrollo, Pega ha presentado Infinity Studio, un entorno de desarrollo rediseñado impulsado por IA que integra las funcionalidades de su plataforma de diseño de flujos de trabajo Blueprint AI. Infinity Studio se integra con asistentes de codificación de terceros como GitHub Copilot, Claude Code y OpenAI Codex, al mismo tiempo que incorpora las mejores prácticas de arquitectura en el proceso de desarrollo. Los desarrolladores pueden utilizar asistentes de IA en Infinity Studio para configurar integraciones, diseñar flujos de trabajo y modificar interfaces de usuario mediante instrucciones en lenguaje natural. La plataforma genera automáticamente planes de implementación basados en el diseño de Blueprint y expone los flujos de trabajo a través de la interfaz MCP.
Pega también ha anunciado el "Programa de Diseñador de Soluciones", un proyecto de capacitación y certificación destinado a cerrar la brecha entre las necesidades comerciales y la implementación técnica. El programa incluye certificaciones gratuitas a través de Pega Academy, talleres de entrega de Blueprint y un proyecto comunitario. Los informes de clientes iniciales muestran que su método Blueprint Delivered acelera el descubrimiento en un 50%, el 80% de los proyectos se ponen en marcha en 90 días y el retrabajo posterior al diseño inicial se reduce en un 30%.
Un aspecto único del anuncio de hoy es que Pega abandona la fijación de precios de IA basada en tokens. Según el nuevo modelo, los clientes pagarán una tarifa fija por cada caso de negocio completado, en lugar de pagar según los tokens consumidos. Pega afirma que este enfoque busca eliminar el denominado "impuesto a los tokens de IA", reduciendo la dependencia del razonamiento repetitivo en tiempo de ejecución. La empresa estima que algunos clientes podrían reducir los costos de IA en más de 20 veces, dependiendo de la complejidad y escala del flujo de trabajo.
El fundador y director ejecutivo, Alan Trefler, afirmó que las empresas pronto se darán cuenta de que la maximización de tokens (tokenmaxxing) es absurda, ya que solo conduce a costos insostenibles y resultados impredecibles. La maximización de tokens es una práctica que mide la productividad de los empleados según la cantidad de tokens de IA consumidos. La IA crea más valor cuando ofrece resultados fiables a escala. Por eso Pega no cobra según la cantidad de tokens que usan los clientes, sino según el trabajo significativo que completan. Trefler también destacó que Pega se diferencia de los competidores que dependen en gran medida de marcos de agentes basados en indicaciones, enfatizando flujos de trabajo deterministas en lugar de una gran cantidad de agentes autónomos. Considera que la clave es que cada aplicación puede tener un agente construido automáticamente, y ese agente sabe cómo manejar el flujo de trabajo de esa aplicación.
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