SoftwareOne lanza un sistema de optimización de costes para agentes de IA
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El sistema integra capacidades de observabilidad sobre Microsoft Azure para monitorizar el comportamiento de los agentes y mejorar su eficacia operativa. SoftwareOne ha sido reconocida como uno de los primeros partners en obtener el nuevo Frontier Partner Badge de Microsoft.
SoftwareOne ha anunciado el lanzamiento de su GenAI multi-agent cost optimization system, una solución diseñada para ayudar a empresas y partners a medir y optimizar el coste, la precisión y el rendimiento de sus agentes de inteligencia artificial.
La compañía destaca que esta tecnología nace de su doble experiencia: más de una década trabajando en IA y 25 años de liderazgo en software asset management, una combinación que le permite abordar tanto la innovación como la economía necesaria para escalar la IA de forma responsable.
“Nuestro sistema ayuda a desplegar el agente adecuado para cada tarea y garantizar resultados medibles”, señala Melissa Mulholland, co-CEO de SoftwareOne.
Observabilidad como pilar para mejorar el rendimiento de los agentes
El nuevo sistema sitúa la observabilidad de IA en el centro de su propuesta. A través de servicios gestionados, permite a las organizaciones monitorizar, analizar y mejorar continuamente el comportamiento y el impacto operativo de sus agentes de IA.
La solución está integrada en la pila tecnológica de Microsoft Azure, lo que facilita la supervisión de modelos, la detección de ineficiencias y la optimización continua del rendimiento.
El lanzamiento llega respaldado por un hito reciente: SoftwareOne ha sido reconocida como uno de los primeros partners en obtener el Microsoft Frontier Partner Badge, una distinción que identifica a las organizaciones que sitúan la IA en el núcleo de su propuesta de valor y de su forma de operar. Este reconocimiento refuerza el posicionamiento de SoftwareOne como actor clave en la adopción empresarial de la IA generativa.
Aunque SoftwareOne también desarrolla agentes propios, la compañía subraya que su papel principal es actuar como habilitador, facilitador y operador de ecosistemas multi-agente. Su objetivo es ayudar a las empresas a evaluar el coste real de cada agente, medir su precisión y rendimiento, y determinar qué modelo GenAI es el más adecuado para cada caso de uso.
Este enfoque permite a las organizaciones obtener una visión clara de qué agentes aportan más valor y cómo optimizar su despliegue
