O Próximo Passo da Inteligência Artificial nos Negócios: Copilotos, Agentes Autônomos e Automação Inteligente

Explore como copilotos corporativos, agentes autônomos e automação inteligente estão redefinindo o trabalho nas empresas, com insights sobre implementação e democratização da IA.

A IA já não é mais uma promessa distante, ela já virou parte da infraestrutura estratégica nas empresas que querem competir nos mais altos níveis. O uso relatado de IA em pelo menos uma função de negócio continua a aumentar, refletindo uma tendência crescente de adoção corporativa. Em 2024, 75% das empresas globais já utilizavam IA generativa de alguma forma, um salto impressionante em relação aos 55% do ano anterior (Microsoft News, 2024). Executivos C-level reconhecem a IA como essencial para o futuro de suas companhias, e grande parte das organizações já prioriza sua implementação nas operações. As tecnologias de IA, especialmente a IA generativa, se disseminaram rapidamente: estima-se que 71% das empresas utilizam IA generativa regularmente em 2024, contra apenas 33% em 2023 (McKinsey, 2024). Um sinal claro de que a IA está remodelando rotinas e impulsionando produtividade em escala.

Diante desse cenário, surge uma nova etapa evolutiva na aplicação da IA nos negócios. Estamos testemunhando a transição de simples assistentes virtuais e modelos preditivos para "copilotos" corporativos e agentes autônomos profundamente integrados aos fluxos de trabalho. Como observou Ritu Jyoti, vice-presidente da IDC, "estamos num ponto de viragem... onde passamos de utilizar apenas assistentes e copilotos padrão, que apoiam a obtenção de conhecimento e a geração de conteúdo, para agentes de IA personalizados e capazes de executar workflows complexos e variadas etapas num mundo digital" (Microsoft Blog, 2024). Em outras palavras, o próximo passo da IA nos negócios envolve elevar o patamar: copilotos inteligentes que aumentam a capacidade humana e agentes autônomos que automatizam tarefas de ponta a ponta.

IA Generativa e Copilotos Corporativos: Uma Nova Era de Produtividade

A explosão da IA generativa, representada por modelos como GPT-4 e ferramentas derivadas (ChatGPT, DALL-E, etc.), inaugurou uma nova era de produtividade nas empresas. Diferentemente da IA tradicional focada apenas em análise preditiva, a IA generativa consegue criar conteúdo original com base em prompts em linguagem natural. Isso viabilizou uma onda de "copilotos" corporativos, assistentes de IA integrados às ferramentas de trabalho do dia a dia. Exemplos práticos vão desde assistentes de escrita e análise capazes de redigir e-mails ou sintetizar relatórios, até copilotos de desenvolvimento de software que sugerem códigos aos programadores.

Esses copilotos inteligentes amplificam a capacidade humana, atuando como parceiros de trabalho. Estudos já mostram ganhos concretos: iniciativas de IA em marketing relatam +20% em vendas e –30% em custos de suporte ao usar geração de conteúdo automatizada e atendimento por IA. Não por acaso, produtividade desponta como o principal resultado buscado pelas empresas com IA. 92% dos usuários de IA entrevistados pela IDC afirmam utilizar a tecnologia para alcançar maior produtividade e 43% dizem que os casos de uso focados em produtividade proporcionaram o maior ROI em seus negócios (Microsoft News, 2024).

Ao incorporar IA generativa em seus fluxos de trabalho, as empresas estão reescrevendo processos de trabalho. Isso desloca o foco humano para onde ele vale mais: decisões estratégicas, criação de valor e inovação. Em outras palavras, o copiloto de IA assume o trabalho pesado, enquanto o humano direciona e refina o resultado.

Agentes Autônomos e Automação Inteligente: Além dos Copilotos

Se os copilotos representam IA atuando como assistentes proativos, os agentes autônomos levam a transformação um passo adiante ao executar ações e decisões de forma independente, dentro de limites definidos. Um agente de IA autônomo é essencialmente um software inteligente que interpreta o contexto, decide com base em regras ou metas e executa ações sem intervenção contínua do usuário. Diferente de uma simples resposta do ChatGPT a uma pergunta isolada, um agente autônomo pode conduzir processos completos, encadeando múltiplas etapas, interagindo com diferentes sistemas e até com outros agentes para cumprir uma meta.

