Presentación principal: Te damos la bienvenida al futuro de los equipos de personas y agentes

Buenos días y bienvenidos a la Work Innovation Summit de Nueva York.

Muy bien. Entonces, ¿por qué estamos todos aquí? Estamos aquí para aprender. Tenemos algunas sesiones excelentes durante el resto del día. Estamos aquí para conectar. Si miran a su izquierda, si miran a su derecha, están rodeados de algunos de los líderes más inspiradores del sector tecnológico.

Y también estamos aquí para inspirarnos sobre el futuro, el futuro del trabajo y el futuro del trabajo agentivo.

Quiero comenzar dando las gracias a nuestro coanfitrión de LTSC, que se asocia con empresas visionarias que prosperan a largo plazo.

Comencemos nuestro recorrido con nuestra vida personal.

Y en casa, estamos viendo un enorme aumento de la productividad al trabajar con agentes de IA. Nos ayudan a investigar. Nos ayudan a crear. Nos ayudan a planificar.

Pero, por alguna razón, cuando se trata del trabajo, simplemente no funcionan.

Y lo que vemos es que esa gran productividad que esperábamos en nuestras vidas laborales simplemente aún no se ha materializado.

Entonces, ¿por qué?

Bueno, hay cinco razones por las que la vida laboral es diferente a la vida personal.

La primera es algo llamado conocimiento, que básicamente significa que, en casa, el único contexto del que debes preocuparte está en tu propia cabeza y puedes acceder a él fácilmente.

Pero en el trabajo, el camino hacia el éxito en cuanto a cómo se han hecho las cosas en el pasado está en la mente de otras personas. Esta es la razón por la que, si alguna vez ha tenido un pasante en su equipo, se da cuenta de que se necesitan un par de semanas para incorporarlo, para que sepa quién sabe qué y cómo hacemos las cosas aquí.

El trabajo también es diferente de tu vida personal porque, en el trabajo, las cosas abarcan varios sistemas.

Decenas, cientos de sistemas y varias personas.

De hecho, muchas personas. Ahora, en casa, cuando interactúas con uno de estos agentes, la única persona con la que debes coordinarte eres tú mismo.

Tal vez con tu cónyuge, tal vez con tus hijos.

Pero en el trabajo, tienes que coordinarte con 10, 20, 30 personas para hacer las cosas más sencillas. Y, ¿saben qué? Todos tienen opiniones.

Tienen opiniones sobre cómo deberían verse las cosas, cómo deberían sentirse las cosas. Tienen sus propios estándares. Tienen sus propias preferencias.

Esto es muy diferente a tu vida personal.

Y, por último, en casa, solo tienes que preocuparte por tus propios datos. Puedes elegir qué cantidad de datos quieres compartir.

Pero en el trabajo, esa decisión no es realmente tuya porque tienes algo llamado datos del cliente, que son realmente valiosos.

Por eso el trabajo es diferente al hogar, y por eso Asana se propuso crear el sistema operativo del agente humano, donde resolvemos todos estos desafíos contextuales del entorno laboral.

Comenzamos el viaje con el gráfico de trabajo.

El gráfico de trabajo es, en realidad, ese registro dinámico de quién hace qué y para cuándo, y cómo se han hecho las cosas en el pasado. Esto garantiza que cualquier agente que comience a trabajar con el gráfico de trabajo ya tenga ese historial, ya tenga ese conocimiento.

Y, en segundo lugar, Asana ahora se integra con 500 sistemas gracias a nuestros conectores. Esto significa que nuestro jefe de personal de IA, Dash, a quien muchos de ustedes conocerán hoy si aún no lo han hecho en su trabajo diario, puede deducir cuáles son los flujos de trabajo necesarios. Puede tomar una indicación ambigua, convertirla en un flujo de trabajo, en un conjunto de tareas y hacer que el trabajo se realice de verdad.

Y ahora, en términos de coordinación de personas, comenzamos con un entorno de trabajo colaborativo para todos.

Tenemos un único lienzo, un único registro, donde todos pueden ver qué hay pendiente, quién debe hacer qué a continuación. El desafío de la coordinación, el atolladero de las idas y vueltas, ha desaparecido con este entorno multijugador.

Hemos creado previamente compañeros de equipo.

Los compañeros de equipo son actores que actúan como humanos.

Definimos y creamos 30 de ellos para que empiecen a realizar su trabajo en sus equipos hoy mismo.

Pero lo bueno de los compañeros de equipo es que puedes interactuar con ellos en un modo multijugador, lo que significa que todas esas preferencias, todos esos gustos de los miembros del equipo, puedes transmitírselos al compañero de equipo: cómo quieres que se vean las cosas, cómo quieres que se vean los resultados, qué datos de entrada quieres aprovechar.

Y con los agentes con alcance definido, cada uno de estos compañeros de equipo es programable. Se pueden programar solo para que accedan a los datos a los que quieres que accedan.

Solo para generar los costos que quieres que generen.

Y puedes definir la cadena de aprobaciones para cada compañero de equipo para que se ajuste a una jerarquía preexistente.

Este es el sistema operativo de agentes humanos, donde hemos resuelto los cinco grandes desafíos de cómo ofrecer productividad con IA empresarial.

Así que echemos un vistazo a un ejemplo real. Y este ejemplo real es Cindy.

Cindy comienza su vida muy feliz. Trabaja en Atención al Cliente.

Identificó una nueva herramienta para la Atención al Cliente. Quiere implementarla en todo su grupo.

Y está un paso adelante. Sabe cuál es su presupuesto.

Sabe qué proveedores está considerando. Ya envió las solicitudes de propuestas.

Pero lo que suele pasarle a alguien como Cindy con una simple indicación, “Necesitamos una nueva herramienta de Atención al Cliente”, es que se enfrentará a la realidad.

La realidad es dura.

La realidad son 100 subtareas.

De hecho, escribí manualmente algunas de estas tareas en las que yo participaba. Hay muchas tareas solo para poner en marcha un nuevo equipo de Atención al Cliente... Poner en marcha la herramienta.

Así que son muchas tareas.

Eso podría ser sencillo si de alguna manera fueran lineales, pero en realidad, esto es lo que sucede cuando empiezas a trabajar.

Te pierdes en estas idas y vueltas de los traspasos.

Sé que algunos de nosotros estamos haciendo muecas de dolor aquí porque todo esto nos resulta demasiado familiar. Porque en el trabajo, a menudo, a lo que dedicamos nuestro tiempo son los pormenores del trabajo en lugar del trabajo en sí.

Esta es la realidad de tantos equipos que se atascan en lo que yo llamo el ciclón del trabajo.

Tiene que haber una forma mejor.

Las esperanzas y los sueños de Cindy para esta nueva herramienta de Atención al Cliente acaban de hacerse añicos porque esto se está convirtiendo en un proyecto de ocho, nueve o diez semanas solo para seleccionar un proveedor.

Veamos si podemos ayudar a Cindy.

Ahora, con Asana, tu nueva puerta de entrada es Dash, tu jefe de personal de IA.

Dash le va a preguntar a Cindy qué vamos a hacer hoy. Quiero seleccionar un nuevo proveedor de Atención al Cliente.

Pero Dash no empieza con un lienzo en blanco.

Dash va a extraer inmediatamente información del gráfico de trabajo.

Dash entiende todo lo que tu empresa ha estado haciendo.

