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Algonomy + Databricks: una alianza 'Built On' para RetailAI

Algonomy, la empresa pionera en soluciones algorítmicas nativas de IA para minoristas, anuncia su colaboración con Databricks como socio 'Built On'.

Algonomy + Databricks Built On Partnership for RetailAI

Publicado: January 14, 2026

Industrias4 min de lectura

Summary

  • RetailAI introduce experiencias de planificación agentivas y conversacionales que transforman los flujos de trabajo tradicionales basados en GUI en la previsión, el reabastecimiento, la fijación de precios, la asignación y la logística.
  • Desarrollada de forma nativa en la plataforma de inteligencia de datos de Databricks, RetailAI ofrece IA predictiva, prescriptiva y agentiva, gobernada y escalable, sobre una base de datos confiable.
  • La colaboración acelera el tiempo de obtención de valor al combinar la profunda experiencia de Algonomy en el dominio minorista con las capacidades de datos, IA y gobernanza a escala empresarial de Databricks.

Algonomy es un líder mundial en soluciones de marketing y planificación centradas en el comercio minorista con una orgullosa historia de más de veinte años al servicio de más de 500 marcas mundiales. Algonomy, como su nombre lo indica, es uno de los primeros proveedores de soluciones en adoptar una estrategia de soluciones que prioriza la IA, la cual se basa en algoritmos y modelos de datos patentados y específicos para el comercio minorista. Ha fortalecido aún más su posición como proveedor de soluciones que priorizan la IA con RetailAI, un conjunto de soluciones agénticas enfocadas en la planificación del comercio minorista.

RetailAI: inteligencia agéntica para la planificación de retail de extremo a extremo

RetailAI ofrece soluciones basadas en agentes a los minoristas para el pronóstico de la demanda, la detección de la demanda, la planificación de reabastecimiento, la asignación, la optimización de precios y promociones, la planificación de surtido, la programación, la planificación logística, la planificación de operaciones y la planificación del espacio. Transforma las interacciones de usuario tradicionales basadas en GUI en interacciones de usuario conversacionales, que funcionan con IA agéntica, aprendizaje profundo y tecnologías de aprendizaje automático.

Si bien las tecnologías modernas como el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, la IA generativa y la IA agentiva siguen siendo el núcleo de las soluciones de Algonomy, la empresa reconoce firmemente la necesidad de generar un impacto en el negocio a través de resultados claramente medibles. Según ellos, a falta de resultados comerciales claros, cualquier tecnología se volverá obsoleta con el tiempo, sin importar cuán transformadora pueda ser. Los productos de Algonomy están diseñados y las interacciones con los clientes se definen con este principio rector como prioridad.

Desarrollado sobre la asociación con Databricks: una base gobernada para la IA agéntica.

Como socios 'Built-On' de Databricks, Algonomy y Databricks comparten una creencia común: una gran IA solo es posible cuando se unen a escala grandes volúmenes de datos, una gobernanza sólida y modelos de IA de nivel de producción. RetailAI es una plataforma de inteligencia y planificación de retail nativa de IA, diseñada específicamente para casos de uso complejos de retail. En su núcleo se encuentran los algoritmos de retail patentados de Algonomy, los modelos de datos específicos para retail y la información lista para usar, lo que acelera el tiempo de obtención de valor para los minoristas y, a la vez, reduce el riesgo de ROI asociado con las iniciativas de IA a gran escala.

RetailAI está desarrollada de forma nativa en la plataforma de inteligencia de datos de Databricks y aprovecha Apache Spark™, Photon, Mosaic AI, MLflow y Unity Catalog para ofrecer IA predictiva, prescriptiva y agentiva, gobernada y escalable. AI/BI Genie y Agent Bricks potencian las experiencias de planificación conversacional y agentiva, mientras que la integración fluida con SAP Business Data Cloud a través de Databricks permite la conectividad del ecosistema sin duplicación de datos. Juntos, Algonomy y Databricks permiten a los minoristas pasar de los datos a las decisiones más rápido, al combinar IA de nivel de retail, bases de datos confiables y rendimiento a escala empresarial en una única plataforma unificada.

Perspectiva ejecutiva

“Esta es una colaboración especial porque tanto Databricks como Algonomy creen que el software del futuro serán soluciones 'AI-first' impulsadas por grandes volúmenes de datos, excelentes modelos y grandes capacidades agentivas. Mientras que Databricks ha creado marcos de datos e IA excepcionales, en Algonomy nos hemos dedicado a crear algoritmos de aprendizaje profundo y aprendizaje automático para casos de uso de planificación de retail durante los últimos 20 años. Además, la planificación para minoristas es el caso de uso número 1 de la IA agentiva, donde la IA ofrece el éxito más inmediato y medible. “Al crear nuestra solución en Databricks, hemos combinado el poder de los sistemas de IA compuestos con una base de datos sólida para convertir modelos complejos en acciones autónomas”, dijo Ravi Shankar, director de Negocios de Algonomy.

Perspectiva ejecutiva: Ravi Shankar

"Los minoristas de hoy se enfrentan a una intensa presión para transformar sus negocios en respuesta a la demanda de los consumidores que cambia rápidamente. "RetailAI les brinda una plataforma poderosa para impulsar esa transformación, que combina la profunda experiencia de Algonomy en el dominio del retail con la inteligencia y la escala de la plataforma de inteligencia de datos de Databricks", dijo Bryan Smith, director de ecosistemas de socios para industrias de consumo de Databricks. "Esta alianza permite a los minoristas pasar de una planificación reactiva a estrategias predictivas e impulsadas por los resultados, potenciadas por la IA agentiva, lo que ofrece la velocidad y la precisión que exige el mercado actual".

 

(Esta entrada del blog ha sido traducida utilizando herramientas basadas en inteligencia artificial) Publicación original

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