Os impactos esperados disso nos próximos anos são significativos. Trata-se de popularizar o poder da IA para todos os níveis da organização: do estagiário ao CEO, todos apoiados por agentes e copilotos que ampliam suas habilidades. Em vez de algumas posições isoladas usando automação, toda a força de trabalho ganha "superpoderes" de IA.

Naturalmente, agentes autônomos exigem cuidado na governança. Eles seguem regras e objetivos pré-definidos, mas uma vez em operação, podem interagir de maneiras não previstas. A cibersegurança também é uma preocupação emergente. Conforme agentes assumem mais ações, abrem-se vetores de ataque diferentes. A Gartner alerta que, até 2028, 25% das violações de segurança corporativa poderão estar ligadas a abuso ou falhas de agentes de IA (Gartner, 2024). Será crucial implementar mecanismos de proteção, auditoria e intervenção humana (no estilo human-in-the-loop) para garantir que os agentes permaneçam alinhados aos interesses do negócio e em conformidade com normas.

Autonomia para Times de Negócio: IA sem Dependência do TI

Tradicionalmente, iniciativas de IA nas empresas ficavam confinadas a equipes técnicas especializadas. Cientistas de dados desenvolvendo modelos preditivos, engenheiros de software integrando APIs, etc. Para um departamento de negócios (marketing, operações, finanças) obter uma solução de IA, muitas vezes era preciso entrar na fila do TI ou contratar consultorias externas. Esse modelo centralizado nem sempre acompanha o ritmo das necessidades do negócio moderno, que exige agilidade e customização constantes. Por isso, uma das fronteiras mais importantes da transformação digital é a democratização da IA: dar autonomia para que times de negócio construam suas próprias soluções de IA, de forma rápida e sem depender totalmente de desenvolvimento tradicional.

Os avanços recentes tornam isso possível por meio de plataformas low-code/no-code de IA. Ferramentas desta categoria fornecem interfaces visuais, blocos pré-montados e integrações prontas, eliminando a necessidade de escrever código complexo. Assim, profissionais sem conhecimento técnico em programação podem desenvolver agentes de IA sofisticados e fluxos automatizados arrastando componentes e configurando lógicas simples. Um relatório da OpenAI exemplificou essa tendência com o lançamento do Agent Builder, destacando que a solução surgiu num momento em que as empresas buscam implementar automações inteligentes sem depender de equipes extensas de desenvolvimento.

Luria: Empoderando Negócios a Liderar a Transformação

Neste contexto de democratização da IA, destaca-se a plataforma Luria, desenvolvida pela PX Data (startup de tecnologia sediada no Rio de Janeiro). A Luria exemplifica o próximo passo da IA nos negócios ao oferecer construção de workflows de agentes de IA sem código, com foco na análise de dados corporativos. Lançada em 2024, a Luria foi apresentada como uma plataforma modular de IA generativa que viabiliza às empresas construírem sua própria arquitetura corporativa de agentes de IA totalmente robusta e escalável, projetada para ir "além dos dashboards tradicionais".

Ela oferece diálogos em linguagem natural, construção intuitiva de agentes de IA, integração colaborativa e capacidade de se conectar a fontes externas como Power BI, Metabase e Tableau. Em outras palavras, é como ter um copiloto conversacional para seus dados de negócio, que permite tanto consultar informações de forma inteligente quanto orquestrar análises e relatórios customizados sem escrever uma linha de código.

Conclusão

A adoção massiva de IA generativa, copilotos corporativos e agentes autônomos sinaliza que estamos adentrando uma nova fase da transformação digital. Se a última década foi marcada pelo big data e pela análise preditiva, os próximos anos serão moldados pela IA generativa e agentes inteligentes atuando em todos os setores da empresa, do estratégico ao operacional. Esses avanços estão remodelando o trabalho, automatizando tarefas repetitivas, enriquecendo atividades cognitivas e impulsionando a produtividade a patamares inéditos.

Para quem ocupa o front estratégico das organizações, a mensagem é clara: a IA deixou de ser uma escolha estratégica e virou critério para permanecer no jogo. Empresas que investem em capacitar seus times com IA, seja por meio de treinamento intenso ou de ferramentas no-code amigáveis, tendem a colher vantagens significativas em velocidade, inteligência de mercado e inovação contínua.

Em última análise, o próximo passo da IA nos negócios não é sobre máquinas substituindo humanos, mas sobre máquinas habilitando humanos a realizarem mais, com mais inteligência e menos esforço. Copilotos corporativos irão coexistir com colaboradores, tornando-os mais produtivos e criativos. Agentes autônomos cuidarão do trabalho tedioso, permitindo que as pessoas foquem no que gera valor.