De hecho, en este ejemplo, Dash puede revisar y determinar si alguna vez hemos incorporado a un nuevo proveedor en el pasado. Creo que sí. ¿Qué implicó eso? Voy a revisar todos los proyectos anteriores, todos los presupuestos anteriores, todos los objetivos anteriores, las decisiones que se tomaron, las reuniones, y voy a determinar cuáles son realmente esas 100 tareas que deben realizarse. Puedo simplemente organizarlas todas muy bien en un solo lienzo.

¿Y sabes qué? Voy a hacer un poco más que eso.

Más o menos sé quién es quién en la organización. Voy a asignar a las personas que deben hacer este trabajo para tener ahora un medio para hacerlo.

Y verán aquí que hay algunas personas poco comunes a las que se les asignó este trabajo. Algunos personajes que tal vez no hayamos visto antes.

Estos son compañeros de equipo.

Son compañeros de equipo predefinidos.

De hecho, en este momento, les presentaré a tres de esos compañeros de equipo. Un revisor de seguridad, un analista de precios, un asistente de proyectos. Estos son compañeros de equipo prediseñados y preconfigurados.

Resulta que Asana tiene mucha experiencia trabajando con el trabajo. Así que creamos 30 compañeros de equipo predefinidos que sabemos que les serán útiles a todos ustedes.

Analizamos a cada uno de estos compañeros de equipo, les dimos habilidades y los capacitamos para que sepamos exactamente cómo serles más útiles.

Estos son tus compañeros de equipo prediseñados. De repente, la vida de Cindy ha mejorado mucho.

En un solo entorno, puede coordinar varios flujos de trabajo que incluyen tanto a humanos como a agentes.

Y lo que destaca para Cindy es la selección de un proveedor.

Ya pasó la vista de seguridad. Ya pasó la etapa de los requisitos.

Lamentablemente, un proveedor en particular no cumplió con el requisito presupuestario. El presupuesto fue de $ 600 000. Ella solo tenía $500 000 al año para gastar.

Pero no te preocupes.

Otra persona de esta empresa ya creó un agente de negociación.

Este agente de negociación tiene reglas de juego predefinidas. Sabe exactamente qué manual de negociación seguir. Sabe cuáles son sus límites presupuestarios y también sabe quién en Finanzas puede aprobar las cosas y a qué nivel.

Esta es la idea de definir el alcance de sus agentes. Este agente tiene un alcance predefinido. El agente se pone a trabajar. Se pone a trabajar con esta oferta. En realidad, le responde a Cindy. Le ofrece una nueva contrapropuesta sugerida. Se selecciona al proveedor.

La vida es buena.

En lugar de esas ocho semanas de idas y vueltas, de manera realista, esto sucede en días.

Así que mi pregunta para todos ustedes es: ¿hay algún proceso de trabajo en alguno de sus grupos que quieran convertir en agentivo? ¿Qué flujos de trabajo van a agentificar hoy?

Durante el resto del programa, esperamos mostrarles que es más fácil de lo que creen crear un flujo de trabajo agentico, ya sea que trabajen en marketing, en TI, en operaciones estratégicas, en I+D o que sean generadores de procesos para toda su organización.

Porque con Asana, ofrecemos el sistema operativo para los equipos de agentes humanos, para que todos podamos trabajar juntos en los flujos de trabajo.

Ahora le voy a ceder la palabra a nuestra directora general de Producto, Arnah Bose, quien nos explicará con más detalle cómo pueden crear estos flujos de trabajo hoy mismo. Muchas gracias.

¡Hola a todos! ¿Cómo están? Más o menos... Sí. Vamos a ponernos con energía. Eso es. Sí.

Es bueno ver la energía aquí en este público de Nueva York. Soy Arnab. Soy el director de Producto de Asana.

Y lo que quiero mostrarles hoy es lo que Dan presentó con un mayor nivel de detalle.

Lo que él mostraba era la ejecución coordinada en varios sistemas y, luego, la creación de todo eso con el poder del gráfico de trabajo, este gráfico de contexto que hemos estado desarrollando durante más de una década aquí en Asana.

En mi sección, voy a hablar sobre cómo se puede aprovechar ese contexto del gráfico de trabajo con la potencia de Stack.ai para coordinar acciones en varios sistemas y cómo, con el uso repetido de ese proceso de extremo a extremo, podemos volver a registrar datos en el gráfico de trabajo para que cada vez que haya una excepción o una nueva negociación, esos datos se registren en ese sistema de contexto y se conviertan en conocimiento reutilizable.

Así que hay algunos temas diferentes que abordar. Uno es la ejecución orquestada. ¿Cómo se mejora eso con el poder del gráfico de trabajo? Y cómo convertimos estas ejecuciones, estas ejecuciones repetidas, en conocimiento para que la próxima vez que ejecuten su flujo de trabajo orquestado, sea mucho mejor. Es mucho más preciso.

Así que estamos haciendo todo esto en el back-end en términos de conexión con múltiples sistemas gracias a la potencia de stack.ai, que ahora forma parte de Asana.

Así que quiero profundizar un poco más en ese paso de negociación que Dan estaba explicando.

Lo que recibió el cliente fue una cotización de un proveedor nuevo, de $ 575 000, muy por encima del presupuesto de $ 500 000.

Y el presupuesto llegó, como estoy seguro de que la mayoría de ustedes han visto en su experiencia diaria, probablemente llegó en formato PDF.

Hay términos y condiciones en el PDF. Hay letra chica.

Y no es fácil determinar si esto es algo que simplemente puedes aprobar.

Lo que Stack Overflow ha hecho en segundo plano es revisar todos los presupuestos históricos que el cliente ha aprobado. Leyó todos esos PDF y los convirtió en una base de conocimientos que admite RAG. Eso significa que podrías realizar recuperaciones muy rápidas y flujos de trabajo de agentes en ese conjunto de datos no estructurados.

Así que todos estos pequeños detalles interesantes de la letra chica, como el costo por usuario por cupo de usuarios, si hay una cláusula de rescisión en el contrato, si el costo incluye un costo de soporte, todos estos aspectos que hacen que sea mucho más complicado de analizar porque no es una simple búsqueda. Ahora, Stackie, puedo hacer esa comparación en el back-end. Así que, básicamente, convertimos todos estos datos no estructurados para que puedas conectar varios sistemas en el back-end.

Entonces, ¿qué hace el flujo de trabajo de Stack? Analiza las cosas que se han aprobado. Analiza la nueva cotización específica y todos los términos y condiciones, y decide que se debe hacer una contraoferta. Y la contraoferta debería ser de $489 000 con un 15 % de descuento.

Pero este es un proveedor nuevo. En realidad, no hemos pasado por este proceso en el pasado.

Por lo tanto, es un caso en el que no se puede simplemente seguir adelante y ejecutar la acción de forma totalmente automatizada.

Creemos que los mejores resultados se obtienen cuando los seres humanos y los agentes de IA pueden colaborar como equipo.

¿Verdad? Creemos que los clientes prosperan y las empresas prosperan si pueden trabajar juntas con la automatización y la IA. Lo que Stack puede hacer con sus más de 190 conectores en Asana es crear automáticamente un proyecto completamente configurado para ese flujo de trabajo de aprobaciones. Tendrá los detalles específicos de la oferta. Tendrá los detalles sobre, por ejemplo, lo que deberíamos investigar desde una perspectiva financiera o legal, y asignará esas subtareas e involucrará al equipo humano. Se trata de seres humanos y agentes de IA que trabajan con el mismo registro, trabajando como uno solo, y eso es lo que entendemos por ejecución coordinada.

