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Deja de usar mensajes como memoria de tu agente. Descubre cómo el estado estructurado hace que los agentes de IA sean más confiables, eficientes y listos para producción.

¿Creando agentes? Dejen de tratar los mensajes como una base de datos.

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Crea agentes de IA más inteligentes: Héroe

Blog: Build Smarter AI Agents

Pero a medida que la lógica de mi agente se volvía más compleja, empezaron a aparecer grietas. El modelo repetía las llamadas a herramientas que ya había ejecutado. Las plantillas de indicaciones se llenaban de contexto irrelevante. Estaba escribiendo funciones para analizar la transcripción de messages[] solo para extraer el resultado correcto de la llamada a la herramienta al crear indicaciones. Empezó a parecer extraño. Tenía que haber una mejor manera.

El problema de fondo no eran las herramientas en sí, sino mi suposición de que la transcripción era el estado.

[LangGraph](https://www.langchain.com/langgraph) me brindó una nueva perspectiva. En lugar de tratar la transcripción como un cajón de sastre para todo lo que el agente podría necesitar "recordar", podía modelar el estado estructurado explícitamente: entradas específicas para cada nodo y campos aislados para los resultados de las herramientas, el historial de uso y otros datos reutilizables. Incluso ciertas respuestas del asistente, como el razonamiento interno o las estrategias elegidas, merecen sus propios campos de estado si se van a reutilizar más adelante. Este estado reside en el objeto de hilo LangGraph y persiste durante las ejecuciones, lo que me permite introducir indicaciones más breves y específicas en el modelo, con el contexto exacto que necesita, sin necesidad de arqueología de transcripciones.

Esta publicación explica este cambio y cómo la adopción de un estado estructurado hace que los agentes sean más robustos, fiables y estén listos para su uso real.

Build Smarter AI Agents: Paragraph 1

La mayoría de las demostraciones convierten la transcripción en una base de datos accidental. En su lugar, convierta los datos pesados ​​en un estado estructurado y mantenga la transcripción ligera:

// Antes
graphState = {
messages[] //una combinación de indicaciones del usuario, respuestas del asistente, solicitudes de llamadas a la herramienta, resultados de llamadas a la herramienta
}

// Después
graphState = {
messages[], //solo flujo de chat: indicaciones del usuario y respuestas del asistente que vale la pena mostrar al usuario
toolResults,
userPreferences,
…otros datos reutilizables
}

La transcripción messages[] se mantiene legible y breve; la verdadera "memoria de trabajo" del agente reside en campos dedicados dentro del estado del grafo, donde está estructurada, es inspeccionable y fácil de reutilizar. El tipo de dato de estos campos dedicados depende totalmente de usted: por ejemplo, una cadena, un booleano, un número o un objeto, lo que mejor se adapte a sus necesidades.

Build Smarter AI Agents: Paragraph 2

Instantánea del patrón

- Menores costos de tokens: las indicaciones simplificadas omiten el historial completo de llamadas a herramientas y chat.
- Inspección y depuración más sencillas: el estado reside en campos con nombre que se pueden registrar y visualizar, en lugar de estar enterrado en un montón de tokens.
- Comportamiento predecible y controlable: el estado explícito hace que las entradas y salidas de cada nodo sean deterministas, de modo que se dirige el LLM con exactamente el contexto que necesita, en lugar de esperar que encuentre la parte correcta en una transcripción enorme.
- Mayor precisión: al recortar mensajes no relacionados y resultados obsoletos de herramientas, se reduce el ruido, de modo que el modelo se centra en la señal.
- Pruebas más sencillas: cada nodo LangGraph puede someterse a pruebas unitarias con una pequeña carga útil de estado explícito, en lugar de reconstruir un registro de mensajes masivo.