The Next Step of Artificial Intelligence in Business: Copilots, Autonomous Agents and Intelligent Automation

Explore how corporate copilots, autonomous agents and intelligent automation are redefining work in companies, with insights on implementation and democratization of AI.

AI is no longer a distant promise, it has become part of the strategic infrastructure of companies that want to compete at the highest levels. Reported use of AI in at least one business function continues to increase, reflecting a growing trend of corporate adoption. In 2024, 75% of global companies already used generative AI in some way, an impressive jump from 55% the previous year (Microsoft News, 2024). C-level executives recognize AI as essential to the future of their companies, and most organizations already prioritize its implementation in operations. AI technologies, especially generative AI, have spread rapidly: it is estimated that 71% of companies use generative AI regularly in 2024, compared to only 33% in 2023 (McKinsey, 2024). A clear sign that AI is reshaping routines and driving productivity at scale.

Given this scenario, a new evolutionary stage emerges in the application of AI in business. We are witnessing the transition from simple virtual assistants and predictive models to "corporate copilots" and autonomous agents deeply integrated into workflows. As observed by Ritu Jyoti, IDC vice president, "we are at a turning point... where we move from using only standard assistants and copilots, which support knowledge acquisition and content generation, to personalized AI agents capable of executing complex workflows and various steps in a digital world" (Microsoft Blog, 2024). In other words, the next step of AI in business involves raising the bar: intelligent copilots that enhance human capacity and autonomous agents that automate end-to-end tasks.

Generative AI and Corporate Copilots: A New Era of Productivity

The explosion of generative AI, represented by models like GPT-4 and derived tools (ChatGPT, DALL-E, etc.), inaugurated a new era of productivity in companies. Unlike traditional AI focused only on predictive analysis, generative AI can create original content based on natural language prompts. This enabled a wave of "corporate copilots," AI assistants integrated into daily work tools. Practical examples range from writing and analysis assistants capable of drafting emails or synthesizing reports, to software development copilots that suggest code to programmers.

These intelligent copilots amplify human capacity, acting as work partners. Studies already show concrete gains: AI initiatives in marketing report +20% in sales and –30% in support costs when using automated content generation and AI-powered customer service. Not surprisingly, productivity emerges as the main result sought by companies with AI. 92% of AI users interviewed by IDC claim to use the technology to achieve greater productivity and 43% say that productivity-focused use cases provided the highest ROI in their businesses (Microsoft News, 2024).

By incorporating generative AI into their workflows, companies are rewriting work processes. This shifts human focus to where it matters most: strategic decisions, value creation and innovation. In other words, the AI copilot takes on the heavy work, while the human directs and refines the result.

Autonomous Agents and Intelligent Automation: Beyond Copilots

If copilots represent AI acting as proactive assistants, autonomous agents take the transformation a step further by executing actions and decisions independently, within defined limits. An autonomous AI agent is essentially intelligent software that interprets context, decides based on rules or goals and executes actions without continuous user intervention. Unlike a simple ChatGPT response to an isolated question, an autonomous agent can conduct complete processes, chaining multiple steps, interacting with different systems and even with other agents to fulfill a goal.

The expected impacts of this in the coming years are significant. It's about popularizing AI power for all levels of the organization: from intern to CEO, all supported by agents and copilots that expand their skills. Instead of some isolated positions using automation, the entire workforce gains AI "superpowers."

Naturally, autonomous agents require careful governance. They follow pre-defined rules and objectives, but once in operation, they can interact in unforeseen ways. Cybersecurity is also an emerging concern. As agents take on more actions, different attack vectors open up. Gartner warns that by 2028, 25% of corporate security breaches may be linked to abuse or failures of AI agents (Gartner, 2024). It will be crucial to implement protection mechanisms, auditing and human intervention (human-in-the-loop style) to ensure that agents remain aligned with business interests and in compliance with regulations.

Autonomy for Business Teams: AI without IT Dependence

Traditionally, AI initiatives in companies were confined to specialized technical teams. Data scientists developing predictive models, software engineers integrating APIs, etc. For a business department (marketing, operations, finance) to obtain an AI solution, it was often necessary to get in line with IT or hire external consultancies. This centralized model doesn't always keep pace with the needs of modern business, which requires constant agility and customization. Therefore, one of the most important frontiers of digital transformation is the democratization of AI: giving autonomy for business teams to build their own AI solutions, quickly and without depending entirely on traditional development.

