Conozca a los innovadores que utilizan datos y AI para transformar industrias, resolver problemas y definir un nuevo estándar de lo que es posible con Databricks.
por Sara Steffen
Los Databricks Customer Awards de 2026 reconocen a las organizaciones y líderes que utilizan la plataforma Databricks para resolver problemas difíciles y ofrecer resultados importantes, desde la ingesta de 10 billones de filas de datos al año hasta la ayuda para conectar a voluntarios médicos con comunidades desatendidas en todo el mundo.
Los ganadores de los Named Awards de este año abarcan 8 categorías y 4 regiones, y representan a sectores tan variados como los semiconductores, la energía limpia, la producción de l ácteos, las telecomunicaciones y el software empresarial. Lo que comparten es la convicción de que los datos y la AI pueden cambiar la forma en que opera una industria.
Conozca a los ganadores.
Applied Materials es una empresa líder en ingeniería de materiales y semiconductores que diseña y fabrica los equipos utilizados para producir prácticamente todos los chips nuevos del mundo. Detrás de ese equipamiento se encuentra un activo igualmente crítico: un vasto patrimonio de datos de ingeniería, fabricación, cadena de suministro y finanzas que la empresa ha reunido durante mucho tiempo en un data lake central.
El lago original, integrado en Hadoop, cumplió su función: consolidó los datos. Pero las exigencias habían cambiado: las cargas de trabajo de AI, la analítica en tiempo real, el autoservicio gobernado y los casos de uso para los que la arquitectura original nunca fue diseñada requerían un nuevo enfoque. Applied Materials utiliza la plataforma Databricks para modernizar esa base, pasando de un data lake de almacenamiento y lotes a un lakehouse donde la gobernanza, la analítica y la AI conviven. El cambio no consistió tanto en consolidar los datos como en liberar lo que finalmente se podía hacer con ellos.
Menos de un año después de la puesta en marcha, la plataforma ofreció:
Lo que comenzó como una modernización de la plataforma se ha convertido más bien en una forma de trabajar. La AI ahora acompaña a las personas que diseñan las máquinas que fabrican los chips del mundo, no como una herramienta que utilizan ocasionalmente, sino como un colaborador diario. Los datos recorren todo el ciclo de vida del funcionamiento de Applied Materials, desde la información hasta la acción, lo que hace que el concepto de "basado en datos" sea menos un eslogan y más el modo predeterminado de innovar, optimizar y decidir.
Virgin Atlantic fue fundada por el empresario Sir Richard Branson in 1984, con la innovación y un servicio al cliente increíble como pilares fundamentales. Con sede en Londres, la aerolínea opera vuelos a 28 destinos durante todo el año. Junto con su accionista y socio, Delta Air Lines, Virgin Atlantic opera una red transatlántica líder con conexiones de continuación a más de 200 ciudades de todo el mundo.
Virgin Atlantic unifica datos de clientes, comerciales, financieros y operativos que antes se encontraban en sistemas separados. Utiliza la plataforma Databricks como un entorno de decisión integrado a escala empresarial, conectando estos dominios sobre una base unificada y gobernada para que los equipos puedan trabajar a partir de datos compartidos en lugar de informes aislados.
Sobre esta base, Virgin Atlantic:
En conjunto, este enfoque convierte los datos en una historia de extremo a extremo en lugar de un conjunto de proyectos desconectados. Virgin Atlantic considera el hecho de basarse en datos como una forma de gestionar la aerolínea, utilizando una plataforma unificada para que la información fluya entre las distintas funciones y respalde decisiones más oportunas y coordinadas tanto para los clientes como para las operaciones.
Fonterra Co-operative Group es una de las cooperativas lácteas más grandes del mundo, propiedad de miles de agricultores accionistas de Nueva Zelanda, y suministra productos lácteos naturales a clientes de todo el mundo. Los datos y la AI ayudan a Fonterra a obtener la información que necesita para gestionar operaciones complejas en torno a la planificación financiera y las decisiones de la cadena de suministro de manera más eficiente en toda su red global.
