20+ Creadores de agentes de IA: Microsoft, CrewAI, LangGraph y más

Tras revisar la documentación y pasar varias horas probando estos creadores de agentes de IA, recopilamos una lista de los mejores frameworks de código abierto y plataformas low-code/no-code. Para demostrar casos de uso de creadores de agentes de IA, ofrecimos un tutorial sobre cómo construir un agente experto en productos con CrewAI.

Plataformas low-code/no-code

Las plataformas low-code/no-code con herramientas predefinidas son ideales para tareas de automatización de flujos de trabajo empresariales y una implementación rápida.

Las plataformas low-code/no-code son software propietario.

Creatio

Creatio permite a los equipos de negocio crear agentes de IA sin necesidad de recursos de desarrollo, centrándose en la automatización de ventas, marketing y servicio.

Características del creador de agentes de IA: Los agentes de IA de Creatio gestionan las interacciones con los clientes, automatizan procesos y analizan datos. La plataforma utiliza plantillas predefinidas para escenarios comunes, por ejemplo, cualificación de clientes potenciales, respuestas de servicio al cliente y procesamiento de pedidos, que se personalizan mediante configuración visual en lugar de código.

El creador de agentes se integra directamente con los datos de CRM de Creatio. Un agente de IA puede acceder al historial de clientes, recuperar información de pedidos, comprobar el estado del inventario y activar flujos de trabajo, todo desde la misma plataforma donde residen los datos de su negocio.

Automatización de flujos de trabajo: El diseñador de procesos de arrastrar y soltar crea flujos de trabajo de varios pasos. Conecte los agentes de IA a los procesos de negocio: cuando un cliente potencial alcanza ciertos criterios, el agente lo cualifica automáticamente, lo asigna a representantes de ventas y programa seguimientos.

Vertex IA Builder

Un creador de agentes sin código para casos de uso empresariales que permite crear plantillas de respuesta. Admite integración con frameworks de código abierto como LangChain. Una limitación es que la API de Vertex, desde la autenticación hasta los endpoints, es compleja de manejar.

Beam IA

Microsoft Copilot Studio Agent Builder

Un creador de agentes de IA low-code para un entorno SaaS ofrece más de 1.200 conectores de datos. Ideal para:

• Automatizar tareas como el envío de notificaciones.
• Crear chatbots internos.
• O bien, operaciones comerciales como la gestión de pedidos

La plataforma presentó Agent Builder en 2026, lo que permite la creación de agentes en lenguaje natural en la que los desarrolladores describen los requisitos y el sistema genera automáticamente prompts, selecciona herramientas, configura subagentes y define habilidades.¹

Las mejoras de 2026 incluyen la capacidad de copiar agentes creados en Microsoft 365 Copilot a Copilot Studio para desbloquear flujos de trabajo de varios pasos e integraciones personalizadas.² La plataforma añadió capacidades human-in-the-loop mediante una acción de “solicitud de información” que pausa los flujos del agente para recopilar detalles de los revisores designados a través de Outlook y luego reanuda la ejecución utilizando sus respuestas como parámetros dinámicos.

Lyzr Agent Studio

Puede ser utilizado por desarrolladores, empresas y usuarios de negocio. Es modular y útil para la creación de prototipos. Ideal para automatizar flujos de trabajo en finanzas, RR. HH., cadena de suministro y experiencia del cliente.

Glide

Ofrece no-code temas prediseñados, diseños y componentes para la creación de agentes. Ideal para automatizar flujos de trabajo en ventas de campo, inspecciones, órdenes de trabajo, inventario, CRM, paneles y portales.

Postman IA Agent Builder

Ideal para crear prototipos y construir agentes de IA en un entorno colaborativo. Ofrece herramientas como el cliente Postman, Collection Runner y Postman Flows para probar respuestas de LLM, prompts y entradas.