Entonces, cuando esa contraoferta está lista para ser aprobada, lo que sucede es que el equipo de Finanzas dice: “Oigan, Miren. Queremos una cláusula de salida de un año.

Tal vez el equipo de aprobaciones legales diga que hay una serie de límites que queremos establecer.

Todos esos datos que proporcionan los seres humanos ahora se registran en el gráfico de trabajo. Así que se registran en las tareas, que ahora están disponibles para que el flujo de trabajo de Stack AI las use la próxima vez que ocurra una excepción como esta.

Entonces, lo que estamos mostrando aquí y lo que realmente queremos decir con ejecución orquestada no es solo que obtienes este generador de flujos de trabajo totalmente funcional que conecta múltiples sistemas de registro, múltiples sistemas de back-end, ya sabes, has visto muchos de ellos antes, sino que está impulsado por el gráfico de trabajo. Así que comienza con el contexto. También funciona con el gráfico de trabajo y todo lo que ofrece Asana para que, cuando haya una excepción, puedas involucrar al equipo humano para colaborar, coordinar y determinar los pasos correctos a seguir, y puedas mejorar ese proceso en el futuro. Esto es lo que entendemos por acumulación de conocimiento. Asana proporciona conocimiento compuesto y te ayuda a desarrollar ese cerebro de la empresa en el que, cuando los agentes de IA interactúan con tu equipo, con las personas, todas esas interacciones se registran para que el agente de IA funcione mucho mejor la próxima vez. Ejecutar, preservar, mejorar. Repite el ciclo una y otra vez.

Así que Stack de Asana, como el motor de ejecución real, es un generador sin código. Tiene más de 500 integraciones. Como pueden ver, admite la participación humana en el proceso. Y ahora está totalmente impulsado por el gráfico de trabajo, no solo para el contexto inicial, sino que cuando detecta algunas excepciones, también puede enviar todo ese contexto de vuelta al gráfico de trabajo.

Quiero presentarles al pionero, la persona que creó Stack.ai. Démosle la bienvenida al escenario a Bernard, cofundador de Stack.ai.

Gracias, Arnav.

Me da mucha alegría estar aquí con todos ustedes.

Soy Bernard.

Como Arnab mostró un poco, en Stack punto ai, empoderamos a las empresas con la capacidad de transformar sus flujos de trabajo más complejos con agentes de IA.

A través de Stack dot ai, pueden crear equipos de agentes de IA que, conectados a más de 500 sistemas empresariales, pueden operar como cualquier empleado con su propia computadora, su propia terminal, su propio navegador web, lo que les permite tomar sus procesos más complicados y escalarlos a su IA.

Cuando se combinan con el WarGraph, los agentes de Stack AI pueden operar en el contexto de lo que la empresa realmente está haciendo. ¿Quién trabaja en qué? ¿Cuáles son los objetivos? Y operar bajo una sola entidad y un solo plan.

Actualmente, empresas como LifeMD, Exeter, Wild Retirement y BA Systems trabajan con Stack dot ai para impulsar algunos de sus flujos de trabajo más complejos a gran escala.

Una de estas empresas es SciMotion.

Durante más de veinte años, SciMotion ha brindado atención personalizada como fabricante de suministros de primera categoría y lo ha hecho ofreciendo un servicio especializado a todos los pacientes y clientes, especialmente colaborando con los profesionales de la salud.

Sin embargo, brindar un nivel tan alto de atención personalizada puede ser muy costoso y complejo.

Tan pronto como reciben un conjunto de registros de pacientes, pueden tardar hasta dos horas en revisar su inventario en SAP, consultar la información del paciente en SharePoint, analizar diferentes resultados de laboratorio en scripts completos y sus propios datos, y reunir todo eso para crear una marca personalizada atractiva.

Sabían que esta no era la forma correcta de hacerlo. Y con la era de la IA, podían cambiar las cosas. Con Stack dot ai, adoptaron un nuevo enfoque basado en agentes y dijeron que tomaron todas estas piezas y crearon un equipo de agentes de IA que, dentro de la plataforma Stack AI, podían consultar cada vez que llegaba un nuevo pedido todos los datos del inventario de suplementos, toda la información del paciente y los resultados de laboratorio, lo que redujo el tiempo de procesamiento de dos horas a solo cinco minutos.

Y, como parte de este proceso, podían hacerlo manteniendo a las personas informadas, de modo que cada decisión crítica siempre implicara que el profesional evaluara y aprobara cualquier decisión importante.

Hoy tenemos la ventaja de no solo escucharlo de mi parte. También nos acompaña Max Perisky, director de Ingresos de SignMojian, quien nos contará la historia en vivo y desde su propia experiencia. Te damos la bienvenida, Max. Aquí tienes.

Un gusto verte.

Me alegro de verte, Max. Gracias por acompañarnos en Nueva York. Te lo agradezco. Y ya que te tenemos hoy aquí, sabes, es... Será genial escuchar un poco sobre la historia de cómo llegaste a este punto. ¿Cómo ves este proceso para crear paquetes de medicamentos a través de stack.ai? Y claro.

Bueno, ya sabes, creo que con... Esto comenzó porque, ya sabes, soy CRO. Y, de hecho, me dijeron que soy el primer CRO en subir al escenario de Asana para este evento porque, en el pasado, no teníamos necesariamente un motivo para estar aquí. Pero mi trabajo realmente es... Vaya. No pensé que recibiría un aplauso por eso. Mi trabajo realmente es, ya saben, crear una infraestructura y una estrategia que, de alguna manera, reduzcan las fricciones para nuestros clientes, siendo nuestros clientes profesionales de la salud.

Y así, con eso en mente, hace aproximadamente un año, pensé: “Bueno, tal vez haya una forma en que la IA pueda ayudar a resolver algunos de estos problemas, integrando, como dijiste, estos componentes”. Así que me animé y un fin de semana empecé a jugar con algunos de los agentes disponibles y pude demostrar el concepto, pero no estaba contento con el tipo de disciplina de documentos y de búsqueda en la web. Encontré Stack y empecé a jugar con la versión gratuita. Pude crear un agente que, en cierto modo, resolvió eso para mi grupo de ventas, ayudándolos a ofrecer valor a los clientes muy rápidamente e implementarlo. De hecho, lo implementamos antes incluso de pagarlo.

Me acuerdo, me acuerdo. Y ahora sí lo pagaron.

Ahora pagamos por ella. Sí. Por eso estoy aquí.

Muy bien. Pero es bueno. Sabemos que obtienen mucha eficiencia gracias a esto, como la automatización de las operaciones tanto en ingresos como a nivel clínico, como les mostramos, la creación de paquetes de medicamentos, todo. Tengo curiosidad: con toda esta eficiencia, probablemente tengan mucho tiempo libre. ¿Qué ha permitido eso a Zimmergen como empresa?

Bueno, un par de cosas. Comenzamos implementando esto como una herramienta para nuestros vendedores para ayudarlos a generar valor muy rápidamente. Tenemos más de 300 productos. Así que imagina que cada uno de ellos está diseñado para ser una herramienta clínica. Por lo tanto, tienen matices. Son complicadas.

Y acabábamos de renovar una gran parte de nuestro equipo de ventas. Así que había muchas personas nuevas que tenían que aprender sobre 300 productos y entregar el producto correcto a la persona adecuada en el momento justo. Así que realmente ayudó a allanar el camino para ese proceso y, en cierto modo, a acelerar la curva de aprendizaje para ellos. Esa fue la primera especie de prueba de concepto. Y luego pensamos: “Llevémoslo al cliente”, y eso es más o menos lo que estamos implementando ahora con Catalyst.