Build Smarter AI Agents: Paragraph 3

Beneficios de trasladar datos fuera de los mensajes[]

### El antipatrón

La mayoría de los tutoriales configuran un LLM con la llamada a herramientas habilitada y luego añaden tanto la solicitud de llamada a la herramienta como su resultado JSON directamente al registro messages[]. Ahora imaginemos que un usuario pregunta: "¿Qué tiempo hace este fin de semana?" y sigue chateando.

1. Cada nuevo mensaje de usuario activa la herramienta de búsqueda de nuevo.
2. Cada ejecución añade otra solicitud y otro blob JSON a messages[].
3. Cuando el usuario finalmente dice: "¿Debería llevar un paraguas?", el LLM debe revisar toda la transcripción, decidir cuál de los muchos resultados de búsqueda es el actual y utilizar esos datos correctamente.

Esto implica indicaciones más largas, más tokens y un razonamiento frágil.

### Una mejor manera

Eleva los datos al estado:

graphState["searchResults"] = results_json

…luego inyecta solo lo que cada nodo necesita:

Aquí están los resultados de la búsqueda:
{{searchResults}}

Ahora, cada mensaje de usuario puede reutilizar o actualizar __graphState.searchResults__ sin sobrecargar la transcripción, y el LLM siempre ve los datos correctos en un mensaje limpio.

LangGraph lo hace posible, pero no lo fuerza. Dar el salto depende de ti.
La misma lógica se aplica a las estadísticas reutilizables del asistente: resúmenes, acciones recomendadas, conclusiones analizadas. Almacénalas en el estado, no en la matriz messages[].

Build Smarter AI Agents: Paragraph 4

Ejemplo de caso: Resultados de búsqueda inflados

- Tratar el estado del hilo de LangGraph como memoria de trabajo: estructurada, inspeccionable y portátil.
- Crear campos claros: resultados de búsqueda, perfil de usuario, datos de precios, resumen de estrategia, etc.
- Si un mensaje del asistente guiará pasos posteriores, incorporarlo al estado en lugar de dejarlo en la transcripción.
- Mantener la sección messages[] limpia: solo el texto del usuario y las respuestas finales del asistente.
- Construir plantillas de indicaciones con solo el estado relevante necesario para respaldar mejor la respuesta del LLM.

Build Smarter AI Agents: Paragraph 5

Consejos de implementación

Usar messages[] para todo funciona, por un tiempo. Pero a medida que los agentes crecen, este patrón se vuelve frágil, opaco y costoso.

Trate la transcripción como una transcripción, no como un cerebro. El estado estructurado preserva lo que importa (resultados de la herramienta, razonamiento del asistente, decisiones), aportando claridad, determinismo y fiabilidad en el mundo real.

Build Smarter AI Agents: Paragraph 6

Pensamiento final

Deja de usar mensajes como memoria para tu agente. Descubre cómo el estado estructurado hace que los agentes de IA sean más confiables, eficientes y listos para producción.

Construye agentes de IA más inteligentes: Usa estado estructurado, no solo mensajes

Los enfoques tradicionales de gestión del cambio no funcionaban antes. La IA simplemente hace que sea imposible ignorar las brechas.

Por qué la IA obliga a repensar la gestión del cambio

A robotic hand interacts with a computer displaying code, with an orange star pattern overlay.

Blog: Why AI Forces a Rethink of Change Management Image

Blog: Why AI Forces a Rethink of Change Management

Los equipos adoptaron software sin aprovecharlo al máximo. Las soluciones alternativas se convirtieron en la norma. Objetivos estratégicos como la eficiencia, el conocimiento y la velocidad se diluyeron discretamente debido a la adopción parcial y la resistencia silenciosa. El cambio se produjo, pero los resultados nunca se materializaron plenamente, incluso con la inversión millonaria en plataformas e integraciones, no porque la tecnología fallara, sino porque la transición humana fue insuficiente o se ignoró.

Ahora, la IA está redoblando la apuesta por la transformación.