UiPath Agent Builder

Una herramienta de desarrollo de agentes low-code que forma parte de UiPath Studio.

String

Un creador de agentes de IA que permite a los usuarios crear agentes para tareas específicas sin programar. Los agentes se construyen mediante plantillas prediseñadas y una interfaz visual de arrastrar y soltar. Se conecta con herramientas como SharePoint, Salesforce y APIs internas para automatizar flujos de trabajo. La privacidad de los datos se garantiza mediante cumplimiento de nivel empresarial, y los agentes pueden ejecutarse tanto en la nube como en entornos locales.

Relevance IA

Ideal para equipos de operaciones que buscan crear agentes de IA para la gestión de incidentes sin depender de recursos de desarrollo. No se requiere formación técnica.

Lindy

Se especializa en automatizar varias operaciones comerciales, como papeleo médico, servicio al cliente, recursos humanos y ventas. Con Lindy, puede crear un “agente personalizado” para cada tarea, conectarlo a herramientas como Gmail o Slack y verlo funcionar automáticamente mediante disparadores.

Bricklayer IA

Un sistema de IA autónomo para crear agentes que automaticen los centros de operaciones de seguridad (SOC). Puede mejorar varias tareas de SOC como la clasificación de alertas, la respuesta a incidentes y el análisis de inteligencia de amenazas. Permite a los SOC crear flujos de trabajo multitarea, similares a los playbooks de SOAR.

Vonage IA Studio

Un creador visual de agentes en Vonage IA Studio le permite crear flujos de diseño automatizados para chatbots o asistentes de voz en canales de mensajería y voz sin necesidad de escribir código.

Trilex IA

Un creador de agentes sin código que permite que agentes autoconscientes trabajen juntos como un equipo. Está centrado en la interfaz y no está preparado para la empresa.

Frameworks de código abierto

Los frameworks agénticos suelen ser ideales para proyectos complejos impulsados por IA en entornos de desarrollo que requieren personalización y programación. Algunos (p. ej., Crew IA, AutoGen) también pueden ofrecer capacidades low-code.

LangGraph es software propietario, pero proporciona una biblioteca de código abierto para el desarrollo de agentes.

LangGraph

LangGraph 1.0 es utilizado por empresas como Uber, LinkedIn y Klarna para cargas de trabajo en producción.³ Sirve como un framework de orquestación de bajo nivel para construir flujos de trabajo de agentes duraderos y con estado, con persistencia automática del estado: si un servidor se reinicia en mitad de una conversación, los flujos de trabajo se reanudan exactamente donde se quedaron. El framework ofrece soporte de primera clase para API para patrones human-in-the-loop, lo que permite a los agentes pausar la ejecución para revisión, modificación o aprobación humanas.

LangGraph ofrece un mayor control y se adapta bien a flujos de trabajo agénticos complejos, especialmente cuando se utiliza generación aumentada por recuperación (RAG) o se orquestan tareas de IA a través de APIs o bases de datos externas.

LangGraph introdujo integraciones de sandbox conectables, incluidas langchain-modal, langchain-daytona y langchain-runloop, para entornos de ejecución de código seguros.⁴ El framework añadió perfiles de model que exponen las funciones y capacidades compatibles mediante un atributo .profile, lo que permite una toma de decisiones más consciente del contexto. El resumen del historial de conversaciones ahora se produce en el nodo de model mediante eventos wrap_model_call, conservando el historial completo de mensajes en el estado del grafo para un recuento de tokens más preciso.

Integración con LangChain: LangChain v1.1.0 ahora aprovecha el tiempo de ejecución de LangGraph para permitir flujos de trabajo de agentes duraderos, con ramificación y memoria, con más de 100 integraciones plug-and-play mediante abstracciones estandarizadas, soporte de middleware y observabilidad de OpenTelemetry.⁵

AutoGen / Microsoft Agent Framework

AutoGen entró en modo de mantenimiento en octubre de 2025 y se fusionó con Semantic Kernel como parte del nuevo Microsoft Agent Framework. AutoGen seguirá disponible y recibirá correcciones de errores críticas y parches de seguridad, pero no nuevas funciones.⁶ Los desarrolladores deberían migrar a Agent Framework de Microsoft para futuras capacidades.