Increíble. Y ahora, con suerte, muy pronto tendremos mucho más éxito. Eso es genial. Muchas gracias por acompañarnos, Max. Te lo agradezco. Espero con ansias muchos años más de trabajar juntos y, ya sabes, llevarlo a la luna.

Sí.

Gracias por invitarme.

Muy bien.

Gracias por acompañarnos. ¡Saludos! Gracias.

Entonces, sí.

Así que escuchamos a Max hablar de ello en vivo. Y tuvo la amabilidad de mostrarnos todos los detalles de su historia. Bueno, ¿cómo es si miramos detrás de escena? ¿Cómo llevas estas ideas a la producción? Vamos a repasar la historia de otra empresa, muy similar a SimoGen,

llamada Aiuhealth, que también ofrece atención personalizada y suplementos.

Aiuhealth opera en un ámbito similar y tiene exactamente el mismo problema. Tuvieron que crear un sistema que les permitiera tomar fácilmente los registros de los pacientes y, a partir de ellos, consultar un conjunto de sistemas, consultar la web y recopilar datos para personalizar un paquete médico con una solución a medida para este problema. Como pueden ver en la pantalla, crearon un agente de IA que podía recibir, de hecho, un PDF de reconocimiento del paciente, consultar todos estos sistemas, consultar todas las herramientas de scripts y, luego, agregar todos los resultados en un paquete personalizado, proporcionándoles citas de dónde encontrar esos datos y cuáles son sus fuentes.

Y eso no es todo, sino que también te proporciona visibilidad de todo el registro de las acciones que realizaste. Y al reunir todo esto en el resultado del archivo mFrame, ¿qué está haciendo esto detrás de escena mientras piensa y recopila todos estos datos? En Stack.ai, como pueden ver en la pantalla, crearon un flujo de trabajo agentico que recibiría un mensaje de un usuario, un archivo, un conjunto de especificaciones de la API de WholeScripts. Y luego, con eso, se conectará a un entorno impulsado, en este caso, por Claude, con una indicación personalizada para su problema y lo conectará a su base de conocimientos clave en SharePoint, a sus datos en Whole Scripts, lo conectará a un navegador web, a la capacidad de enviar correos electrónicos, de buscar en la web, de funcionar como cualquier otro agente personal de IA, pero adaptado a su caso de uso, de modo que cuando llegue una nueva solicitud, pueda activarse en todos estos sistemas.

Y el resultado es que, una vez que pueden pasar por este proceso, pueden obtener un plan personalizado. El profesional puede obtener todos los datos, resumirlos, obtener las fuentes de los resultados, dar su opinión al agente y colaborar para ofrecer una experiencia personalizada que se pueda usar tanto para brindar asistencia a este cliente como para potenciar sus otras operaciones de una manera humana e inteligente.

Y aunque siempre puedes seguir con FIBA y operar con él, esto puede ir aún más lejos.

IU Health fue más allá y lo conectó a WarGraph a través de Asana, y logró que, cada vez que sus operaciones de investigación clínica evaluaran una nueva investigación o un nuevo fenómeno, pudieran conectarlo a este agente y activarlo directamente desde una tarea de Asana para que este agente de IA pudiera consultar la misma información y combinarla en un resultado común.

Este es el futuro del software empresarial y de los agentes de IA dentro de la empresa. Un único lugar donde los agentes de IA pueden reunirse, operar con todas estas herramientas, procesar datos no estructurados, realizar operaciones no estructuradas, y donde los humanos pueden dirigir el proceso, proporcionar retroalimentación y ofrecer toda la orientación necesaria.

Por supuesto, este no es solo el último paso. Hay muchos lugares a los que ir. Y hoy, nosotros... Los agentes IA y los humanos operan en planes diferentes. En el futuro, ambos deberán operar bajo un único plan operativo común. Y van a escuchar cómo Asana está resolviendo este problema. Para eso, Prachi Gore, directora de Marketing de Asana, se unirá a nosotros y nos hablará un poco sobre este futuro. Muchas gracias.

Gracias, Bernard. Entonces, como decía, para cumplir la promesa de la empresa energética, se necesitan agentes que trabajen en varios sistemas, como acabamos de ver. Pero también se necesitan personas, es decir, nosotros, nuestros equipos, trabajando juntos hacia los mismos objetivos, el mismo plan y con un contexto empresarial totalmente compartido.

Eso es posible con Agentic Work Management.

Como mencionó Dan, Agentic Work Management incluye 30 compañeros de IA que ya tienen habilidades, están controlados y listos para trabajar solo para ti.

Cada usuario de Asana también tiene acceso a un jefe de personal personal llamado Dash. Dash hace un seguimiento de todo tu trabajo en los emails, las reuniones y todos tus proyectos, por lo que sabe exactamente en qué estás trabajando.

También puede tomar medidas en tu nombre, como crear tareas de seguimiento después de una reunión para que puedas centrarte en el trabajo más importante.

También tenemos más de 20 integraciones con varias herramientas que usamos todos los días, como Figma, Databricks, HubSpot y Google Drive, para que puedas realizar todo tu trabajo desde un solo lugar.

Y algunas de las marcas más importantes del mundo usan Asana. Pero hoy quiero profundizar en una de esas empresas llamada Skydance. Skydance ha creado algunas de nuestras series favoritas. Para mí, son Bob Esponja y Yellowstone.

Pero en toda la televisión, las transmisiones en vivo, hacen deportes, noticias, animación.

Tienen miles de personas trabajando todos los días para convertir ideas en contenido, coordinar varios lanzamientos y llevar nuevos programas al mercado.

Y para hacer eso y seguir ampliando sus operaciones, Skydance necesitaba una forma de seguir creciendo mientras mantenía a sus equipos alineados.

Fue entonces cuando entró en juego Agentic Work Management, un lugar para que sus equipos y sus agentes trabajen juntos en contextos compartidos y con los mismos objetivos.

En el caso de Skydance, hay un ejemplo que quiero compartir. Un equipo de operaciones de tres personas en Pluto TV puede gestionar 750 piezas de contenido cada mes al incorporar compañeros de IA en su flujo de trabajo.

Del mismo modo, en CBS News, la IA ya está clasificando todas las solicitudes de asistencia y creando trabajo estructurado antes de que una persona tenga que intervenir.

Pero escuchemos lo que dicen ellos mismos.

Tenemos algunos objetivos ambiciosos. Para lograrlos, necesitamos un socio sólido, sistemas sólidos y una adopción realmente sólida de la IA.

Nuestro camión baja la rampa.

Queremos ser una empresa de medios centrada en la tecnología, que combine la parte creativa de Hollywood con el espíritu innovador de Silicon Valley.

No somos una empresa tradicional.

Tras bambalinas, apoyamos a las personas más creativas del planeta. Hubo un tiempo en que la cultura estaba muy descentralizada.

La escala de Paramount es muy grande, con cientos de departamentos y divisiones. A medida que la IA avanza rápidamente en el lugar de trabajo, se crean muchos silos.

Todos estaban usando la IA en sus propios flujos de trabajo. Eso dificultaba brindar soporte, escalar y actualizar a medida que se producían cambios.

Y, en realidad, ese es el eslabón perdido de la IA: si no tienes acceso seguro a los datos o... Está dispersa por todas partes, tu IA va a fallar.