Los agentes inteligentes no solo agilizan las tareas, sino que cambian la forma en que se toman las decisiones, la estructura de los roles y dónde reside el control. Actúan más como compañeros de equipo semiautónomos que como herramientas, influyendo en los resultados de forma personal. Adoptarlos se asemeja menos a implementar software y más a contratar a un nuevo empleado: alguien que nunca duerme, sabe más que la mayoría y, a ojos de muchos, no fue invitado.

Ese tipo de cambio impacta de forma diferente. Debe abordarse como un verdadero cambio de equipo, con claridad, expectativas compartidas y confianza. Sin eso, surge la resistencia.

Why AI Forces a Rethink of Change Management: Paragraph 1

La gestión tradicional del cambio fracasa ante la IA y los sistemas inteligentes. Supone que el cambio ocurre una vez construido el sistema: una fase de implementación, una ronda de capacitación y una transferencia al departamento de habilitación. Pero con la IA y los agentes, lo difícil no es conseguir que la gente use un sistema. Se trata de diseñar el sistema para que la gente quiera usarlo, porque se adapta a su forma de trabajar, se gana su confianza y aclara (no confunde) su función.

Esto no se puede adaptar. El cambio debe moldear la construcción del sistema desde el principio.

La transformación impulsada por la IA fracasa cuando la gente no confía en ella, no comprende su función o no ve cómo mejora su trabajo. Esos cimientos —claridad, confianza y seguridad— deben integrarse desde el principio. Ninguna capacitación ni sprint de comunicación puede solucionar lo que no se consideró de antemano.

La IA no solo cambia las herramientas, sino que cambia las decisiones, las funciones y el control. Eso genera miedo. Y el miedo aparece mucho antes del día del lanzamiento: en reuniones incómodas, silencios pronunciados y dudas a la hora de comprometerse con las decisiones. Si no diseñas para generar confianza de principio a fin, perderás tiempo gestionando la resistencia después.

Why AI Forces a Rethink of Change Management: Paragraph 2

La gestión del cambio es más que una fase, es un requisito fundamental

Tratar el cambio como una limitación fundamental no significa añadir reuniones o documentación adicionales. Significa plantear mejores preguntas en momentos clave, aquellos que dan forma al desarrollo en sí. Cuanto antes surjan estas preguntas, menos sorpresas habrá en el futuro.

__¿Qué está cambiando para las personas afectadas por este sistema y en qué medida?__
Si la respuesta es "mucho" (y probablemente lo sea), trate esos cambios como características: delimitados, validados y monitoreados. Compare los flujos de trabajo antiguos con los nuevos. Organice talleres de aclaración de roles antes de que comience el desarrollo. Incorpore puntos de control de preparación. Cree ciclos de retroalimentación de primera línea que den forma al sistema en tiempo real.

__¿Quién está perdiendo el control, la visibilidad o el derecho a tomar decisiones?__
Estas personas suelen ser guardianes y su resistencia silenciosa puede hundir la adopción. Identifique las fricciones con antelación: ¿quién solía aprobar algo que ahora gestiona el agente? Incluya a estos en las revisiones del plan. Documente los cambios y aclare cómo funcionará la gobernanza en el futuro. No pase por alto las dinámicas de poder; abórdelas directamente.

__¿Dónde se está inclinando el equipo hacia lo negativo y cómo podemos reequilibrarlo?__
Con la IA y los agentes, los equipos suelen obsesionarse con lo que podría fallar, quién podría perder o por qué no funcionará. Esa precaución tiene su lugar, pero puede eclipsar las posibilidades. Realice análisis pre-mortem y pre-éxitos. Documente los riesgos y los beneficios no obtenidos. Asegúrese de que las voces más fuertes no sean solo las más escépticas.

