Cómo JAKALA Reduce los Ciclos de Campaña de 7 Días a 24 Horas con Agentes de Claude

JAKALA es una empresa de datos e IA con sede en Milán, que opera en más de 30 países con más de 3.600 empleados. La empresa atiende a clientes en banca, seguros, hostelería de lujo, telecomunicaciones, cruceros y educación. Su oferta central es la AI Factory: un modelo de entrega gobernado que combina infraestructura de datos propia, productos de IA internos y agentes en producción para reemplazar los servicios de consultoría intensivos en mano de obra con servicios aumentados por IA.

Durante más de una década, JAKALA había estado construyendo cientos de modelos de IA y aprendizaje automático internamente. Sin embargo, escalarlos hacia una entrega repetible y regulada expuso dos problemas estructurales. Dentro del negocio de Activación —que gestiona la entrega de medios, campañas y captación—, los planificadores senior en cuentas de múltiples mercados complejas dedicaban entre el 40 y el 60% de su semana a extraer datos de 8 a 12 sistemas, consolidarlos manualmente en herramientas de inteligencia de negocio y elaborar presentaciones de escenarios antes de que una sola recomendación estratégica llegara al cliente. Un ciclo completo de optimización de campaña tardaba de 5 a 7 días laborables por iteración. Por otro lado, los motores de IA generativa estaban redefiniendo cómo los clientes descubren las marcas, y los clientes de JAKALA no tenían forma de medir su visibilidad dentro de esos motores.

Tras evaluar los principales modelos frontier con cargas de trabajo representativas —documentos y prompts de hasta 200.000 tokens, agentes de múltiples pasos con llamadas a herramientas y tareas de síntesis evaluadas por precisión factual y auditabilidad—, JAKALA seleccionó Claude como el núcleo de razonamiento de la AI Factory. El factor decisivo fue el comportamiento consistente y fiable dentro de cadenas agénticas de múltiples pasos al nivel de fiabilidad que los clientes regulados en banca y seguros exigen. Hoy Claude opera en dos vertientes: Claude Enterprise sirve a más de 3.000 empleados entre científicos de datos, consultores de IA, planificadores, ingenieros y funciones corporativas; y una red de Agentes de Rendimiento construidos sobre Claude Agent SDK gestiona la inteligencia de campaña de extremo a extremo por cliente. Cada agente se conecta vía MCP a las cuentas publicitarias del cliente y al motor de geointeligencia de JAKALA, razona sobre los datos combinados y propone acciones de optimización específicas para revisión humana. Claude Opus 4.6 gestiona el trabajo analítico más exigente, Claude Sonnet 4.6 actúa como predeterminado para flujos de trabajo agénticos, y Claude Haiku 4.5 maneja los pasos de alto volumen y sensibles a la latencia.

El cambio fue inmediato en las cuentas que utilizan el modelo de agente híbrido. Los ciclos de optimización de campaña —anteriormente de 5 a 7 días laborables de ensamblaje de datos, elaboración de escenarios y preparación de presentaciones— se comprimieron a menos de 24 horas. Aproximadamente el 70% del tiempo senior anteriormente absorbido por la recopilación de datos y la elaboración de informes se destinó a trabajo estratégico y de asesoramiento. Las puntuaciones de satisfacción del cliente aumentaron entre un 35 y un 40%. El propio proceso de despliegue de agentes maduró: el primer agente en producción de JAKALA tardó un trimestre completo en entrar en funcionamiento; con el quinto, el equipo contaba con un patrón repetible que ahora lanza nuevos agentes en entornos de clientes en cuestión de semanas.

Los usuarios más intensivos de Claude dentro de JAKALA resultaron ser los directores y socios, no el personal junior —los agentes absorbieron el trabajo de ensamblaje, concentrando el valor donde la experiencia senior más importa—. JAKALA ha comenzado a extender el modelo de AI Factory a operaciones de capital privado, aplicando Claude a la diligencia debida y la gestión de carteras para Ardian y otras firmas europeas de capital privado. «La IA en JAKALA ya no es un piloto», afirmó Marco Di Dio Roccazzella, Director General de Datos e IA. «Es el modo de operación por defecto de la empresa. La hoja de ruta no consiste en añadir más IA a JAKALA, sino en convertir la AI Factory en el modelo operativo de referencia para la transformación empresarial de IA en Europa.»