Asana estableció esa base para la IA.

La IA se integra donde ya se está realizando el trabajo.

No se trata de un clic adicional ni de otra pantalla. Está justo allí, en el cuadro de diálogo que ya estás usando.

La accesibilidad es clave para la adopción. Usar a los compañeros de IA fue solo cuestión de un clic.

La ventana de contexto tardó unos segundos, lo cual es increíble.

Asana nos ha permitido dar seguimiento a diferentes funciones de IA, quién las ha estado usando con frecuencia, su caso de negocios y comprender realmente el ROI, además de compartir esos casos de uso con otras áreas de la empresa.

Para ser sinceros, elegimos Asana porque llegaron y nos ayudaron a entender nuestro negocio. No se ve eso muy a menudo con los proveedores.

Veo a Asana como nuestro socio a largo plazo.

Y ahora me gustaría invitar al escenario a Laksh Nathan, vicepresidente ejecutivo y CIO de Skydance, para que comparta más información.

Hola. Gracias por invitarme.

Gracias, Laksh, por acompañarnos. Tu equipo ha hecho un trabajo increíble. Pero cuéntanos, ¿cómo fue incorporar agentes de IA en tus flujos de trabajo? Cuéntanos un poco sobre lo que sucede tras bambalinas.

Sabes, desde el principio, somos una organización muy complicada. Somos creativos. Somos una organización de noticias. Somos trabajadores de oficina. Así que creo que la diversidad de nuestra cultura ha sido simplemente...

Es un lienzo muy abierto para nosotros. Así que el hecho de que hayamos podido empezar a revisar cada uno de nuestros procesos, simplificarlos y permitir que los agentes ayuden a desarrollarlos ha sido increíble para nosotros.

Eso es genial. ¿Te importaría darme un ejemplo o simplemente profundizar en algo para mostrar cómo es el día a día? Sí.

Bueno, mira, tenemos una gran cantidad de herramientas de IA, socios y todo eso.

Curiosamente, usamos Asana para dar seguimiento a todo eso. Y lo mejor es que, como estamos tratando con tantos grupos diferentes que tienen que revisar para analizarlo, de manera similar a los agentes que vieron antes, tener a todos esos equipos en una sola plataforma con su propio contexto ingresando al sistema y luego automatizarlo ha sido un cambio radical para nosotros.

Es increíble. Gracias nuevamente por acompañarnos, Lax, y felicitaciones por el increíble trabajo. Muchas gracias. Démosle un gran aplauso.

Y ahora me gustaría invitar al escenario al vicepresidente sénior y gerente general de AgenTik Work Management, Kirk Miles.

¡Vaya!

¿No fue increíble?

Es muy divertido ver cómo Skydance usa nuestra suite AgenTeq. ¡Hola a todos! Soy Kirk Miles y lidero AgenTeq Work Management en Asana.

Ya escucharon la historia y ahora estoy aquí para mostrarles parte del producto que hay detrás de ella.

Hoy vamos a acompañar a una gerente de operaciones de campañas a lo largo de una semana y una campaña de último momento, todo con el beneficio de Agentic Work Management.

Pero antes de empezar, quiero orientarlos sobre algunas cosas nuevas que verán.

En primer lugar, las reuniones con IA, que convierten lo que se dice en una llamada en acciones pendientes que realmente se llevan a cabo.

Luego, las páginas, que transforman tus documentos en planes dinámicos a partir de los cuales tu equipo puede trabajar.

Y, por último, las tablas, que sacan la información de tu empresa de las hojas de cálculo y la trasladan... Los coloca junto al lugar donde realmente se está realizando el trabajo.

Todo esto se encuentra en el gráfico de trabajo, para que tus compañeros de equipo humanos y agentes puedan trabajar con el mismo contexto compartido.

Dicho esto, comencemos. Y quiero presentarles a Sarah. Sarah dirige las operaciones de campañas en una empresa de medios.

Es viernes por la tarde y acaba de recibir una solicitud de última hora para un lanzamiento importante con un gran objetivo de crecimiento asociado que se realizará en menos de una semana.

Sarah está estresada. Y, francamente, yo también lo estaría si me pidieran liderar un lanzamiento importante en menos de una semana.

Pero no te preocupes, Asana la respalda. Te mostraré cómo.

En este caso, la solicitud en realidad comienza fuera de Asana, en Slack.

Michael, el jefe de Crecimiento, publicó una solicitud en el canal de solicitudes de trabajo creativo, y AI Studio la detecta automáticamente, crea la tarea, la completa con detalles sobre la campaña y el presupuesto, y agrega a la tarea a todos los colaboradores que necesitan tener visibilidad de ella.

Hace un seguimiento con Michael para confirmar el alcance regional y lo compara con su biblioteca de activos.

En este caso, detecta que uno de los activos no está autorizado para su uso en EMEA, por lo que crea una subtarea para que Sarah obtenga la aprobación de la marca y del equipo legal antes de que la campaña pueda avanzar.

Echemos un vistazo a esa biblioteca de activos porque está creada en tablas.

En ella, cada fila es un recurso visual diferente con detalles como su período de vigencia de los derechos y sus aprobaciones regionales, así como sus campañas asociadas.

Hagamos zoom en esa columna de EMEA porque es lo más importante que se interpone entre Sarah y su lanzamiento de la próxima semana.

Así que pasemos al lunes.

Sarah sabe que hay mucho por hacer en menos de cuatro días hábiles para lograrlo, así que se pone manos a la obra de inmediato. Le pidió a Dash que redactara una página en Asana para los equipos Legal y de Marca, en la que se describiera el contexto del lanzamiento, el alcance de los activos, la brecha de EMEA, así como una fecha límite para la aprobación el martes.

Dash redacta una página extrayendo el contexto de la tarea de recepción en la biblioteca de activos y la comparte con los equipos Legal y de Marca, que inmediatamente acceden a la página y dejan un comentario insertado que dice: “Hagamos una llamada para hablar sobre los activos visuales de EMEA”.

Al día siguiente, se unen a una llamada con... Con las reuniones asistidas por IA activadas.

Y tan pronto como termina la llamada, la transcripción y el resumen se publican automáticamente en el proyecto de la campaña y se comparten con todos los participantes, además de completar las acciones pendientes sugeridas y los responsables.

Cuando Sarah llega a su escritorio, revisa una lista y ve que un miembro del equipo legal ya se ha encargado de una acción pendiente. Ella aprueba el resto, incluido uno, un descargo de responsabilidad legal que está asignado a su compañero de equipo, el coordinador de la campaña.

El coordinador de la campaña redacta el descargo de responsabilidad legal y lo envía al equipo Legal para su aprobación.

Y tan pronto como el equipo Legal da su aprobación, la biblioteca de activos se actualiza automáticamente.

Y esa aprobación de EMEA que tanto preocupaba a Sarah cambia inmediatamente a verde.

Al finalizar el martes, Sarah se siente optimista. No estaba segura, pero ahora siente que realmente van a poder lograrlo.

Así que pasemos al miércoles.

Nada parece estar en llamas, pero con cinco equipos que coordinar y más de 20 entregables, Sarah quiere asegurarse, así que le preguntó a Dash.

Y Dash señala una cosa.

El equipo de redes sociales pagas no cumplió con su fecha límite ayer, y la revisión de hoy está en riesgo.

Sarah solo tiene que dar una respuesta.

Mover el entregable del equipo de redes sociales pagas para hoy, reasignar la tarea de Priya a Marcus y marcar todo como de alta prioridad.