__¿Cómo se reflejará esto en el trabajo diario?__
Implementar agentes no es solo una implementación técnica, es una forma de diseño organizacional. Se introduce un nuevo actor en el sistema, y ​​eso requiere el mismo rigor que se aplicaría al definir un rol humano. ¿De qué es responsable el agente? ¿Dónde se realiza la transferencia? ¿Cómo se ve la colaboración? Utilice herramientas como los modelos RACI o los diagramas de flujo de trabajo y adáptelos para incluir a los agentes. Cuando las expectativas son explícitas, es mucho más probable que los equipos se involucren en lugar de resistirse. La incertidumbre suele ser más aterradora que el cambio en sí.

__¿Cuán transparentes somos sobre lo que está cambiando y lo que aún es incierto?__
Las personas no necesitan falsas certezas. Necesitan honestidad. Los líderes deben reconocer que el cambio impulsado por la IA es complejo, impredecible y, a menudo, incómodo. Esto incluye identificar los miedos, reconocer la carga de trabajo y admitir cuando aún no se tienen todas las respuestas. Lo que genera confianza no es la perfección, sino un compromiso claro de comunicarse abiertamente, con frecuencia y desde el principio.

Why AI Forces a Rethink of Change Management: Paragraph 3

Liderando el cambio en la era de la IA

En Orium, no consideramos la gestión del cambio como un servicio independiente. La consideramos una mentalidad que orienta nuestra construcción. Esta mentalidad comienza desde el principio: durante el descubrimiento, la arquitectura y la entrega. No superponemos el cambio al sistema. Lo moldeamos para que el cambio tenga éxito.

Identificamos los impactos de los roles desde el principio y los definimos explícitamente, no solo para los humanos, sino también para los agentes. Documentamos qué está cambiando, para quién y cómo se medirá el éxito desde una perspectiva humana, no solo de plataforma. Además, propiciamos una comunicación transparente y continua. Reconocemos el miedo, la fricción y la incertidumbre, y mostramos cómo la retroalimentación influye activamente en la construcción.

Nos mantenemos alerta ante las fricciones tempranas: falta de claridad en la propiedad, resistencia discreta o fallas en el flujo de trabajo que se pasan por alto en la planificación, pero que aparecen durante la ejecución. No son molestias que se puedan solucionar posteriormente, sino señales. Y las tratamos como tales, ajustando el rumbo antes de que los pequeños problemas se conviertan en resistencia cultural.

Lo más importante es que colaboramos directamente con los líderes a medida que navegan por este cambio. A veces, esto implica ofrecer una perspectiva externa. A veces, se trata de ayudar a los ejecutivos a comprender lo que escuchan de sus equipos. Y, a veces, simplemente ser una caja de resonancia. El cambio es difícil, incluso cuando es deseado, y ayudamos a los líderes a sobrellevar esa carga.

Los proyectos de IA conllevan grandes expectativas y cierto grado de incertidumbre. En Orium, ayudamos a los líderes a gestionar ambas, integrando el cambio en el trabajo, no como una idea de último momento.

Why AI Forces a Rethink of Change Management: Paragraph 4

Cómo Orium facilita la adopción desde el principio

La IA genera muchas emociones: buenas como el entusiasmo y la curiosidad, pero también negativas como el miedo, la incertidumbre e incluso la tristeza. Esto siempre ha formado parte de la gestión del cambio, pero con la IA se amplifica, porque el cambio no se limita a una nueva herramienta o a un único flujo de trabajo. Nos rodea. Las personas lo experimentan en sus trabajos, en las noticias y en sus carreras profesionales. No solo reaccionan a este proyecto, sino a todo lo que la IA representa en sus vidas.

A medida que el desarrollo basado en IA agiliza la creación e implementación de soluciones, la labor de transformación se centra aún más en las personas, los flujos de trabajo y la adopción. La tecnología puede avanzar rápidamente, pero es el sistema humano el que requiere mayor atención y mayor intención.