Características clave:

• Flujos de trabajo multiagente con estado duradero e intercambio de contexto persistente en tareas de larga duración
• Soporte de estándares abiertos, incluidos Model Context Protocol (MCP), mensajería Agent-to-Agent (A2A) e integración de OpenAPI para portabilidad entre tiempos de ejecución
• Salvaguardas de IA responsable integradas: Task Adherence (mantiene a los agentes alineados con las tareas), PII Detection (alerta cuando los agentes acceden a datos sensibles) y Prompt Shields (protege contra la inyección de prompts)
• Soporte multilingüe para Python y .NET con arquitectura asíncrona y basada en eventos

Implementación empresarial: El framework admite experimentación local con implementación en el Foundry Agent Service de Azure IA Foundry, que proporciona orquestación de flujos de trabajo multiagente, gestión de errores, reintentos y recuperación a escala. Organizaciones como KPMG lo utilizan para conectar agentes especializados con datos empresariales manteniendo el cumplimiento normativo.⁷

CrewAI

Una de las herramientas más fáciles para empezar, ofrece plantillas de agentes listas para usar (p. ej., agente de preparación de reuniones) y una curva de aprendizaje mínima con opciones sin código.

CrewAI se distingue como un framework multiagente ligero, independiente y de alto rendimiento, completamente independiente de LangChain, y ofrece una ejecución más rápida y menores requisitos de recursos.⁸

El framework ahora ofrece dos enfoques complementarios: CrewAI Crews para agentes de IA autónomos y colaborativos, y CrewAI Flows para un control granular basado en eventos sobre la orquestación de tareas, compatible con Crews de forma nativa y con llamadas individuales de LLM para una ejecución precisa.⁹

El framework añadió utilidades de ejecución de tareas Agent-to-Agent (A2A), que permiten a los agentes delegar tareas dinámicamente en flujos de trabajo estructurados, capacidades multimodales de gestión de archivos y ordenación de eventos mediante jerarquías padre-hijo, lo que garantiza una ejecución determinista del flujo de trabajo.¹⁰ Las funciones empresariales incluyen autenticación SSO de Keycloak y un almacén de archivos mejorado con caché de memoria de reserva.

La contrapartida es que puede resultar más difícil ajustar dinámicamente los roles o delegar tareas a otros agentes en mitad de un flujo de trabajo, porque el enfoque de Crews de CrewAI utiliza roles y tareas predefinidos, que son rígidos. Flows proporciona más flexibilidad para patrones de orquestación complejos.

OpenAI Swarm

Una solución ligera, todavía se encuentra en fase experimental y aún no está “lista para producción”. OpenAI describe explícitamente Swarm como un framework educativo y un libro de recetas para explorar patrones multiagente, más que como un producto oficial, y no se mantendrá para uso en producción.¹¹

Estado en 2026: OpenAI Swarm permanece en fase experimental a fecha de febrero de 2026, sin un calendario anunciado para su lanzamiento en producción. No ofrece soluciones listas para usar para cada caso de uso, pero permite a los desarrolladores crear y personalizar aspectos como la orquestación de flujos de trabajo y las interacciones de los agentes mediante funciones ligeras de “handoff”. Es adecuado para crear prototipos y probar ideas, y es más apropiado para casos de uso simples o para quienes buscan integrar procesos agénticos en un pipeline de LLM existente.

Limitación clave: Swarm es un sistema completamente sin estado que trata cada tarea nueva como una pizarra en blanco sin memoria de interacciones previas. Si bien esto ofrece previsibilidad y una depuración más fácil, tiene el coste de una menor adaptabilidad a largo plazo.

