Por Canuto  

La startup londinense Magentic obtuvo USD $18 millones para expandir sus agentes de IA, capaces de gestionar compras, proveedores, contratos, pedidos y facturas dentro de las operaciones de grandes fabricantes.

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  • La ronda Series A fue liderada por Felicis, con participación de Sequoia Capital y The Westly Group.
  • Los agentes Mages operan mediante el software empresarial, Microsoft Teams y correo electrónico, aunque las personas deben aprobar decisiones importantes.
  • Magentic afirma que sus clientes han conseguido ahorros habituales de entre 2% y 5%, además de una mejora de 60% en la calidad de los datos.

 

 

La startup londinense Magentic recaudó USD $18 millones en una ronda Series A liderada por Felicis, con participación de Sequoia Capital y The Westly Group. Según The Next Web, la empresa desarrolla agentes de IA para los equipos de compras y cadena de suministro de grandes fabricantes, un sector que todavía depende de sistemas antiguos, enormes bases de datos y hojas de cálculo para ejecutar operaciones.

La nueva inversión llega aproximadamente un año después del lanzamiento de Magentic, ocurrido en julio de 2025, cuando la compañía obtuvo USD $5,5 millones en una ronda semilla encabezada por Sequoia Capital, según un comunicado difundido por PRNewswire. Con este capital, la startup busca ampliar una propuesta que combina automatización, análisis de datos y capacidad de ejecución dentro de los sistemas que utilizan las empresas industriales para adquirir materiales y servicios.

Agentes para las compras industriales

Magentic llama Mages a sus trabajadores digitales, que funcionan como sistemas multiagente integrados en el software de un fabricante. La compañía también describe su plataforma como una infraestructura de agentes de IA para las cadenas de suministro, y estas herramientas utilizan Microsoft Teams y el correo electrónico para comunicarse con los empleados, de manera similar a un colega humano que recibe instrucciones, consulta información y actualiza a otras áreas sobre el avance de una operación.

El alcance de los Mages cubre varias etapas de las adquisiciones, desde la selección de proveedores hasta la negociación de contratos, la emisión de órdenes de compra y la liquidación de facturas. Sin embargo, la empresa no plantea eliminar por completo la supervisión humana, porque las personas todavía deben aprobar las decisiones consideradas importantes dentro del proceso de compras.

La plataforma atiende tanto el gasto indirecto, asociado con bienes y servicios necesarios para operar, como el gasto directo en materias primas que terminan incorporadas en los productos. Magentic sostiene que esta última área representa una de las partes más difíciles del trabajo, debido a la complejidad de los materiales, los proveedores, los volúmenes y las condiciones que deben coordinarse.

El desafío aumenta cuando los clientes manejan miles de millones de filas de datos y combinan sistemas empresariales antiguos con herramientas que no fueron diseñadas para trabajar juntas. Muchas compañías todavía dependen de Excel para organizar información de proveedores, pedidos y costos, por lo que la automatización debe conectarse con una infraestructura fragmentada en lugar de operar únicamente sobre datos limpios y estructurados.

Ahorros y escala operativa

La compañía afirma que uno de sus clientes procesa más de un millón de pedidos al año mediante sus agentes, una escala que permite observar el impacto de la automatización más allá de una prueba piloto. Otro cliente, según Magentic, ya consiguió un ahorro de USD $4 millones después de incorporar la tecnología a sus procesos de compras.

En el conjunto de clientes de la startup, que incluye empresas del Global 500 y tres de las diez mayores productoras de bebidas del mundo, los ahorros habituales se ubican entre 2% y 5%. La compañía también reporta una mejora de 60% en la calidad de los datos, un resultado relevante porque los errores y duplicaciones pueden afectar la selección de proveedores, la planificación y el control de costos.

Estas cifras corresponden a afirmaciones de la propia empresa y no constituyen una medición independiente presentada en la información disponible. Aun así, muestran por qué las cadenas de suministro se han convertido en un campo atractivo para la inteligencia artificial: incluso una reducción porcentual relativamente pequeña puede representar cantidades significativas cuando una multinacional administra compras por miles de millones de dólares.

Robin Van Aeken, director ejecutivo y cofundador de Magentic, presentó la oportunidad en el contexto de un fuerte aumento del gasto de capital en la economía física. El ejecutivo, quien trabajó como consultor de McKinsey con fabricantes globales, sostuvo que la demanda vinculada con la inteligencia artificial, las disrupciones comerciales y los desafíos geopolíticos están obligando a las empresas a tomar decisiones más rápidas y mejor informadas.

Seguridad y control empresarial

La posibilidad de que un agente opere dentro de sistemas críticos sigue generando cautela entre muchas empresas. Para responder a esa preocupación, Magentic ofrece acuerdos de retención cero de datos con los principales proveedores de modelos de inteligencia artificial, una medida destinada a evitar que la información empresarial se conserve para usos posteriores.

La startup también afirma que puede desplegar su tecnología en cualquier nube y admitir instalaciones aisladas en cualquier región de datos. Esa flexibilidad busca atender a fabricantes que enfrentan requisitos específicos de residencia de datos, políticas internas de seguridad o restricciones que les impiden enviar información sensible a una infraestructura compartida.

Odhran O’Donoghue, director de tecnología y cofundador de Magentic, explicó que llevar la inteligencia artificial avanzada al mundo físico requiere procesar grandes volúmenes de información multimodal. El ejecutivo, quien tiene un doctorado en aprendizaje automático por Oxford y trabajó anteriormente en proyectos de IA en OpenAI, describió una arquitectura capaz de diagnosticar problemas, planificar correcciones, ejecutar acciones y completar tareas sobre gigabytes y terabytes de datos.

Ese enfoque diferencia a los agentes empresariales de las herramientas que solo responden preguntas o generan texto a partir de ventanas de contexto limitadas. En una cadena de suministro, el valor depende de conectar órdenes, contratos, correos, facturas, inventarios y datos históricos, además de mantener controles para que las decisiones sensibles continúen bajo responsabilidad de los equipos humanos.

Expansión de Magentic

La empresa mantiene oficinas en Londres y Nueva York, dos centros que reflejan su intención de atender tanto a compañías europeas como a fabricantes con operaciones internacionales. La ronda de USD $18 millones proporciona recursos para ampliar el producto y reforzar su presencia comercial en un mercado donde la integración con sistemas heredados puede ser tan importante como el modelo de IA utilizado.

Magentic sostiene que el aumento de la productividad individual no necesariamente reducirá sus equipos de recursos humanos. Por ahora, la compañía prevé que su plantilla crezca a medida que cada empleado pueda gestionar una mayor cantidad de operaciones, una postura que coloca a los agentes como herramientas de apoyo y ejecución, no como sustitutos completos de los especialistas en adquisiciones.

Feyza Haskaraman, socia de Felicis, afirmó que la dificultad de automatizar las cadenas de suministro es precisamente lo que vuelve atractiva la oportunidad. En su evaluación, estas operaciones determinan qué productos pueden construirse y cuáles no, aunque durante años hayan recibido menos atención tecnológica que otras áreas más visibles de la economía digital.

La expansión de Magentic también pone de relieve una disputa más amplia por llevar la IA desde los entornos de oficina hacia la economía física. El resultado dependerá de que los agentes puedan operar con precisión en sistemas antiguos, justificar sus recomendaciones y conservar la supervisión necesaria cuando una decisión afecte proveedores, materias primas, contratos y costos industriales.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.

 


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