La gestión del cambio en la era de la IA no es una lista de verificación. Y no es solo un plan de comunicación o un módulo de formación. Es una mentalidad que debe determinar cómo definimos el alcance de los proyectos, los roles, las decisiones y la medición del éxito. Los equipos que lo abordan de esta manera avanzan con mayor rapidez, adoptan una estrategia más completa y evitan la resistencia silenciosa que frena la transformación.

Si buscas la adopción, construye para ella. Si quieres que las personas adopten a los agentes, ayúdales a ver dónde aún pertenecen. Si buscas un cambio real y duradero, prioriza a las personas del sistema. Si las excluyes, el sistema fracasa. Así de simple.

Why AI Forces a Rethink of Change Management: Paragraph 5

El cambio no es una fase. Es el trabajo.

La gestión de cambios tradicional ya no funciona. Descubra por qué la IA aumenta las apuestas y cómo diseñar la adopción en cada etapa de su transformación.

Por qué la IA exige un nuevo enfoque para la gestión del cambio

Cómo las empresas inteligentes están evolucionando con modelos de entrega impulsados ​​por agentes y qué se necesita para liderar en la nueva era de los servicios inteligentes.

La IA no está matando los servicios, los está redefiniendo

Three people have a discussion in a modern meeting room, with a large monitor in the background and a gold star pattern overlay.

Blog: AI Isn’t Killing Services, It’s Redefining Them Image

Blog: AI Isn’t Killing Services, It’s Redefining Them

Es inevitable: el trabajo rutinario y de bajo valor está desapareciendo. Tareas como configurar componentes de código, ajustar interfaces de usuario o redactar tickets de control de calidad ya no requieren horas de esfuerzo manual. La IA y las herramientas de agentes ahora gestionan la validación de imágenes, la automatización de la comercialización y la generación de informes con una supervisión mínima. No es que el volumen de este trabajo haya desaparecido, sino que el esfuerzo humano necesario para realizarlo se ha reducido drásticamente.

A medida que estas tareas rutinarias se desvanecen, los equipos de servicio se volverán más eficientes y centrados. Los equipos grandes, con muchos empleados jóvenes, están siendo reemplazados por especialistas cualificados, junto con agentes inteligentes y expertos en atención al cliente, para ofrecer resultados de mayor calidad con mayor rapidez.

Esto significa que la velocidad y la precisión son la nueva ventaja competitiva. En lugar de asignar personal a los problemas, se espera que los proveedores de servicios modernos incorporen sistemas inteligentes, aceleradores y flujos de trabajo impulsados ​​por agentes que reduzcan los tiempos de ciclo y eleven el nivel de calidad. Los clientes ya no están interesados ​​en comprar horas, sino en velocidad, certeza y resultados.

Las empresas que prosperen en esta nueva realidad no serán las que se resistan al cambio ni intenten proteger sus antiguos márgenes. Serán las que adopten la IA como copiloto, inviertan en la capacitación de sus equipos y reorienten sus modelos de entrega hacia el valor, no hacia el volumen.

How Services Are Changing and What the Future Looks Like

Cómo están cambiando los servicios y cómo se ve el futuro

Los clientes buscan una mayor velocidad de desarrollo. Solicitan la automatización integral de tareas repetitivas para que sus equipos puedan centrarse en la estrategia y la innovación, y buscan rutinas de gestión de proyectos más inteligentes, control de calidad asistido por IA y propuestas de venta que reduzcan los gastos generales. Por ello, recalibramos nuestras rutinas, ofertas y enfoque para poder ofrecerles lo que necesitan.

Al integrar aceleradores personalizados, marcos de pruebas automatizadas y flujos de trabajo de agentes directamente en la ejecución del proyecto, ayudamos a los clientes a alcanzar sus objetivos sin los grandes equipos (ni las mayores horas facturadas) de antaño.

Al colaborar con los equipos de los clientes, podemos mantener a todos alineados y en constante progreso, aprovechando el talento especializado y una gobernanza de proyectos moderna que se adapta a la innovación rápida.