Camel

Un framework de agentes de rol multiagente de low-code que permite que los agentes de IA se comuniquen. Ideal para la automatización de flujos de trabajo y la generación de datos sintéticos. Ofrece más de 20 integraciones con plataformas de model.

ChatDev

Incluye agentes de IA (como diseñadores, desarrolladores, probadores y documentadores) que interactúan y trabajan juntos para realizar tareas complejas. ChatDev proporciona un visualizador basado en navegador para estudiar las interacciones de cada agente dentro de su rol y entorno.

Pydantic IA

Un framework de agentes en Python no requiere aprender un nuevo lenguaje específico de dominio. Útil para el manejo de datos estructurados y la creación de prototipos. Se integra con herramientas de registro como LogFire para la visualización de datos en tiempo real.

Agent Zero

Un framework de agentes de IA autónomo alojado en GitHub. Se puede utilizar para la generación de aplicaciones full-stack, codificación y RAG. Interactúa con varias herramientas y APIs mediante comandos en lenguaje natural.

Agentes automáticos

Un framework ligero para crear pipelines y aplicaciones de IA agéntica. A diferencia de frameworks como AutoGen y Crew IA, que utilizan abstracciones de alto nivel, Atomic Agents adopta un enfoque modular de bajo nivel. Esto ofrece a los desarrolladores un control directo sobre componentes como la gestión de entradas, la integración de herramientas y la gestión de memoria, lo que hace que cada agente sea más controlable.

Bee Agent Framework

Un kit de herramientas sin código de código abierto desarrollado por IBM Research. Implementado en TypeScript y Python. Ofrece ejecución de código en sandbox para seguridad, gestión flexible de memoria para optimizar el uso de tokens (especialmente para models como Llama 3.1) y controles de flujo de trabajo, lo que permite ramificaciones complejas, pausa/reanudación de estado y un manejo de errores sin interrupciones.

¿Qué son los agentes?

El término “agente” puede definirse de varias maneras:

1. La IA tradicional define a los agentes como sistemas que pueden percibir su entorno y actuar sobre ese entorno.
2. Algunas firmas de analistas definen a los agentes como sistemas totalmente autónomos que operan de forma independiente durante largos periodos, utilizando herramientas como funciones o APIs para interactuar con su entorno y tomar decisiones basadas en el contexto y los objetivos.¹²
3. Otros utilizan el término para describir implementaciones más prescriptivas que siguen flujos de trabajo predefinidos.¹³

En lugar de ofrecer una definición estricta, categorizamos estas variaciones como sistemas agénticos, pero hacemos una distinción arquitectónica clave entre flujos de trabajo y agentes:

1. Flujos de trabajo son sistemas en los que los LLMs y las herramientas se organizan mediante rutas de código predefinidas.
2. Agentes son sistemas en los que los LLMs de forma independiente:
   • Gestionan sus procesos y el uso de herramientas.
   • Deciden cuándo utilizar las herramientas proporcionadas de forma iterativa para lograr el objetivo principal y determinar
   • Cómo completar las tareas.

¿Por qué usar creadores de agentes de IA?

Construir agentes desde cero es una tarea compleja debido a los siguientes problemas:

• Fiabilidad: Encadenar varios pasos de IA puede aumentar las alucinaciones de la IA, especialmente en tareas que requieren resultados exactos.
• Capacidad de integración: Varios casos de uso requieren que los agentes accedan a almacenes de datos o aplicaciones externas.
• Orquestación: Los agentes deben operar en el momento adecuado y en el orden correcto para lograr un objetivo común, lo que requiere una sincronización compleja.
• Gestión de estado: Es complejo garantizar que los agentes realicen un seguimiento del estado de los demás y que los cambios en el estado de un agente no perturben a los otros.