Recent advances make this possible through low-code/no-code AI platforms. Tools in this category provide visual interfaces, pre-built blocks and ready integrations, eliminating the need to write complex code. Thus, professionals without technical programming knowledge can develop sophisticated AI agents and automated flows by dragging components and configuring simple logic. An OpenAI report exemplified this trend with the launch of Agent Builder, highlighting that the solution emerged at a time when companies seek to implement intelligent automations without depending on extensive development teams.

Luria: Empowering Businesses to Lead Transformation

In this context of AI democratization, the Luria platform stands out, developed by PX Data (technology startup based in Rio de Janeiro). Luria exemplifies the next step of AI in business by offering no-code AI agent workflow construction, focused on corporate data analysis. Launched in 2024, Luria was presented as a modular generative AI platform that enables companies to build their own fully robust and scalable corporate AI agent architecture, designed to go "beyond traditional dashboards."

It offers natural language dialogues, intuitive AI agent construction, collaborative integration and the ability to connect to external sources such as Power BI, Metabase and Tableau. In other words, it's like having a conversational copilot for your business data, which allows both intelligent information querying and orchestrating custom analyses and reports without writing a single line of code.

Conclusion

The massive adoption of generative AI, corporate copilots and autonomous agents signals that we are entering a new phase of digital transformation. If the last decade was marked by big data and predictive analysis, the coming years will be shaped by generative AI and intelligent agents acting in all sectors of the company, from strategic to operational. These advances are reshaping work, automating repetitive tasks, enriching cognitive activities and driving productivity to unprecedented levels.

For those who occupy the strategic front of organizations, the message is clear: AI has ceased to be a strategic choice and has become a criterion for staying in the game. Companies that invest in empowering their teams with AI, whether through intensive training or friendly no-code tools, tend to reap significant advantages in speed, market intelligence and continuous innovation.

Ultimately, the next step of AI in business is not about machines replacing humans, but about machines enabling humans to achieve more, with more intelligence and less effort. Corporate copilots will coexist with collaborators, making them more productive and creative. Autonomous agents will take care of tedious work, allowing people to focus on what generates value.

El Próximo Paso de la Inteligencia Artificial en los Negocios: Copilotos, Agentes Autónomos y Automatización Inteligente

Explora cómo los copilotos corporativos, agentes autónomos y automatización inteligente están redefiniendo el trabajo en las empresas, con perspectivas sobre implementación y democratización de la IA.

La IA ya no es una promesa distante, se ha convertido en parte de la infraestructura estratégica de las empresas que quieren competir en los más altos niveles. El uso reportado de IA en al menos una función de negocio continúa aumentando, reflejando una tendencia creciente de adopción corporativa. En 2024, 75% de las empresas globales ya utilizaban IA generativa de alguna forma, un salto impresionante en relación al 55% del año anterior (Microsoft News, 2024). Los ejecutivos C-level reconocen la IA como esencial para el futuro de sus compañías, y gran parte de las organizaciones ya prioriza su implementación en las operaciones. Las tecnologías de IA, especialmente la IA generativa, se diseminaron rápidamente: se estima que 71% de las empresas utilizan IA generativa regularmente en 2024, contra apenas 33% en 2023 (McKinsey, 2024). Una señal clara de que la IA está remodelando rutinas e impulsando productividad a escala.

Ante este escenario, surge una nueva etapa evolutiva en la aplicación de la IA en los negocios. Estamos presenciando la transición de simples asistentes virtuales y modelos predictivos a "copilotos" corporativos y agentes autónomos profundamente integrados a los flujos de trabajo. Como observó Ritu Jyoti, vicepresidente de IDC, "estamos en un punto de inflexión... donde pasamos de utilizar apenas asistentes y copilotos estándar, que apoyan la obtención de conocimiento y la generación de contenido, a agentes de IA personalizados y capaces de ejecutar workflows complejos y variadas etapas en un mundo digital" (Microsoft Blog, 2024). En otras palabras, el próximo paso de la IA en los negocios involucra elevar el nivel: copilotos inteligentes que aumentan la capacidad humana y agentes autónomos que automatizan tareas de extremo a extremo.