Y, basándonos en una tradición de metodologías ágiles y bases tecnológicas Composable, seguimos perfeccionando nuestro enfoque y nuestras ofertas para adaptarnos a las necesidades en constante evolución de las organizaciones empresariales.

En resumen, hacemos lo que siempre hemos hecho: adoptar un enfoque centrado en el cliente para nuestra forma de operar. Y en la era de la IA, eso significa adoptar la automatización, la tecnología de asistencia y los agentes.

Where we are changing the status quo and what value we deliver to clients

Dónde estamos cambiando el status quo y qué valor ofrecemos a los clientes

Reconocimos desde el principio que la adopción de la IA requiere un cambio intencional. Y no se trata solo de un cambio de herramientas; se trata de una mejora integral en la gestión del cambio que revoluciona profundamente los hábitos adquiridos durante décadas de trabajo en servicios. Para abordar esto, hemos creado una estructura integral de sistemas para nuestros equipos.

Internamente, existen tres componentes principales:

__1. Capacitación y pruebas de herramientas__: Realizamos talleres mensuales de liderazgo y capacitamos a los equipos en las nuevas herramientas. Brindamos a toda nuestra organización acceso a los mejores asistentes de IA con medidas de seguridad que permitieron una experimentación segura, optimizando nuestros criterios de evaluación de seguridad para agilizar las pruebas de nuevas herramientas.

__2. Integración de IA y nuevas rutinas__: Creamos agentes internos para todo, desde las rutinas diarias de los proyectos y el soporte de control de calidad hasta la elaboración de informes y la interacción con la empresa, garantizando que la IA se integrara en nuestra vida laboral diaria para que todos estuvieran familiarizados y cómodos con la nueva tecnología.

__3. Redefinición de la estructura organizativa y los roles__: Invertimos tiempo, energía y dedicación en definir los roles y funciones que necesitamos, redefiniendo cómo serán los roles clave en 2-3 años a medida que estas herramientas y procesos se estandaricen, y creando rúbricas que ofrecen claridad y una hoja de ruta para el éxito a largo plazo, de modo que los miembros del equipo puedan ver y comprender los cambios y colaborar con los gerentes para mejorar sus habilidades a lo largo del camino.

En definitiva, los servicios se centran en las personas, incluso cuando los agentes con IA se incorporan al mundo laboral colaborativo. Por eso, la planificación intencional y la gestión del cambio real son esenciales, garantizando que las personas estén en el centro de la evolución tecnológica, y no al revés.

Pero los cambios internos son solo la mitad de la ecuación (y, en cierto modo, la mitad más sencilla).

Desde el lado del cliente, los plazos, las actitudes y las expectativas están mucho menos bajo su control, pero el cambio debe ser tan intencional y centrado como el interno. Con una base en la componibilidad, teníamos una ventaja: nuestras competencias y ofertas principales se basaron en la capacidad de ajustarnos y adaptarnos a la evolución de los mercados. Pero nuestros modelos comerciales debían evolucionar para reflejar esos cambios, por lo que hemos optado por contratos de alcance fijo y orientados a resultados, en lugar de bloques de horas con resultados inciertos. Al vincular los honorarios directamente a los resultados, podemos ofrecer a nuestros clientes la vía hacia el retorno de la inversión (ROI) que necesitan al invertir en nuevas tecnologías.

Mi consejo para cualquier empresa que esté en este camino es planificar una transformación integral. Invierta en formación, dé tiempo a los equipos para experimentar y alinee los incentivos con los resultados en lugar de con las horas.

How Orium Embraced the Agentic and AI World and Advice for Companies

Cómo Orium adoptó el mundo de la agencia y la IA y asesoramiento para empresas

Este es un momento clave en nuestra industria. El cambio está ocurriendo, es rápido y es enorme. Cómo afrontes este momento determinará tu éxito a largo plazo, es inevitable. Pero las empresas de servicios se basan en la capacidad de gestionar grandes cambios transformadores, así que trata a tu empresa como tratarías a cualquier cliente.