Los creadores de agentes lo hacen más fácil al permitir que los desarrolladores se centren en la lógica de la aplicación, en lugar de lidiar con alucinaciones de IA, integraciones de herramientas, orquestación, etc.

Los creadores aportan los componentes necesarios para crear agentes de IA más fiables y capaces, entre ellos:

• Frameworks que definen una especialización (p. ej., gestión de flujos de trabajo) del model de IA agéntica.
• Plantillas de datos que ayudan a aumentar la probabilidad de que un model de IA genere resultados exactos, reduciendo las alucinaciones.
• Almacenes de datos que permiten el acceso a datos externos, SQL y bases de datos NoSQL para el almacenamiento y la consulta de datos.
• Herramientas de orquestación integradas (p. ej., protocolos de comunicación, etc.) que coordinan múltiples agentes.
• Componentes de gestión de estado para permitir que los agentes recuerden interacciones pasadas y ajusten su comportamiento en entornos dinámicos.

Leer más

Si está explorando la infraestructura que impulsa la IA agéntica con capacidad web, aquí están nuestros benchmarks más recientes:

• Navegadores remotos: cómo la infraestructura de navegadores permite a los agentes interactuar con la web de forma segura.
• Benchmark de MCP para navegadores: los mejores servidores MCP para el uso de herramientas y el acceso web.

Tutorial para construir un agente con CrewAI

En este tutorial práctico, construiremos un agente de IA con CrewAI para recomendar portátiles adaptados a las necesidades específicas de un CTO.

Escenario: Recomendar los 3 mejores portátiles para un Chief Technology Officer (CTO) que trabaja principalmente con correo electrónico y realiza un amplio desarrollo de software basado en Python.

Instalación

Comencemos instalando las bibliotecas necesarias:

¿Por qué necesitamos la OpenAI API?

CrewAI utiliza un LLM, como los models GPT de OpenAI, para impulsar el razonamiento y las respuestas del agente. El agente interpreta las tareas y genera resultados, lo que requiere una clave de OpenAI API.

Nota: La clave de API es necesaria para acceder a los models de OpenAI como GPT-4. CrewAI también puede funcionar con models de código abierto, como Llama 3.

Definición del agente

Crearemos un agente experto en productos: un asistente de IA con conocimientos sobre productos tecnológicos. Dado que nuestro escenario implica apoyar a un usuario técnico (un CTO), necesitamos un agente con sólidos conocimientos de producto y habilidades analíticas.

CrewAI define un agente basándose en su relación con las tareas. Para cada agente, debemos aclarar su rol, objetivo, historia de fondo y las herramientas que puede utilizar:

• rol: El área de especialización que representa el agente; en este caso, un experto en productos con conocimientos técnicos.
• objetivo: Un objetivo claro y específico para el agente.
• historia de fondo: Aporta al agente carácter, profundidad y conocimiento del dominio.

Definición de la tarea

En esta parte, asignamos al agente la tarea de recomendar tres portátiles adecuados para el CTO, incluido su precio y un breve resumen de una frase para cada uno.

CrewAI gestiona el razonamiento y el formato según sus restricciones, tal como se especifica mediante los parámetros description, expected_output y agent.

• description: Explica lo que debe hacer el agente.
• expected_output: Define la estructura de salida; esto garantiza claridad y calidad.
• agent: Asigna la tarea al agente que creamos.

Construcción del Crew y ejecución del flujo de trabajo

A continuación, creamos la crew, un sistema en el que los agentes se crean, se les asignan tareas e interactúan para completar sus objetivos.

CrewAI en acción: salida de ejecución del agente

Una vez que se llama al método crew.kickoff(), CrewAI ejecuta la tarea utilizando el agente definido. A continuación se muestra una salida de ejemplo de la terminal, que muestra cómo se asigna la tarea, se ejecuta y la respuesta final devuelta por el agente experto en productos:

Luego, el agente proporciona su salida de la siguiente manera:

Esta salida muestra cómo un agente, cuando está correctamente definido, puede ofrecer respuestas estructuradas, relevantes y de alta calidad para integrarlas en herramientas o flujos de trabajo del mundo real.

