Caso publicado por Make el 15 de abril de 2025, basado en el testimonio de Fede Cosentino, de Globant. Las cifras y planes describen la colaboración en ese momento; no constituyen una promesa de disponibilidad o resultados actuales.
El reto: llevar la IA a los sistemas que ya utiliza el cliente
Globant había desarrollado Globant X, un conjunto de aceleradores que incluía herramientas como Globant Enterprise AI, GeneXus, MagnifAI y Navigate. El artículo los situaba en ámbitos como desarrollo, pruebas y optimización de procesos.
La dificultad era conectar esas capacidades con los CRM y sistemas de marketing y ventas de cada cliente sin repetir un proyecto de desarrollo a medida para cada recorrido.
No se trataba solo de ejecutar un modelo. Había que recibir los datos adecuados, coordinar las acciones posteriores e integrar el trabajo de los equipos que iban a utilizar la solución.
Un primer proyecto y una colaboración más amplia
Según el relato, la colaboración comenzó con el estudio de marketing de IA Globant GUT y un proyecto para McDonald’s. Después se extendió a trabajos en España, Italia y Alemania.
Make aportaba una forma visual de coordinar conexiones y probar casos de uso. Cosentino destacó la posibilidad de pasar de una idea a un prototipo validable antes de ampliar la solución.
La publicación también describió automatización de marketing y ventas con procesamiento de datos de clientes mediante IA. No detalla los campos, permisos ni configuraciones de cada proyecto; no corresponde añadir una supuesta implementación técnica que no aparece en el original.
Qué papel tenía cada parte
El caso presenta los aceleradores de Globant como la capa especializada y Make como parte de la coordinación con los sistemas empresariales. El valor estaba en unir ambas piezas, no en sustituir todo el entorno tecnológico del cliente.
Cosentino señaló además que una interfaz comprensible permitía participar a perfiles no técnicos. Eso no equivale a que cualquier persona pueda poner un flujo sensible en producción sin apoyo o revisión.
Resultados atribuidos a la colaboración
En abril de 2025, el artículo recogió ahorros de alrededor de quince horas semanales en los flujos descritos y mejoras de hasta un 20 % en eficiencia y retorno de inversión.
La fuente no publica aquí la metodología ni el desglose por cliente. Por eso estas cifras se conservan como resultados comunicados en el caso, no como una media independiente ni una previsión de rentabilidad para quien adopte Make.
También se mencionaban una mayor extensión geográfica de las automatizaciones y más participación de equipos no técnicos.
Lo que aún era un plan
Globant planteaba profundizar las conexiones con herramientas como Globant Enterprise AI, MagnifAI y Navigate. Esas intenciones deben distinguirse de lo que el artículo ya describía como realizado.
El caso no demuestra que todas las integraciones imaginadas estén disponibles actualmente ni que cualquier acelerador pueda conectarse sin trabajo adicional.
Una lectura útil para nuevos proyectos
Orientación editorial: comienza por un caso de uso con entradas, salidas y responsables definidos. Evalúa el resultado sobre datos adecuados y decide dónde necesita revisión humana antes de ampliarlo. Ese enfoque de prototipo y validación es más útil que tomar los porcentajes del caso como objetivo garantizado.
Fuente: caso original de Make.