Dash muestra una vista previa de cada cambio que está a punto de realizar, por lo que nada se modifica hasta que Sarah lo apruebe. Y en cuanto lo hace, todas las tareas se actualizan a la vez.

Al finalizar el miércoles, los 20 entregables están aprobados y este lanzamiento está listo para llevarse a cabo.

Así que avancemos al viernes. El lanzamiento se realizó. Sarah está muy aliviada, muy emocionada, pero su trabajo no ha terminado.

Su vicepresidente espera una actualización de estado para entender cómo va el seguimiento del lanzamiento, y ella está a punto de sentarse a escribirla a mano.

Ella... Cuando abre la tarea, el compañero de equipo creado... El analista de campañas, un compañero de equipo que alguien de su equipo creó, aparece de forma proactiva y se ofrece a hacerse cargo.

Este compañero de equipo tiene una habilidad personalizada que entiende el formato de informe que prefiere su vicepresidente y puede obtener datos de rendimiento y comparar el presupuesto con los resultados reales a través de la conexión con Databricks.

Ella termina la tarea, y esta extrae el desempeño de las cinco campañas, incluido el ajuste de las publicidades pagas en redes sociales y el desempeño en comparación con el plan.

De hecho, Sarah le indica que prefiriría... En lugar de un brief, prefiero una presentación.

Y reconoce que se trata de un trabajo recurrente, por lo que se ofrece a hacerlo todos los viernes. Ella dice que sí.

Ahora, todos los viernes, su compañero de equipo elabora automáticamente una presentación con la identidad de marca impecable que resume las actualizaciones de todas sus campañas, la cual Sarah puede compartir con su vicepresidente.

Algo que antes le llevaba toda una tarde ahora solo le lleva unos minutos.

En este caso, Sarah actualiza una línea y se la envía a su vicepresidenta.

Su vicepresidenta está tan impresionada que reenvía el informe a su directora de Marketing con grandes elogios para Sarah.

Así que son cinco equipos, más de 20 activos y menos de una semana.

Todo, desde la recepción de solicitudes hasta las reuniones de alineación, el seguimiento de las aprobaciones y la generación de informes, todo es posible porque se basa en el gráfico de trabajo.

Y en cuanto a esos nuevos productos, me complace anunciar que Páginas ya está disponible hoy, y que las reuniones asistidas por IA y las tablas estarán disponibles más adelante este mes. Y si desean obtener más información, vengan a visitarnos en el salón de exposiciones y con gusto les mostraremos una demostración.

Dicho esto, quiero invitar a Arnaud a volver al escenario para que comparta más sobre lo que hemos estado desarrollando más allá de la Agentic Work Management. Muchas gracias.

Gracias, Kirk. ¿No fue una demostración fantástica? ¿Les gustó la demostración? ¿Sí?

Una vez más, lo que Kirk estaba mostrando era la ejecución coordinada en todos los sistemas y toda la nueva capacidad que estamos incorporando al gráfico de trabajo para agregarle cada vez más contexto. Páginas, reuniones, todos estos datos no estructurados que forman la base para que las personas y los agentes trabajen mejor juntos.

Lo que voy a tratar a continuación son tres aplicaciones agentivas nuevas que hemos creado en esta plataforma. Cada una de estas aplicaciones hereda y se beneficia de las capacidades de la plataforma y mejora, pero están diseñadas específicamente para equipos concretos.

Anunciamos estas aplicaciones en Wiz London a principios de este año, y desde el mes pasado, todas están disponibles de forma general. Cada una de estas tres aplicaciones de tecnología de agentes ya está disponible de forma general. Puedes ir a comprarlas hoy mismo. Mi objetivo en esta sección es entusiasmaros lo suficiente con cada una de ellas para que, cuando termine, salgáis en masa del escenario principal y vayáis a ver los stands de demostración en la sala de exposiciones. Entonces, ¿qué creamos? Creamos Asana Service Management para todos los centros de asistencia para empleados de la empresa, ya sea para el servicio de asistencia informática, Finanzas, Instalaciones, Recursos Humanos o Asuntos Legales.

Hemos creado Asana Client Management para agencias y equipos de servicios profesionales que necesitan usar la IA para mantenerse al día con todas las solicitudes de sus clientes. ¿Cómo se mantienen rentables? ¿Cómo gestionan todas esas relaciones con los clientes en un solo espacio de trabajo?

Y luego, Command by Asana. Command by Asana va a revolucionar la forma en que los equipos de investigación y desarrollo, los equipos de ingeniería que crean el software con el que funcionan todas nuestras empresas, crean esos productos. ¿Cómo se alinean y crean el mejor producto posible de la manera más rápida posible?

Primero, permítanme profundizar un poco más en Asana Service Management. De nuevo, Asana Service Management está disponible de forma general hoy.

Está diseñada para todos estos casos de uso de la mesa de ayuda interna.

Y nuestra tesis principal es que los sistemas de gestión de servicios históricos o heredados están diseñados para derivar un ticket de resolución de problemas a una cola, y eso ya no va a ser suficiente. Eso ya no va a ser suficiente. ¿Verdad? Lo que toda empresa necesita es una forma de responder automáticamente a las preguntas de los empleados mediante una base de conocimientos de autoaprendizaje. Eso es lo que tiene Asana Service Management: una base de conocimientos de autoaprendizaje.

Para las acciones que deben finalizarse, como un caso de uso de incorporación de un nuevo empleado, alguien que cambia de división o departamento dentro de la empresa, dándole acceso a las herramientas correctas en el momento adecuado, podemos ejecutar esas acciones automáticamente en segundo plano con el poder de Stack.ai, que coordina múltiples sistemas. Es decir, resolución automática de tickets.

Y, por último, sabemos por todos nuestros datos de clientes que un gran porcentaje de estos tickets no se pueden resolver simplemente. No son del tipo “arreglar lo que se rompe”. Por lo tanto, tenemos la capacidad de tomar un ticket y derivarlo automáticamente a un proyecto con todo el contexto necesario para que las personas se alineen en torno a ese proyecto y completen ese complejo flujo de trabajo de gestión de cambios.

Todo esto viene prediseñado e integrado con los sistemas que usan tus equipos de TI, ya sea Workday para Recursos Humanos, Greenhouse para reclutamiento, Brex para gestión financiera o Ramp, y habrá muchas más integraciones por venir, todas impulsadas por Stack dot ai. Stack.ai tiene más de 500 integraciones. Incorporaremos todas estas integraciones poco a poco a Asana Service Management.

Además, clientes como Arri Behavioral Health ya están previendo que liberarán alrededor de una quinta parte de la capacidad productiva de su mesa de ayuda interna para empleados cuando implementen Asana Service Management. Conversaré con su CIO en una sesión de trabajo en grupos más tarde hoy, así que asegúrense de asistir a esa sesión.

Ahora, Asana Client Management. Como mencioné, las empresas de servicios profesionales y las agencias... ¿Cuántas personas en la audiencia trabajan en servicios profesionales o en una agencia? Hay algunas manos levantadas. ¿Verdad? Entonces, estás gestionando tus proyectos, quieres definir tu plan de personal, pero también tienes que coordinar todas esas acciones con tu cliente, con tus clientes.

