Cómo Rakuten usa Claude Managed Agents para reducir sus ciclos de lanzamiento de trimestrales a quincenales

La escala de Rakuten es inusual incluso entre los gigantes tecnológicos: más de 70 negocios distintos que abarcan e-commerce, viajes, fintech y contenido digital, todos operando bajo un mismo paraguas corporativo. Cuando la empresa se comprometió con una estrategia de “AI-nization”—haciendo de la IA el centro de cada función de negocio—necesitaba una infraestructura que estuviera a la altura de esa ambición. Desplegar un chatbot o un asistente de código no era suficiente; Rakuten quería agentes autónomos capaces de ejecutar flujos de trabajo complejos de múltiples horas con memoria persistente y acceso a distintos sistemas.

Antes de adoptar Claude Managed Agents, el uso de IA en Rakuten se limitaba principalmente al desarrollo de software. Los equipos trabajaban con interacciones de contexto corto y cualquier aprendizaje de una sesión se perdia en la siguiente. Escalar la IA más allá de ingeniería significaba reconstruir flujos de trabajo desde cero para cada nuevo equipo, lo que consuma tiempo y capacidad de ingeniería que la empresa no quería dedicar a infraestructura.

Rakuten implementó Claude Managed Agents como plataforma compartida para ingeniería, gestión de producto, ventas, marketing y finanzas. Los agentes se conectan a Slack y Microsoft Teams para recibir tareas, operan con ventanas de ejecución de múltiples horas adecuadas para flujos de trabajo complejos, y mantienen memoria persistente entre sesiones—de modo que un aprendizaje obtenido en una ejecución se propaga instantáneamente a las siguientes. El responsable de ingeniería Tanapat Ratana construyó un agente de análisis de excepciones en producción con auto-mejora que los equipos no técnicos ahora pueden ejecutar de forma independiente.

Los números hablan por sí solos. Los lanzamientos de software mayores pasaron de una vez por trimestre a cada dos semanas. Los errores críticos cayeron un 97% en el despliegue inicial. El tiempo de entrega de funcionalidades se redujo de 24 días a 5. Los costes y la latencia mejoraron más de un 30% sin ninguna pérdida de calidad en los resultados. La responsable de producto Shoko Sakamoto ahora construye paneles de FinOps en múltiples plataformas cloud y gestiona ciclos de monitorización de producción que antes requerían sprints de ingeniería dedicados.

El liderazgo de Rakuten enmarca esto no como automatización, sino como un cambio fundamental en cómo se asigna el trabajo. Los empleados delegan objetivos, no tareas. Los agentes razonan, se adaptan y se autocorrigen. Yusuke Kaji, Director General de IA para Negocios, ve en esto el inicio de un patrón más amplio: “La innovación técnica comienza con un pequeño grupo de usuarios y luego escala rápidamente para cambiar el mundo.” Para Rakuten, ese mundo ya está cambiando.