Históricamente, Fonterra dependía de varias plataformas de analítica heredadas que podían generar complejidad, duplicación y retrasos para los usuarios empresariales. Tras migrar a Databricks, centralizaron los datos de Fonterra en un lakehouse gobernado, lo que redujo el movimiento manual de datos y permitió a los equipos transformar los datos en decisiones de forma más rápida y fiable.
Sobre esta base, Fonterra:
Fonterra trata a la AI como un colaborador que ayuda a los equipos a tomar decisiones proactivas basadas en información.
Vivo, la marca comercial de Telefónica en Brasil, es la empresa de telecomunicaciones líder en el país, que ofrece conectividad móvil y de línea fija, internet de banda ancha y servicios de televisión a consumidores, empresas y organizaciones del sector público en todo el territorio nacional. La empresa también ofrece servicios digitales en diferentes áreas, como entretenimiento, deportes, seguridad digital, servicios financieros y salud. Mediante el uso de datos y AI, Vivo obtiene la información necesaria para gestionar operaciones de red complejas y experiencias de cliente de manera más eficiente.
Vivo dependía de una combinación de almacenes de datos heredados y herramientas de analítica, lo que añadía complejidad, coste y latencia a los informes y la experimentación críticos. A medida que evalúan y amplían su uso de Databricks, el equipo está consolidando los datos en un lakehouse gobernado, lo que reduce la duplicación de pipelines y ofrece a los equipos técnicos y de negocio una base más escalable, rápida y fiable para la analítica y la AI.
Sobre esta base, Vivo:
A través de estas iniciativas, Vivo posiciona a la AI como un colaborador estratégico, reforzando su capacidad para ofrecer una conectividad resiliente y mejorar las experiencias digitales de millones de brasileños.
Virtue Foundation es una organización global sin fines de lucro enfocada en mejorar el acceso a la atención médica en regiones desatendidas, conectando a médicos, hospitales y organizaciones humanitarias con los lugares donde más se necesita la atención. La organización utiliza datos y AI para comprender mejor las brechas de salud globales y coordinar los esfuerzos de voluntariado médico a escala.
Virtue Foundation reúne datos fragmentados de hospitales globales y organizaciones no gubernamentales (NGO) que a menudo son inconsistentes, incompletos o difíciles de mantener. Para abordar esto, la organización construyó un pipeline de datos que impulsa a VFMatch.org, ayudando a unificar y estructurar la información de salud global en una base utilizable para la toma de decisiones y la coordinación.
Sobre esta base, Virtue Foundation:
Estas capacidades respaldan a Virtue Foundation, que ha ayudado a atender a más de 50,000 pacientes, ha apoyado miles de casos quirúrgicos y ha facilitado la conexión de cientos de voluntarios y socios sin fines de lucro en todo el mundo.
Estos esfuerzos demuestran cómo Virtue Foundation está utilizando datos y AI para fortalecer la coordinación de la salud global y mejorar el acceso a la atención en comunidades desatendidas.
Octopus Energy es una empresa global de tecnología y energía limpia con operaciones en 27 países. Como el mayor proveedor de energía de UK, Octopus tiene la misión de acelerar la transición energética para beneficiar tanto a las personas como al planeta. Al transformar más de 460,000 EV pasivos y activos inteligentes en más de 3GW de capacidad gestionable, la empresa ha creado la Planta de Energía Virtual más grande del mundo (más grande que la planta de gas más grande de UK) capaz de equilibrar la red eléctrica durante los picos de demanda.
Databricks permite a Octopus consolidar datos de diferentes regiones y productos en una única plataforma unificada. Ahora la empresa puede ingerir más de 10 billones de filas de datos al año, mientras miles de personas en toda la organización colaboran y experimentan de forma segura, reduciendo la fricción tanto en la analítica diaria como en la innovación a gran escala.
