La IA en empresas de 2024–2025 se ha movido de “probar un chatbot” a agentes internos que se conectan a fuentes confiables y se evalúan con rigor. Morgan Stanley desplegó su asistente y Debrief (resumen de reuniones y borradores de emails) para asesores financieros, integrando Outlook/Zoom/Salesforce y priorizando evaluación de calidad; es un ejemplo de “IA para empleados” con adopción masiva y foco en confiabilidad.

En banca europea, ABN AMRO migró a Microsoft Copilot Studio y opera agentes para clientes (“Anna”) y empleados (“Abby”). En 2025, Microsoft destacó que “Anna” ya atiende >2 M conversaciones de texto y 1,5 M de voz al año, automatizando >50% de las interacciones.

La otra gran corriente es búsqueda generativa sobre datos propios. Siemens implementó un buscador corporativo con Amazon Bedrock: respuestas 3× más rápidas y 70% menos costo, con cumplimiento de políticas y arquitectura documentada. Esto muestra que los agentes pueden convivir con entornos multi-nube cuando la prioridad es latencia, calidad y control.

Para I+D interno, la clave no es solo el modelo: son datasets, evaluaciones, observabilidad y controles (alucinaciones, fuentes, privacidad). Por eso muchos equipos están construyendo “rutas de producción” (RAG, evaluación automática y humana, trazabilidad de fuentes) que les permiten mover un prototipo a producción con seguridad.

Tácticamente, vale más empezar por un caso ancla (p. ej., resumen de reuniones + seguimiento de tareas; búsqueda semántica de políticas; copilotos de soporte) que pueda medirse y escalarse por dominios, con opción de portabilidad si cambian los proveedores.

‍

Para saber más (casos y detalle):

• Morgan Stanley: Assistant + Debrief y su enfoque de evaluaciones. OpenAIWall Street Journal
• ABN AMRO: migración a Copilot Studio y métricas de automatización. Microsoft
• Siemens: búsqueda generativa con Bedrock (arquitectura y resultados). Amazon Web Services, Inc.