Tanto en B2C como en B2B, cada vez es mayor la parte del proceso de compra que se delega en la IA. Los asistentes investigan proveedores, comparan opciones y elaboran shortlists antes de que una persona haya revisado una sola oferta.
Pero un asistente de IA solo puede trabajar con la información a la que puede acceder en ese momento: stock actual, precios en tiempo real, disponibilidad del servicio, historial del cliente y datos de transacciones. Si esa información llega tarde, está incompleta o queda atrapada en sistemas desconectados, la IA trabaja con una versión desactualizada del negocio.
Ese es el argumento central del nuevo whitepaper de Mimacom, «The Data Streaming Foundation for AI». Para muchas empresas, el factor limitante de la IA ya no es el modelo; es si los datos correctos pueden llegar hasta ella con rapidez, fiabilidad y suficiente contexto como para que el resultado sea útil.
Kai Waehner, Advisory Field CTO de Mimacom, lo resume así: «La IA necesita algo más que modelos. Necesita contexto».
La competencia suele tener acceso a los mismos modelos base. Lo que no puede replicar son los datos operativos y de clientes propios de cada empresa, entregados con precisión y en el momento en que importan.
Los datos lo confirman. Según el Data Streaming Report 2025 publicado por nuestros socios Confluent e IBM, el 86 % de los responsables de TI ya considera el data streaming una prioridad estratégica de inversión, frente al 51 % en 2024 y el 44 % en 2023.
El problema es que buena parte de la infraestructura que sostiene las iniciativas de IA actuales nunca se diseñó para esto. Un proceso batch que se actualiza una vez al día puede ser suficiente para un informe que revisa una persona. Es mucho menos útil cuando se espera que un sistema de IA recomiende, detecte o actúe de inmediato.
Por eso muchos pilotos de IA se estancan al pasar a producción: el modelo funciona, pero la arquitectura de datos que lo sostiene no.
Estar preparado para la IA no significa necesariamente sustituirlo todo. El primer paso es entender dónde la arquitectura actual genera fricción: qué sistemas guardan los datos críticos y con qué rapidez necesitan moverse en realidad. A partir de ahí, la pregunta real es dónde cambiar ese flujo de información generaría más valor.
El Data Readiness Assessment de Mimacom está pensado precisamente para responder a esa pregunta. En unos diez días, los equipos reciben una hoja de ruta priorizada que cubre su arquitectura actual, las oportunidades más relevantes para el dato en tiempo real y los siguientes pasos necesarios, con alcance y precio cerrados.
Mimacom suma a esto una trayectoria consolidada en Confluent y Apache Kafka®, junto con su nuevo estatus como IBM Silver Business Partner, desde que Confluent pasó a formar parte de IBM.
Los mismos principios ya están en marcha en entornos de producción que van desde la plataforma de monitorización global de Bühler Group, que procesa 12.000 eventos por segundo, hasta un gran supermercado español que gestiona alrededor de 90 millones de eventos al día. Toda esta experiencia y los casos de éxito se recogen en esta nueva publicación.
«The Data Streaming Foundation for AI» incluye un modelo de madurez práctico y cinco casos de uso habituales de IA y data streaming, además de una guía específica por sector para banca, manufactura, retail y sector público.
Descargar el whitepaper: The Data Streaming Foundation for AI