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¿Qué diferencia a los creadores de agentes de IA?

Elegir entre creadores de agentes de IA no consiste en encontrar la “mejor” herramienta, sino en adaptar las compensaciones arquitectónicas a las habilidades de su equipo y las necesidades del proyecto. Esto es lo que realmente diferencia a estas plataformas.

Control frente a conveniencia

Plataformas low-code (Microsoft Copilot Studio, Beam IA) le permiten arrastrar y soltar componentes para construir agentes. No se requiere programación. La plataforma gestiona la orquestación, la gestión de estado y el manejo de errores automáticamente.

La ventaja: Los equipos no técnicos pueden crear agentes funcionales en horas. Perfecto para flujos de trabajo empresariales estándar como el procesamiento de pedidos, el enrutamiento de servicio al cliente o la automatización de la entrada de datos.

La limitación: No se puede personalizar la lógica central. ¿Necesita un patrón de coordinación novedoso o una optimización específica? Está limitado a lo que ofrece la plataforma. Estas herramientas funcionan muy bien hasta que su caso de uso se aleja de sus plantillas.

Frameworks de código abierto (LangGraph, Atomic Agents) le ofrecen un control total. Usted escribe el código que define exactamente cómo piensan, coordinan y ejecutan los agentes.

La ventaja: Personalización ilimitada. Cree cualquier patrón de coordinación, optimice para casos extremos e implemente bucles de razonamiento personalizados. La gestión de estado explícita de LangGraph funciona para procesos complejos de varios pasos. Atomic Agents le permite controlar la gestión de entradas, la integración de herramientas y la memoria a un nivel granular.

La limitación: Requiere una experiencia de desarrollo considerable y tiempo. Lo que lleva horas en una plataforma low-code lleva semanas en un framework.

Opciones híbridas como CrewAI intentan encontrar un punto intermedio: plantillas para inicios rápidos y personalización a nivel de código cuando se necesita. Pero la estructura rígida de roles de CrewAI dificulta los cambios dinámicos en mitad del flujo de trabajo. Se obtiene un desarrollo inicial más fácil a costa de la adaptabilidad.

Lecturas adicionales

• Comparar 20 herramientas de seguridad de LLM y frameworks de código abierto
• Comparar más de 50 herramientas de agentes de IA

Cita esta investigación

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  year   = {2026},
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Registro de cambios

21 actualizaciones

1. 202627 de Mar

   Se eliminó Stack AI de la lista de plataformas de bajo código.

2. 11 de Feb

   Se añadió Creatio a la lista de Constructores de Agentes de IA.

3. 202528 de Nov

   Se eliminó la sección 'Leer más' de la sección 'Plataformas de bajo código/sin código'.

4. 25 de Nov

   Se amplió la sección "Qué hace diferentes a los constructores de agentes de IA" con nuevo contenido.

5. 16 de Jul

   Se añadió String a la lista de plataformas de bajo código/sin código.

6. 26 de May

   Se añadió Stack AI a la lista de plataformas de bajo código/sin código.

7. 6 de May

   Se amplió el tutorial de CrewAI con fragmentos de código y resultados de ejemplo.

8. 2 de May

   Se añadió un tutorial sobre cómo construir un agente experto en productos con CrewAI.

9. 21 de Abr

   Se eliminó el video de la sección de componentes del constructor de agentes.

10. 26 de Mar

    Se eliminó la sección 'Desarrollo de agentes: desafíos clave y cómo los constructores de agentes los resuelven'.

11. 6 de Mar

    Se actualizó la definición de plataformas de bajo código/sin código en la introducción.

12. 28 de Feb

    Se reemplazó la comparación de AutoGen, CrewAI y OpenAI Swarm con una comparación de LangGraph, AutoGen, CrewAI y OpenAI Swarm.

