Redacción
Con más de dos décadas de trayectoria en la prestación de servicios tecnológicos para empresas, Globant lanzó a mediados de 2025 sus unidades de servicio denominadas AI Pods (operadas por agentes de IA y supervisadas por profesionales humanos), que empezaron a ser utilizadas por distintas compañías en sectores como las finanzas, los medios de comunicación y el entretenimiento, logrando notables reducciones en los tiempos de desarrollo.
Durante su fase inicial, la implementación de esta tecnología permitió a entidades deportivas incrementar la eficiencia en la generación de rendimiento en un 20% sin mermar las tasas de calidad. Así como desplegar funciones operativas clave en un plazo de tres meses. En el ámbito empresarial y de investigación, las métricas reflejaron reducciones de hasta un 40% en los plazos de contratación, aceleraciones significativas en la obtención de datos para investigaciones oncológicas, y la compleción de migraciones de sistemas heredados en apenas dos meses, frente a los catorce previstos mediante metodologías convencionales.
A partir de la evolución de estos procesos, la compañía presenta ahora la plataforma web Glob.AI, diseñada para transformar desde la base los procedimientos habituales de adquisición y despliegue de servicios tecnológicos. La nueva plataforma de autoservicio permite a las organizaciones acceder a estas unidades de trabajo y construir programas informáticos de nivel empresarial sin necesidad de pasar por los largos ciclos de compras y fases de descubrimiento que exigen los servicios tradicionales.
El desarrollo de software se convierte así en un servicio continuo, donde cada actualización se implementa directamente en la plataforma con visibilidad íntegra para el cliente en tiempo real. Martín Migoya, CEO y cofundador de Globant afirmó: «Durante más de 20 años, Globant se ha mantenido a la vanguardia de cada gran evolución tecnológica, y la IA no es la excepción. Glob.AI es nuestro próximo gran paso: el one-stop shop donde conviven nuestros AI Pods, cada uno especializado por tarea e industria. La adopción tradicional de la IA dispara el consumo de tokens mucho más allá de lo que requiere un resultado eficiente; el costo real son esos tokens desperdiciados sumados a la supervisión manual y desestructurada de la IA. Los AI Pods introducen un modelo más inteligente que ejecuta la IA adecuada mediante parallel agents, loops, workflows y procesos deterministas, representando lo más avanzado que la IA puede entregar en la actualidad».
El funcionamiento interno del sistema se basa en la integración de procesos automatizados bajo una estricta capa de control y gobernanza. Los programas de IA ejecutan las tareas operativas mediante flujos de trabajo paralelos y procesos predefinidos, mientras que los especialistas de la firma revisan los resultados y guían paso a paso el procedimiento. Este método estructurado busca optimizar el consumo de los recursos de procesamiento, conocidos en el sector como tokens, y evitar el gasto innecesario que conlleva la supervisión manual desestructurada propia de las adopciones tradicionales de esta tecnología.
El entorno opera bajo parámetros de seguridad documentados y asegura la soberanía de los datos, otorgando a las entidades clientes la flexibilidad absoluta para decidir qué modelos algorítmicos emplear y dónde ejecutarlos. Garantizando que la información corporativa no se utilice para el entrenamiento de sistemas externos. Mientras que el consumo de los recursos queda resguardado en un repositorio privado para mantener una trazabilidad completa y acumular el conocimiento de la institución con el paso del tiempo.
En lo referente al modelo económico, la propuesta comercial abandona el habitual pago por horas de trabajo o por la cantidad de profesionales asignados a un proyecto específico. Las empresas abonan exclusivamente por la producción y los entregables que han sido validados por los revisores o por el consumo real efectuado, eliminando de la factura los costes derivados de repeticiones de tareas o respuestas erróneas del sistema.
Según los cálculos de Globant, esta estructuración del trabajo logra incrementar la productividad en al menos un 30% respecto a los métodos que simplemente emparejan a un ingeniero con herramientas de generación automática.
Actualmente, las organizaciones interesadas pueden registrarse en una lista de espera para acceder de forma anticipada a un catálogo integral de soluciones para los principales sistemas corporativos, las cuales se nutren también de acuerdos técnicos vigentes con empresas del sector como: Anthropic, AWS, Vercel, OpenAI, Adobe, Azure, Google Cloud Platform, SAP y Salesforce.