IA Generativa y Copilotos Corporativos: Una Nueva Era de Productividad

La explosión de la IA generativa, representada por modelos como GPT-4 y herramientas derivadas (ChatGPT, DALL-E, etc.), inauguró una nueva era de productividad en las empresas. A diferencia de la IA tradicional enfocada apenas en análisis predictivo, la IA generativa puede crear contenido original basado en prompts en lenguaje natural. Esto viabilizó una ola de "copilotos" corporativos, asistentes de IA integrados a las herramientas de trabajo del día a día. Ejemplos prácticos van desde asistentes de escritura y análisis capaces de redactar emails o sintetizar reportes, hasta copilotos de desarrollo de software que sugieren códigos a los programadores.

Estos copilotos inteligentes amplifican la capacidad humana, actuando como socios de trabajo. Los estudios ya muestran ganancias concretas: las iniciativas de IA en marketing reportan +20% en ventas y –30% en costos de soporte al usar generación de contenido automatizada y atención por IA. No por casualidad, la productividad emerge como el principal resultado buscado por las empresas con IA. 92% de los usuarios de IA entrevistados por IDC afirman utilizar la tecnología para alcanzar mayor productividad y 43% dicen que los casos de uso enfocados en productividad proporcionaron el mayor ROI en sus negocios (Microsoft News, 2024).

Al incorporar IA generativa en sus flujos de trabajo, las empresas están reescribiendo procesos de trabajo. Esto desplaza el foco humano hacia donde vale más: decisiones estratégicas, creación de valor e innovación. En otras palabras, el copiloto de IA asume el trabajo pesado, mientras el humano dirige y refina el resultado.

Agentes Autónomos y Automatización Inteligente: Más Allá de los Copilotos

Si los copilotos representan IA actuando como asistentes proactivos, los agentes autónomos llevan la transformación un paso adelante al ejecutar acciones y decisiones de forma independiente, dentro de límites definidos. Un agente de IA autónomo es esencialmente un software inteligente que interpreta el contexto, decide con base en reglas o metas y ejecuta acciones sin intervención continua del usuario. Diferente de una simple respuesta de ChatGPT a una pregunta aislada, un agente autónomo puede conducir procesos completos, encadenando múltiples etapas, interactuando con diferentes sistemas e incluso con otros agentes para cumplir una meta.

Los impactos esperados de esto en los próximos años son significativos. Se trata de popularizar el poder de la IA para todos los niveles de la organización: del pasante al CEO, todos apoyados por agentes y copilotos que amplían sus habilidades. En lugar de algunas posiciones aisladas usando automatización, toda la fuerza de trabajo gana "superpoderes" de IA.

Naturalmente, los agentes autónomos exigen cuidado en la gobernanza. Siguen reglas y objetivos pre-definidos, pero una vez en operación, pueden interactuar de maneras no previstas. La ciberseguridad también es una preocupación emergente. Conforme los agentes asumen más acciones, se abren vectores de ataque diferentes. Gartner alerta que, hasta 2028, 25% de las violaciones de seguridad corporativa podrán estar ligadas a abuso o fallas de agentes de IA (Gartner, 2024). Será crucial implementar mecanismos de protección, auditoría e intervención humana (en el estilo human-in-the-loop) para garantizar que los agentes permanezcan alineados a los intereses del negocio y en conformidad con normas.

Autonomía para Equipos de Negocio: IA sin Dependencia del TI

Tradicionalmente, las iniciativas de IA en las empresas quedaban confinadas a equipos técnicos especializados. Científicos de datos desarrollando modelos predictivos, ingenieros de software integrando APIs, etc. Para un departamento de negocio (marketing, operaciones, finanzas) obtener una solución de IA, muchas veces era necesario entrar en la fila del TI o contratar consultorías externas. Este modelo centralizado no siempre acompaña el ritmo de las necesidades del negocio moderno, que exige agilidad y customización constantes. Por eso, una de las fronteras más importantes de la transformación digital es la democratización de la IA: dar autonomía para que equipos de negocio construyan sus propias soluciones de IA, de forma rápida y sin depender totalmente del desarrollo tradicional.

Los avances recientes hacen esto posible por medio de plataformas low-code/no-code de IA. Herramientas de esta categoría proporcionan interfaces visuales, bloques pre-montados e integraciones listas, eliminando la necesidad de escribir código complejo. Así, profesionales sin conocimiento técnico en programación pueden desarrollar agentes de IA sofisticados y flujos automatizados arrastrando componentes y configurando lógicas simples. Un reporte de OpenAI ejemplificó esta tendencia con el lanzamiento del Agent Builder, destacando que la solución surgió en un momento en que las empresas buscan implementar automatizaciones inteligentes sin depender de equipos extensos de desarrollo.