Asana Client Management incorpora el portal del cliente a Asana para que todas las conversaciones con tus clientes y con el equipo del proyecto que los atiende se puedan centralizar en un solo lugar. Esto significa que los agentes de IA y las personas que brindan asistencia para ese compromiso en particular y para el cliente, todos hablan del mismo contexto de datos. Así que estamos llevando el potencial de los compañeros de IA, los flujos de trabajo de AI Studio y todos los componentes centrales de la plataforma que vieron con Kirk a estos compromisos de relación con los clientes.

Genial, genial. Ya estamos viendo que clientes como Liminal, iRead and Company y Gravitate aprovechan Asana Client Management y obtienen un éxito fenomenal en la actualidad.

Por último, pero no menos importante, Command by Asana.

Estoy seguro de que todos en esta sala han oído hablar de todos los fantásticos avances logrados por los agentes de codificación solo en 2026. Se ha vuelto muy barato seguir adelante y generar código.

Cada nuevo... Y, ya saben, cada pocas semanas hay un nuevo modelo de programación. Es muy fácil crear productos. Ya no es necesario tener un título en ciencias informáticas. Todo ese tipo de lenguaje está ahí, en el éter.

Pero lo que sucedió es que el cuello de botella ahora cambió.

El cuello de botella en términos de entrega de productos de alta calidad ahora se centra en la alineación, la estrategia y en lograr que las personas estén en sintonía sobre lo que no se debe desarrollar. ¿Qué es el buen gusto?

Los agentes de IA no van a poder determinar por sí mismos qué no hay que desarrollar o qué debería incluirse realmente en un lanzamiento o cuál es el estado del proceso de principio a fin. ¿Se entrega con alta calidad? ¿Se están cumpliendo realmente los plazos de nuestras pautas para el lanzamiento de productos?

Command by Asana es un sistema de planificación de productos diseñado para alinear a todos, transferir el trabajo automáticamente a los agentes de IA y pasar de las ideas a productos totalmente terminados de alta calidad de la forma más rápida posible. Esto está llevando el concepto de fábrica de software más allá de simplemente generar código, para crear productos completos a una velocidad increíble.

Y estamos muy emocionados de habernos asociado con OpenAI Codex, Cursor de SpaceX AI y GitHub Copilot para hacer esto realidad. Genial, genial.

Así que ahí lo tienen. Hay como tres aplicaciones agenticas que hemos creado en esa plataforma que están impulsando nuevos tipos de centros de compra o nuevos perfiles dentro de su empresa.

Potenciar el centro de servicios, optimizar al máximo la gestión de clientes y los servicios profesionales, así como todos los casos de uso de las agencias, y tomar a cada equipo de I+D y convertirlo en una verdadera fábrica de software.

Echemos un vistazo a un cliente con el que estoy seguro de que todos en Nueva York están familiarizados. También están en su camino hacia los agentes.

Esta es la historia de la NYU. Reproduzcan el video.

Tenemos que mantener un estándar muy alto. La gente espera lo mejor de NYU.

La NYU tiene 18 facultades, 65 000 estudiantes, decenas de miles de profesores y más de 700 000 egresados.

Como institución, tiene un estándar muy alto. Es un estándar de excelencia.

Nuestra responsabilidad es preparar a toda la organización, el cuerpo docente, el personal y los estudiantes para adaptarse al futuro del trabajo.

Queremos ser más eficientes y más efectivos en un mundo que sin duda va a incluir la IA.

Hay decenas de facultades diferentes, cada una con su propio entorno de trabajo. La Facultad de Odontología será diferente a la Escuela de Negocios Stern.

Somos responsables de una base de datos que gestiona más de 1 500 000 registros. Los proyectos son muy complejos y dependen de decenas de miles de socios de toda la universidad.

Eso sin duda puede derivar en muchos sistemas redundantes y en una falta de claridad en torno a las prioridades.

Cuando todo es urgente, nada es urgente.

Era otro trabajo de tiempo completo que había que gestionar.

Para que la IA sea efectiva, necesitamos una base conectada.

Eso es lo que Asana cambia para nosotros.

Conecta nuestro trabajo con los aspectos no negociables, la seguridad de los datos, la privacidad y la gobernanza, lo que nos permite crear el marco y la base para la IA.

Tenemos una forma de trabajar de manera sistemática, brindando autonomía y visibilidad para mantener a todos alineados. Ya no teníamos que adivinar si algo afectaba a varias personas o a varias escuelas.

Podemos confiar en Asana para encontrar las brechas a las que deberíamos prestar atención, para resolver los problemas lo más rápido y con la mayor precisión posibles.

Para nuestros estudiantes, nuestro personal, nuestro cuerpo docente y nuestros exalumnos, cuanto más conectada esté la universidad, mejor será.

Asana fue la plataforma ideal para preparar a nuestros estudiantes y a toda la universidad para trabajar en un mundo impulsado por la IA. Queremos lograrlo siempre que podamos.

¡Buenos días a todos! ¡Vaya! ¡Qué público tan increíble! ¿Nos estamos divirtiendo? Sí.

Ese video realmente mostró cómo una... Cómo se ve cuando una organización funciona como un solo sistema.

Y no hay nadie mejor para hablar de esto que Michael Worden, vicepresidente asociado de Prestación de Servicios Globales de la NYU. Te damos la bienvenida, Michael. Hola.

Me alegro de verte, Michael.

Me alegro de verte.

Por lo tanto, me queda bastante claro por ese video que la NYU es un sistema increíblemente complejo con muchas facultades que funcionan con mucha independencia. Así que tengo que preguntar: ¿cómo lograron que todos trabajaran a partir de un plan compartido?

Tienes razón. Las universidades están increíblemente fragmentadas y distribuidas por todo el... En el caso de la NYU, estamos distribuidos por todo el mundo. Sí. Y empezamos a ver que Asana aparecía en muchos lugares diferentes. Y nos resultó muy natural decir: “¿Y si pensáramos en esto como una plataforma en lugar de un producto individual que la gente estaba usando?”. Y cuando les preguntamos a las personas que usan activamente la plataforma, hubo un consenso unánime de que este era el camino correcto para nosotros, y eso fue clave para nuestro avance.

Eso suena fantástico. Y a medida que la IA comienza a formar parte de ese plan compartido, ¿cómo ves que Asana se adapta a tus necesidades?

La IA está absolutamente en primer plano para todos. Como universidad, tenemos que caminar por una línea muy delgada para navegar por la IA.

Sin duda.

Va a formar parte del futuro, pero también queremos enseñar a nuestros estudiantes cómo usarla de manera efectiva, solo en los lugares que realmente sean apropiados. Pero cuando pensamos en todos los ejemplos que hemos visto hoy, creemos que hay muchas maneras diferentes de automatizar el trabajo que a veces no siempre logramos hacer, y creo que ahí es donde realmente me entusiasma que la IA esté presente en la plataforma de Asana.

Eso es genial. Bueno, nos encanta tenerte como cliente y muchas gracias, Michael, por compartir tu historia.

Muchas gracias.

Muy bien. Tengo que preguntarles: ¿cuántos de ustedes aquí trabajan en un equipo de prestación de servicios, ya sea TI, Recursos Humanos, Instalaciones, Finanzas o Asuntos Legales?

Levanten la mano. Vaya. Muchos de ustedes. Así que esto es para ustedes.

Antes, Arm nos ofreció una vista previa de Asana Service Management, una solución de gestión de servicios empresariales nativa de IA diseñada para equipos de servicios como el de ustedes.

Y ahora quiero hacerlo realidad mostrándoles exactamente cómo se ve eso en el tipo de entorno distribuido como el de la NYU, donde muchos equipos diferentes tienen que trabajar a partir de un plan compartido.