Sobre esta base, Octopus Energy:
A través de estos esfuerzos, Octopus Energy trata a la AI como un colaborador estratégico en su misión de construir una red más justa y ecológica, utilizando datos para ofrecer facturas más bajas, energía más limpia y mejores experiencias para 11 millones de clientes.
Axpo es el mayor productor de electricidad de Suiza, un líder internacional en el comercio de energía y un líder en la comercialización de energía solar y eólica. Para mejorar la forma en que los empleados acceden y utilizan información técnica y comercial compleja, Axpo ha creado un conjunto de aplicaciones impulsadas por AI utilizando la infraestructura de Databricks y Agent Bricks.
En su núcleo se encuentra AxploreAI, una plataforma central de múltiples agentes de GenAI, diseñada para convertirse en el único lugar para saber todo en Axpo, siempre basada en los derechos de acceso de cada usuario. Conecta a los empleados con información que abarca datos de ingeniería, conocimientos de comercio, procesos internos y documentación corporativa, como contenido de IT y HR.
Construida sobre una arquitectura centrada en API (API-first) con RAG, Vector Search y OCR, AxploreAI reúne más de 60 fuentes de datos internas en una capa de inteligencia segura y con capacidad de búsqueda, integrada en los puntos de contacto digitales en los que los empleados confían todos los días. Su pipeline de RAG está adaptado al contenido y formato de cada fuente, puede procesar múltiples tipos de archivos y preserva los controles de acceso originales, lo que hace que el conocimiento empresarial sea accesible al instante sin comprometer la gobernanza.
Junto con su plataforma de conocimiento, Axpo también está aplicando AI para mejorar la calidad de los datos y la eficiencia en los procesos relacionados con las compras. En un entorno operativo complejo caracterizado por sistemas fragmentados, múltiples entidades legales y datos de texto libre inconsistentes, Axpo desarrolló un clasificador basado en AI dentro de su data lake de Databricks para aportar mayor estructura y consistencia a los datos de gastos. Operando con una precisión promedio de alrededor del 90%, la solución analiza las descripciones de las facturas con la información de los proveedores en múltiples idiomas, lo que ayuda a automatizar la clasificación, reducir el esfuerzo manual y mejorar continuamente la calidad de los datos de compras a lo largo del tiempo.
Sobre esta base, Axpo está escalando la AI directamente en sus procesos comerciales principales:
Juntas, estas iniciativas muestran cómo Axpo está integrando la AI directamente en el trabajo diario en un negocio de energía altamente complejo, transformando la forma en que los equipos acceden a la información, clasifican los datos y toman decisiones.
Atlassian es una empresa global de software que crea herramientas de colaboración, desarrollo y productividad utilizadas por equipos de todo el mundo. La empresa está transformando sus operaciones de seguridad al replantearse cómo recopila, almacena y analiza la telemetría de seguridad a escala.
Después de alcanzar volúmenes de datos de seguridad a escala de petabytes, Atlassian identificó limitaciones en su SIEM heredado que le impedían operar a esa escala. La empresa lanzó el “Proyecto Banyan” para construir un Security Lakehouse moderno en la plataforma Databricks. El objetivo era crear una base abierta y gobernada que pudiera respaldar la búsqueda de amenazas a largo plazo (threat hunting), la analítica avanzada y una respuesta más rápida a los incidentes en miles de millones de eventos de seguridad.
Como parte de esta transformación, Atlassian estandarizó los datos de seguridad utilizando el Open Cybersecurity Schema Framework (OCSF) y migró la lógica de detección a PySpark, reduciendo la dependencia de herramientas patentadas y permitiendo una detección de anomalías más flexible e impulsada por ML.
Sobre esta base, Atlassian:
Atlassian también es un socio de vista previa privada (private preview) para Lakewatch, lo que ayuda a dar forma a las capacidades futuras para la ingesta directa al lakehouse. Juntos, estos esfuerzos muestran cómo Atlassian ha transformado las operaciones de seguridad en un sistema escalable, gobernado y habilitado para AI que mejora tanto la velocidad como la accesibilidad de la información valiosa en toda la organización.
