{"id":602854,"date":"2025-10-16T05:28:26","date_gmt":"2025-10-16T12:28:26","guid":{"rendered":"https:\/\/www.genesys.com\/blog\/post\/how-genesys-and-scaled-cognition-are-shaping-the-future-of-agentic-orchestration"},"modified":"2025-11-11T00:22:00","modified_gmt":"2025-11-11T08:22:00","slug":"how-genesys-and-scaled-cognition-are-shaping-the-future-of-agentic-orchestration","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.genesys.com\/es-mx\/blog\/post\/how-genesys-and-scaled-cognition-are-shaping-the-future-of-agentic-orchestration","title":{"rendered":"Genesys y Scaled Cognition est\u00e1n definiendo el futuro de la orquestaci\u00f3n ag\u00e9ntica"},"content":{"rendered":"

[vc_section full_width=”stretch_row”][vc_row][vc_column][vc_column_text css=””]Consumer loyalty is tested in the moments that matter most. A customer spots an unauthorized charge and wants it resolved on the spot; a policyholder calls after a fire desperate for guidance while their home still smolders; or a patient waits for treatment approval with each day of delay carrying real consequences. These are not times for apologies or vague promises. People expect progress and empathy delivered as swift, dependable action from both artificial intelligence (AI) and human agents.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Genesys is focused on meeting this standard with agentic orchestration. Today we announced a new partnership with Scaled Cognition<\/a> that will deepen our capabilities to build AI that turns intent into outcomes.\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Together, we\u2019re charting the future where AI agents don\u2019t stop at conversations. They will take the next action, resolve the issue, and deliver results reliably and under enterprise-grade governance. By integrating the Scaled Cognition APT-1 large action model into the Genesys Cloud\u2122 platform<\/a>, organizations will be able to deploy autonomous virtual agents that can complete workflows in real time, adhere to compliance policies and deliver customer experiences where resolutions define success.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

This is the next evolution of agentic orchestration<\/a> \u2014 AI systems built to carry intent through to completion by turning complex workflows into predictable, repeatable outcomes.<\/span>\u00a0<\/span>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][\/vc_section][vc_section][vc_row][vc_column][vc_column_text css=””]<\/p>\n

Convertir palabras en acciones con LAM <\/span><\/h2>\n

Los modelos de lenguaje de gran tama\u00f1o (LLM) se entrenan a partir de texto y se dise\u00f1an para conversar sobre los pr\u00f3ximos pasos, en lugar de ejecutarlos. Pueden explicar c\u00f3mo se procesar\u00e1 un reclamo o cu\u00e1ndo se podr\u00eda actualizar una cuenta, pero no pueden ejecutar esas acciones de manera confiable. <\/span><\/p>\n

Los modelos de acci\u00f3n de gran tama\u00f1o (LAM) ampl\u00edan la potencia conversacional de los LLM al agregar la capacidad de decidir, actuar y verificar. Esto dar\u00e1 lugar a experiencias m\u00e1s ricas y complejas y permitir\u00e1 que los agentes virtuales ejecuten un flujo de trabajo de principio a fin entre m\u00faltiples sistemas y pol\u00edticas. <\/span><\/p>\n

Los LAM est\u00e1n entrenados para combinar la conversaci\u00f3n con las pol\u00edticas y las reglas que rigen los flujos de trabajo del mundo real y, en funci\u00f3n de ellos, adoptar las medidas correspondientes. En lugar de limitarse a predecir la siguiente palabra, tambi\u00e9n deciden el paso correcto, llaman a la API correcta, aplican la pol\u00edtica correcta o escalan la interacci\u00f3n cuando sea necesario. <\/span><\/p>\n

Debido a que parte de su entrenamiento se enfoca en la ejecuci\u00f3n, pueden comportarse de manera m\u00e1s determinista, reducir la variaci\u00f3n y ofrecer resultados m\u00e1s confiables. El impacto ser\u00e1 un control m\u00e1s fuerte del comportamiento del modelo, una resoluci\u00f3n m\u00e1s r\u00e1pida y la capacidad de eliminar las alucinaciones. Las ventajas para las empresas son una mayor eficiencia y garant\u00eda de cumplimiento; y para los clientes, resultados m\u00e1s r\u00e1pidos y \u00f3ptimos. <\/span><\/p>\n

Piensa en el siguiente escenario de facturaci\u00f3n: un cliente desconoce un cargo y busca ayuda. Un agente basado en LLM responde con empat\u00eda, gu\u00eda al cliente a trav\u00e9s del proceso y describe lo que suceder\u00e1 a continuaci\u00f3n. Sin embargo, el reembolso real se concreta a trav\u00e9s de procesos posteriores y pasos de seguimiento. <\/span><\/p>\n

Un agente basado en LAM ampliar\u00eda estas funciones de la siguiente manera: autenticando la cuenta, publicando el cr\u00e9dito, verificando la transacci\u00f3n y confirmando la resoluci\u00f3n dentro de la misma interacci\u00f3n. En este caso, se podr\u00eda entregar una soluci\u00f3n de inmediato. Cierra el ciclo para el cliente y ejecuta los pasos operativos posteriores, todo dentro de la misma interacci\u00f3n. <\/span>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][\/vc_section][vc_section][vc_row][vc_column][vc_column_text css=””]<\/p>\n

La ventaja de Genesys y Scaled Cognition <\/span><\/h2>\n

Cualquiera puede obtener una licencia para usar un LLM tradicional. M\u00e1s all\u00e1 del acceso a los modelos, lo que distingue a Genesys es c\u00f3mo los orquestamos dentro de nuestra plataforma unificada que est\u00e1 dise\u00f1ada espec\u00edficamente para la experiencia del cliente (CX). <\/span><\/p>\n

Genesys Cloud ya admite una amplia gama de opciones, incluidos los modelos de frontera, de c\u00f3digo abierto y los propios Genesys, y los integra a trav\u00e9s de Amazon Bedrock. Con esto, las empresas pueden innovar utilizando los modelos que mejor se adapten a sus objetivos y, al mismo tiempo, mantienen la seguridad, el control y el rendimiento. <\/span><\/p>\n

Los LAM de Scaled Cognition se sustentan en esa base. Combinan la potencia conversacional de los LLM con la inteligencia impulsada por la acci\u00f3n. Al combinar el poder de orquestaci\u00f3n de Genesys Cloud con los modelos especialmente dise\u00f1ados de Scaled Cognition para la experiencia del cliente, las empresas tendr\u00e1n acceso a agentes aut\u00f3nomos que pueden operar con a\u00fan m\u00e1s precisi\u00f3n y control. <\/span><\/p>\n

Las organizaciones podr\u00e1n dise\u00f1ar agentes virtuales que puedan ejecutar tareas complejas de manera confiable, trabajar en perfecta coordinaci\u00f3n con equipos humanos y mantener el cumplimiento reglamentario. Lo destacado y distintivo de esto es que una intrincada l\u00f3gica empresarial puede traducirse en comportamientos deterministas cuyo objetivo es producir resultados consistentes, auditables y alineados con las pol\u00edticas empresariales, que incluyen: <\/span><\/p>\n