Así que en mi demostración, usaré la Universidad Acme, también aquí en Nueva York. Puede o no estar inspirada en la NYU, no lo sé.

Su misión es muy sencilla: brindar a los estudiantes una gran experiencia de aprendizaje. Y parte de eso implica resolver las solicitudes de los estudiantes muy rápidamente para que puedan volver a aprender.

Así que sigamos a Zoe, una estudiante e investigadora de IA.

Una mañana, Zoe toma su café, llega a su laboratorio de investigación de IA, pero de repente, su tarjeta de identificación deja de funcionar.

Antes de usar Asana, esto habría significado una llamada telefónica, un email o una caminata muy incómoda de regreso por el campus.

Pero con Asana Service Management, registra su solicitud directamente en el portal de Asana.

La IA para servicios verifica su identidad, sus privilegios de acceso y le emite un código de acceso temporal de 24 horas.

Ningún ticket llega nunca a Instalaciones, ninguna persona se involucra.

Zoe vuelve a estar en su laboratorio de investigación en cuestión de minutos.

Pero, aunque no lo creas, hoy en día los estudiantes piensan en otras cosas además de la investigación sobre IA.

Así que ese fin de semana, Zoe empieza a planificar sus vacaciones de primavera.

Entonces, entra al canal de Slack de asuntos estudiantiles y pregunta sobre el calendario de vacaciones.

Esta vez, la IA para servicios busca en la base de conocimientos, pero no puede encontrar una respuesta actualizada porque las bases de conocimientos quedan obsoletas con el tiempo. ¿Te suena familiar?

Entonces, en este caso, la IA para servicios deriva la pregunta a Zach, de Asuntos Estudiantiles, y Zach responde.

Pero, ¿saben qué?

La IA para servicios se da cuenta de que, oye, en esta época del año, si Zoe pregunta sobre esto, otros 100 estudiantes deben estar pensando en ello.

Por lo tanto, crea un artículo en borrador para la base de conocimientos basado en la respuesta de Zach y le pide que lo revise y lo apruebe.

Así que ahora, el próximo estudiante que pregunte sobre las vacaciones de primavera recibirá una respuesta al instante, y Zach no tendrá que responder y decir lo mismo 99 veces más, lo cual es bueno para él.

Luego llegan las vacaciones de primavera. Zoe y sus amigas se divierten mucho. Extraño las vacaciones de primavera, pero bueno.

Y cuando regresa, se da cuenta de que le robaron su computadora portátil en la playa. Entonces, ¿qué hace? Bueno, en primer lugar, informa del incidente de inmediato en Slack.

Y como ese dispositivo ya está asignado a Zoe en la gestión de activos de servicios, Asana sabe qué dispositivo fue robado. No es necesario hacer un trabajo de detective ni hacerle un millón de preguntas a Zoe.

Y en este momento, Zoe y la IA para servicios bloquean el dispositivo de forma remota y, a continuación, crean inmediatamente una solicitud de adquisición de una nueva laptop y le brindan actualizaciones a lo largo del proceso.

Así que Zoe recupera su computadora portátil y vuelve a su investigación sobre IA.

¿Y saben qué? Todo ese arduo trabajo da sus frutos porque, al final del año, su proyecto de investigación es un gran, gran éxito.

Y Kira, su amiga de Asuntos Estudiantiles, decide organizar una fiesta en su laboratorio para celebrarlo.

Y, ¿saben qué? Este definitivamente no es un ticket de reparación de averías.

Implica un lugar, catering, aprobaciones de presupuesto, muchas personas diferentes que trabajan en distintos equipos.

Y lo que sucede en este caso es que Asana crea un proyecto de Asana básicamente con un solo clic.

Todas tus fechas de entrega, tus encargados y tus dependencias se completan automáticamente a partir del WorkGraph.

Y esto, amigos, es el poder de Asana Service Management, donde las solicitudes simples se resuelven automáticamente, la base de conocimiento se vuelve más inteligente con el tiempo y se mantiene actualizada, y las solicitudes complejas se convierten en proyectos de Asana con todo el contexto preservado en un registro de auditoría.

Así que, si estás listo para cambiar la forma en que operan tus equipos de servicios, ven a buscarnos en la sala de exposiciones, donde mi equipo, otros expertos en Asana Service Management y yo podremos mostrarte tu caso de uso personalizado.

Muchas gracias y hasta pronto.

Y ahora quiero dar la bienvenida a mi colega, Kelly, jefa de nuestro equipo de Gobierno de Estados Unidos.

Gracias, Jen. Muy bien, todos. Bueno, sin duda esta ha sido una mañana inspiradora, por decir lo menos. Todos ustedes aprendieron algo nuevo, algo práctico, y están dando el primer paso hacia el futuro del trabajo con solo estar aquí.

Así que voy a pedir un poco de interacción con el público. Levantando la mano, ¿cuántos clientes de Asana tenemos hoy entre el público? Veámoslas. Hola.

Es un público muy atractivo. Me encantaría tomar una foto de eso. Ya sea que hayan estado con nosotros durante seis años, seis meses o seis días, han estado creando contexto dentro de Asana WorkRef para la IA durante todo este tiempo.

Ahora bien, eso es importante porque cuando vayas a incorporar a compañeros de equipo, cuando vayas a interactuar con Dash, ya tendrá el contexto de cómo tú, tus equipos y tu negocio están trabajando en Asana.

Ya tenemos algunos clientes increíbles que están haciendo esto hoy, así que me encantaría invitarlos a todos a acompañarme para felicitar a nuestros ganadores del Premio a la Innovación en el Trabajo 2026. Felicitaciones si se ven en la pantalla aquí. ¿Verdad? Algunas empresas increíbles.

Muy bien.

Ahora bien, aquellos de ustedes que no están aquí o que se esfuerzan por estarlo, tal vez se estén preguntando cómo pueden aplicar todo lo que aprendieron hoy aquí.

Bueno, como dije, en primer lugar, ya dieron el primer paso con solo estar aquí, y les voy a dar el modelo para el siguiente. Así que empezamos con algo pequeño. ¿Qué es accesible? Piensen en uno o dos flujos de trabajo que se puedan identificar, aquellos que requieren más trabajo manual. ¿De qué tareas te gustaría deshacerte?

En segundo lugar, integra a tus compañeros de equipo.

Estos compañeros de equipo convertirán sus flujos de trabajo en agentes trabajando junto con sus equipos.

En tercer lugar, interactúa con Dash. Piensa en cómo la IA puede ayudarte en tu trabajo en Asana hoy mismo. Todo esto ya está disponible.

Pero no tienes que hacer esto solo. Contamos con socios fantásticos que están aquí para ayudarte a tener éxito a lo largo de tu trayectoria. Así que me encantaría agradecer a todos los socios que figuran aquí hoy por su colaboración, su patrocinio y su compromiso con el éxito de todos nuestros clientes mutuos.

Sin duda, el éxito no llega sin una comunidad, así que si hay algo que les pediría a todos que hicieran, sería unirse a la Comunidad de Asana. Nos encanta nuestra comunidad. Así que, tanto si son usuarios de larga data como si acaban de empezar a crear, hay un lugar para todos. Es un lugar donde puedes conocer casos de uso, descubrir las últimas y mejores novedades del producto y conectar profesionalmente.

Muchas gracias por acompañarnos hoy y dar el primer paso hacia el futuro del trabajo con nosotros. Estamos aquí para acompañarte en este viaje. ¡Empecemos!