Muchas organizaciones cuentan con el mandato de la dirección de maximizar el valor de la IA empresarial. Sin embargo, las investigaciones muestran que el 95 % de los proyectos piloto de IA generativa en empresas no consiguen generar un retorno de inversión (ROI) medible ni pasar a entornos de producción (Informe MIT Media Lab/Project NANDA 2025). Esto se debe, en muchos casos, a que los datos subyacentes carecen de significado semántico y la IA simplemente no comprende qué significan estar fragmentados
La información crítica está distribuida en miles de tablas desconectadas con nombres y columnas poco intuitivos, lo que hace que los datos pierdan su contexto empresarial. Cuando la IA intenta interpretar estos datos, existe una alta probabilidad de que seleccione el campo incorrecto y proporcione respuestas completamente erróneas a los responsables de la toma de decisiones.
Para resolver ese, EPI-USE Labs anunció la puesta en marcha de Semantik, una plataforma de datos nativa de IA diseñada para crear una base fiable y estructurada en entornos SAP y otros ecosistemas empresariales.
“Trasladar datos sin procesar a un entorno cloud no los convierte automáticamente en datos inteligentes”, afirma Paul Snyman, Head of Product Management en EPI-USE Labs. “La migración es la inversión, pero el grafo semántico que se construye durante ese proceso es el retorno. Antes de que las empresas inviertan millones en una plataforma de IA, deben invertir en preparar sus datos para la IA”.
A diferencia de las startups de IA genérica que parten desde cero, EPI-USE Labs no necesita adivinar cómo funciona una empresa. Gracias a su gestión de datos en el sector, la compañía puede mapear automáticamente hasta el 98 % de las relaciones entre ellos. Esto elimina meses de trabajo manual costoso al conectar de forma inmediata el significado que ya está oculto en los datos y proporciona a los agentes de IA el contexto empresarial necesario para operar de manera eficaz.
“Utilizamos más de 3.700 definiciones de objetos de negocio. Esto permite a los usuarios interactuar con el sistema mediante lenguaje natural y flujos de trabajo automatizados, en lugar de utilizar códigos técnicos. Si utiliza SAP Joule, por ejemplo, Semantik proporciona escenarios de integración estándar para aprovechar directamente las capacidades de la plataforma Semantik desde Joule”, comenta el Dr. Tiaan Scheepers, Head of Product Engineering.
Con el lanzamiento de Semantik, EPI-USE Labs asegura que ofrece una plataforma continua impulsada por IA que abarca todo el ciclo de vida de los datos empresariales. Cada capacidad forma parte de la misma plataforma, utiliza el mismo lenguaje y comparte la misma inteligencia.
“El ciclo de vida de Semantik representa el recorrido completo de los datos empresariales, desde la evaluación inicial hasta la operación continua y su eventual retirada”, explica Scheepers. “En el centro de este ciclo de vida se encuentra un efecto multiplicador. Cada vez que se activa un producto a lo largo del ciclo, los resultados se incorporan a un grafo de conocimiento central, haciendo que la comprensión de sus datos por parte de la plataforma sea más completa con cada interacción”.
Dado que las empresas necesitan una seguridad absoluta al implementar IA, Semantik utiliza un enfoque de “caja de cristal”. Cada decisión tomada por la IA queda registrada, es totalmente auditable y visible. Gracias a un control de autonomía ajustable, los agentes de IA pueden operar en modo de solo lectura o proponer correcciones para que un usuario las apruebe, garantizando que el control permanezca siempre en manos del usuario.
Los clientes pueden iniciar su recorrido con Semantik Map, un análisis automatizado, sin riesgos y de solo lectura del panorama de datos empresariales. Semantik Map va más allá de las comprobaciones superficiales de compatibilidad: realiza un perfilado semántico profundo, un análisis de brechas y evaluaciones de calidad de datos para definir los próximos pasos en el viaje hacia la nube.