Wassym Bensaid, Chief Software Officer de Rivian y Co-CEO y CTO de Rivian y Volkswagen Group Technologies, está liderando la transformación de Rivian en una empresa centrada en la AI (AI-first).
Su equipo ha impulsado la transición de vehículos definidos por software a vehículos definidos por IA, utilizando la inteligencia de datos como base para todo en la plataforma de movilidad y vehículos de Rivian, llegando hasta la experiencia de conducción diaria al usar la inteligencia de datos como base para todo en la plataforma de movilidad y vehículos de Rivian.
Para hacer posible esta transición, Rivian modernizó su pila de datos en la plataforma Databricks, unificando los datos de vehículos, fábricas y empresas en una sola base. Wassym y su equipo también consolidaron los sistemas heredados, incluidos Snowflake y Redshift, en una capa unificada de Delta y Unity Catalog que establece una estructura común de datos e IA en toda la organización.
Sobre esta base, Rivian:
Mientras Rivian se prepara para un aumento de 10 veces en el volumen de datos de los vehículos, Wassym y su equipo han diseñado la arquitectura de datos de Rivian para escalar a 500–600 petabytes este año. Solo el ETL Serverless ahorra un estimado de 400 horas de ingeniería al mes, lo que permite una iteración más rápida sin un crecimiento proporcional del personal.
Wassym ahora está extendiendo esta base a la empresa conjunta de 5,800 millones de dólares entre Rivian y Volkswagen Group Technologies (RV Tech), donde la infraestructura de software y datos de Rivian dará soporte a múltiples marcas del Grupo Volkswagen, posicionando a Rivian como un proveedor global de plataformas de software y datos.
Lippert es un fabricante global de componentes y sistemas altamente sofisticados para las industrias de RV, marina, automotriz y de vivienda. La empresa está utilizando datos e IA para mejorar la experiencia del cliente, optimizar las operaciones y respaldar la prestación de servicios en todas sus unidades de negocio.
Kenan Colson, VP de Datos e IA en Lippert, ha desempeñado un papel central en impulsar la adopción de la inteligencia de datos en toda la organización. Sus esfuerzos se han centrado en lograr la alineación interna en torno a las iniciativas de IA y demostrar un valor comercial medible a través de despliegues en producción que abarcan el servicio al cliente, las finanzas y HR.
Bajo su liderazgo, Lippert ha transformado su Centro de Atención al Cliente mediante el despliegue de un "Súper Agente" de Atención al Cliente habilitado para IA que puede manejar altos volúmenes de llamadas. Esta iniciativa aceleró significativamente la incorporación de empleados.
Kenan también desplegó capacidades de IA en funciones comerciales adicionales con soluciones especializadas de "cero contacto" (zero-touch), que incluyen:
Kenan también contribuyó al liderazgo de opinión externo al hablar en eventos de la industria y compartir ideas sobre el uso de datos e IA en entornos empresariales. Juntos, estos esfuerzos muestran cómo Kenan Colson está impulsando la adopción de la IA en toda la empresa en Lippert al convertir el éxito inicial en un impacto escalable y multifuncional en toda la organización.
Applied Materials, Virgin Atlantic, Fonterra, Vivo (Telefónica Brasil), Virtue Foundation, Octopus Energy, Axpo, Atlassian, Wassym Bensaid en Rivian y Volkswagen Group Technologies, y Kenan Colson en Lippert.
Diez ganadores. Diez historias. Una cosa en común: la creencia de que los datos y la IA pueden ser una fuerza para el bien y el compromiso de demostrarlo. Su trabajo nos inspira, nos desafía y nos entusiasma por lo que viene a continuación.
(Esta entrada del blog ha sido traducida utilizando herramientas basadas en inteligencia artificial) Publicación original
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