Comienza por definir tu guía y establece métricas de éxito claras para la adopción de IA. Pon las herramientas en manos de tu equipo con la mayor libertad posible, probando agentes y herramientas de IA en tareas reales. Explora demostraciones, lee casos prácticos y sumérgete en lo que la IA puede hacer. Y lo más importante, habla con tus equipos e inclúyelos en el proceso. Pídeles su opinión, escucha sus inquietudes y trabaja con ellos para cocrear tu futuro.

En caso de duda, habla con otros que tengan mayor experiencia. Llama a Orium, habla con colegas, asiste a presentaciones de software de IA. Una vez que veas la IA en acción, no podrás ignorar su impacto. La clave está en la experiencia práctica.

La IA no está acabando con los servicios. Es el catalizador de una nueva era de ofertas de alto valor impulsadas por agentes. En Orium, lideramos esa transformación. Si está listo para adaptar sus servicios a la era de la IA, empiece ahora y colabore con expertos que ya han recorrido el camino.

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Descubra cómo los servicios impulsados por agentes evolucionan con la IA y por qué las empresas inteligentes están cambiando de horas a resultados en la nueva era de servicios.

La IA está redefiniendo los servicios, no reemplazándolos

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Reconocido entre 40 proveedores líderes por su experiencia en tecnología Composable, profundidad en la industria y resultados comerciales comprobados.

Orium incluida en el Informe de Servicios Comerciales del tercer trimestre de 2025 de Forrester

Orium Named in Forrester Commerce Services Landscape Q3 2025

Blog: Orium Named to Forrester’s Q3 2025 Commerce Services Landscape Report

No todos los proveedores cumplen con los requisitos. La inclusión de Orium subraya nuestro papel como partner especializado, ayudando a las empresas a superar los sistemas heredados y adoptar arquitecturas modernas y Composable, diseñadas para el cambio.

Puntos destacados de Orium:
- __Experiencia en Composable Commerce__. Hemos ayudado a algunas de las empresas más complejas a migrar a sistemas flexibles y preparados para el futuro.
- __Experiencia en B2B2C y atención médica__. Pocos partners pueden igualar nuestra trayectoria en sectores donde la escala, la regulación y las experiencias multicanal convergen.
- __Compromiso con los resultados__. Medimos nuestro éxito según los resultados de nuestros clientes: crecimiento, eficiencia y adaptabilidad a largo plazo.

“A medida que el mercado evoluciona, las empresas necesitan más que solo apoyo en la implementación: necesitan un partner que pueda minimizar los riesgos de la transformación y desarrollar sistemas diseñados para adaptarse”, afirmó [Jason Cottrell](https://www.linkedin.com/in/jasoncottrell/), CEO de Orium. Este reconocimiento refuerza nuestra convicción de que la adaptabilidad definirá el futuro del comercio, y nos enorgullece estar a la vanguardia de ese cambio.

[Descargue el informe completo de Forrester Commerce Services Landscape aquí.](https://www.forrester.com/report/the-commerce-services-landscape-q3-2025/RES186235)

*Forrester no avala ninguna empresa, producto, marca ni servicio incluido en sus publicaciones de investigación, ni aconseja a nadie que seleccione los productos o servicios de ninguna empresa o marca basándose en las calificaciones incluidas en dichas publicaciones. La información se basa en los mejores recursos disponibles. Las opiniones reflejan el juicio del momento y están sujetas a cambios. Para más información, lea sobre la objetividad de Forrester aquí.*

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Orium es reconocido entre los 40 principales proveedores en el Panorama de Servicios de Comercio de Forrester del tercer trimestre de 2025 por su experiencia Composable y resultados empresariales.

2025-09-16

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