13. 27 de Feb

    Se eliminó la sección 'Especializaciones del creador de agentes de IA'.

14. 25 de Feb

    Se amplió la sección '¿Por qué usar constructores de agentes de IA?' con nuevo contenido sobre capacidad de integración, orquestación y gestión de estados.

15. 21 de Feb

    Se añadió una sección sobre el desarrollo de agentes de IA: desafíos clave y cómo los constructores los resuelven.

16. 22 de Ene

    Se añadió ChatDev a la lista de constructores de agentes de IA.

17. 202418 de Dic

    Se añadieron Autogen, LangChain y ChatDev a la sección de constructores de agentes de IA de código abierto.

18. 22 de Nov

    Se amplió la entrada de Beam AI con nuevos casos de uso y un ejemplo.

19. 8 de Nov

    Se eliminó el formato de lista numerada de la sección de análisis profundo del creador de agentes de IA.

20. 20 de Sep

    Se actualizó la descripción del producto Camel.

21. 23 de Ago

    Se añadió Microsoft Copilot Studio, Vertex AI y Vonage AI Studio a la lista de constructores de agentes de IA.

Enlaces de referencia

1.

January 2026: LangChain Newsletter

LangChain Blog

2.

What's new in Copilot Studio - Microsoft Copilot Studio | Microsoft Learn

3.

LangSmith Cloud changelog - Docs by LangChain

Docs by LangChain

4.

Changelog - Docs by LangChain

Docs by LangChain

5.

LangChain vs LangGraph: When to Use Each & Migration Tutorial

ClickIT DevOps & Software Development

6.

AutoGen Update · microsoft/autogen · Discussion #7066 · GitHub

7.

Introducing Microsoft Agent Framework | Microsoft Azure Blog

Microsoft Azure Blog

8.

crewai · PyPI

9.

GitHub - crewAIInc/crewAI: Framework for orchestrating role-playing, autonomous AI agents. By fostering collaborative intelligence, CrewAI empowers agents to work together seamlessly, tackling complex tasks. · GitHub

10.

Solving Scalability and Management Woes: Integrating CrewAI with an MCP Server · Technical news about AI, coding and all

11.

Multi-Agent Collaboration Mechanisms: A Survey of LLMs

12.

AI Agents: What They Are and Their Business Impact | BCG

Boston Consulting Group

13.

AI Agents — Introduction, Workflows and Application | by Sulbha Jain | Medium

Medium

Cem Dilmegani

Analista Principal

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Cem ha sido el analista principal en AIMultiple desde 2017.

El trabajo de Cem en AIMultiple ha sido citado por publicaciones líderes mundiales como Business Insider, Forbes, Morning Brew y Washington Post, empresas globales como Deloitte y HPE, ONG como World Economic Forum y organizaciones supranacionales como European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]

A lo largo de su carrera, Cem trabajó como consultor tecnológico, comprador de tecnología y emprendedor tecnológico. Asesoró a empresas en sus decisiones tecnológicas en McKinsey & Company y Altman Solon durante más de una década. También publicó un informe de McKinsey sobre digitalización.

Dirigió la estrategia tecnológica y las adquisiciones de una empresa de telecomunicaciones reportando al CEO. También lideró el crecimiento comercial de la empresa de deep tech Hypatos, que alcanzó unos ingresos recurrentes anuales de 7 dígitos y una valoración de 9 dígitos desde 0 en 2 años. El trabajo de Cem en Hypatos fue cubierto por publicaciones tecnológicas líderes como TechCrunch y Business Insider.

Cem participa habitualmente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó en Bogazici University como ingeniero informático y tiene un MBA de Columbia Business School.

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Investigado por

Sena Sezer

Analista de Industria

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Sena es analista de industria en AIMultiple. Completó su licenciatura en Bogazici University.

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