Luria: Empoderando Negocios a Liderar la Transformación

En este contexto de democratización de la IA, se destaca la plataforma Luria, desarrollada por PX Data (startup de tecnología con sede en Río de Janeiro). Luria ejemplifica el próximo paso de la IA en los negocios al ofrecer construcción de workflows de agentes de IA sin código, con foco en el análisis de datos corporativos. Lanzada en 2024, Luria fue presentada como una plataforma modular de IA generativa que viabiliza a las empresas construir su propia arquitectura corporativa de agentes de IA totalmente robusta y escalable, diseñada para ir "más allá de los dashboards tradicionales".

Ofrece diálogos en lenguaje natural, construcción intuitiva de agentes de IA, integración colaborativa y capacidad de conectarse a fuentes externas como Power BI, Metabase y Tableau. En otras palabras, es como tener un copiloto conversacional para sus datos de negocio, que permite tanto consultar información de forma inteligente como orquestrar análisis y reportes personalizados sin escribir una línea de código.

Conclusión

La adopción masiva de IA generativa, copilotos corporativos y agentes autónomos señala que estamos entrando en una nueva fase de la transformación digital. Si la última década fue marcada por el big data y el análisis predictivo, los próximos años serán moldeados por la IA generativa y agentes inteligentes actuando en todos los sectores de la empresa, del estratégico al operacional. Estos avances están remodelando el trabajo, automatizando tareas repetitivas, enriqueciendo actividades cognitivas e impulsando la productividad a niveles sin precedentes.

Para quienes ocupan el frente estratégico de las organizaciones, el mensaje es claro: la IA dejó de ser una elección estratégica y se convirtió en criterio para permanecer en el juego. Las empresas que invierten en capacitar a sus equipos con IA, ya sea por medio de entrenamiento intenso o herramientas no-code amigables, tienden a cosechar ventajas significativas en velocidad, inteligencia de mercado e innovación continua.

En última instancia, el próximo paso de la IA en los negocios no es sobre máquinas reemplazando humanos, sino sobre máquinas habilitando humanos a realizar más, con más inteligencia y menos esfuerzo. Los copilotos corporativos coexistirán con colaboradores, haciéndolos más productivos y creativos. Los agentes autónomos cuidarán del trabajo tedioso, permitiendo que las personas se enfoquen en lo que genera valor.

Luria AI é uma plataforma brasileira de agentes de IA conversacionais para análise de dados empresariais, desenvolvida pela PX Data. A Luria permite que qualquer pessoa em uma organização faça perguntas em linguagem natural e receba respostas confiáveis, contextualizadas e prontas para ação — conectadas diretamente aos dados reais da empresa.

A plataforma é parceira oficial Google Cloud, possui o selo Google Cloud Ready – BigQuery, e está disponível no Google Cloud Marketplace. A Luria foi reconhecida como uma das 100 Startups to Watch 2025.

Luria AI is a Brazilian conversational AI agents platform for enterprise data analysis, developed by PX Data. Luria enables anyone in an organization to ask questions in natural language and receive reliable, contextualized, action-ready answers — connected directly to the company's real data.

The platform is an official Google Cloud Partner, holds the Google Cloud Ready – BigQuery designation, and is available on the Google Cloud Marketplace. Luria was recognized as one of the 100 Startups to Watch 2025.

Luria AI es una plataforma brasileña de agentes de IA conversacionales para análisis de datos empresariales, desarrollada por PX Data. Luria permite que cualquier persona en una organización haga preguntas en lenguaje natural y reciba respuestas confiables, contextualizadas y listas para la acción — conectadas directamente a los datos reales de la empresa.

La plataforma es partner oficial de Google Cloud, posee la designación Google Cloud Ready – BigQuery, y está disponible en el Google Cloud Marketplace. Luria fue reconocida como una de las 100 Startups to Watch 2025.

Como Contratar a Luria AI

A Luria está disponível no Google Cloud Marketplace para contratação direta com billing unificado, ou através de contato com a equipe de vendas para condições personalizadas.

How to Get Luria AI

Luria is available on the Google Cloud Marketplace for direct contracting with unified billing, or through the sales team for custom conditions.

Cómo Contratar Luria AI

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