Más allá de lo básico: Cómo los resúmenes de IA de SeaMeet generan insights accionables

Introducción: El costo oculto de las notas de reunión “suficientemente buenas”

Imagina este escenario: un equipo concluye una reunión estratégica dinámica de una hora. Se intercambiaron ideas, se tomaron decisiones críticas y pareció emerger un camino claro hacia adelante. Todos abandonan la llamada sintiéndose energizados y alineados. Sin embargo, una semana después, el impulso se ha estancado. Se han pasado por alto puntos de acción clave y el contexto matizado detrás de una decisión crucial ya se está desvaneciendo de la memoria. ¿Por qué sucede esto? La respuesta a menudo radica en la brecha entre la conversación y el seguimiento: una brecha creada por las mismas herramientas destinadas a cerrarla. El valioso resultado de la reunión queda atrapado en una transcripción cruda o en una lista desorganizada de puntos, creando un nuevo y astuto cuello de botella administrativo. El verdadero trabajo, en realidad, comienza después de que se genere el resumen.

La primera generación de herramientas de resumen de reuniones de IA merece el crédito por resolver un problema inicial y significativo: la carga de la toma de notas manual. Plataformas como Zoom, Microsoft Teams y Google Meet, a menudo complementadas por asistentes de terceros, ahora pueden grabar conversaciones automáticamente, proporcionar transcripciones en tiempo real con etiquetas de orador y generar un resumen básico de la discusión.1 Esta innovación ha liberado a los participantes para centrarse en la conversación en sí, en lugar de escribir notas frenéticamente.4 Para muchas organizaciones, este ha sido un salto bienvenido en productividad.

Sin embargo, el mercado ha llegado a un punto de convergencia tecnológica donde estas funcionalidades fundamentales ahora son elementos básicos. El estándar actual para un resumen de reunión de IA es fundamentalmente incompleto. La mayoría de las herramientas entregan datos crudos, no inteligencia terminada. Reducen una forma de trabajo manual (la transcripción) solo para crear otra: las tareas posteriores a la reunión de editar, formatear, contextualizar y distribuir la información. Este es el costo oculto de “suficientemente bueno”. Los puntos de acción se pierden en resúmenes largos, se pierde el contexto crítico y el “por qué” detrás del “qué” a menudo falta por completo.6 El resumen se convierte en un punto de partida para más trabajo, no en el final de este.

Aquí es donde comienza la próxima evolución de la inteligencia de reuniones. El objetivo no debería ser meramente capturar información, sino transformarla en activos profesionales listos para usar que aceleren los flujos de trabajo empresariales. El enfoque de SeaMeet se basa en este principio, aprovechando una forma más avanzada de inteligencia artificial para eliminar por completo la carga administrativa posterior a la reunión. Al ir más allá de la simple transcripción y resumen, SeaMeet entrega resultados que no solo son precisos, sino accionables, estructurados y de inmediato útiles para su propósito previsto. Este es el cambio de un tomador de notas pasivo a un socio estratégico activo.

La meseta de productividad: Por qué los resúmenes básicos de IA se quedan cortos

La adopción generalizada de asistentes de reuniones de IA ha establecido una línea base de funcionalidades esperadas. Si bien son impresionantes, este conjunto estándar de características representa una meseta: un punto donde se han logrado las ganancias iniciales de productividad, pero la automatización más profunda y significativa sigue siendo esquiva. Para entender dónde radica la oportunidad de verdadera innovación, es esencial definir primero las limitaciones del panorama actual.

Los “básicos” de las herramientas modernas de resumen de reuniones de IA suelen incluir un conjunto central de funcionalidades. En primer lugar, la grabación y transcripción automáticas. Un asistente de IA puede unirse a reuniones programadas en plataformas principales como Zoom, Microsoft Teams y Google Meet, capturar el audio y generar una transcripción con marcas de tiempo y etiquetas de orador.1 La segunda funcionalidad central es el resumen genérico. Utilizando procesamiento de lenguaje natural, la herramienta produce un resumen conciso de un solo tamaño para todos, generalmente presentado como unos pocos puntos que destacan lo que el algoritmo identifica como temas principales.9 Finalmente, estas herramientas extraen puntos de acción, identificando frases como “yo me encargaré de seguirlo” o “necesitamos” y compilándolas en una lista de tareas separada.1

La limitación central de este enfoque es lo que se puede llamar el dilema del “volcado de datos”. El resultado —una transcripción, un resumen genérico y una lista cruda de tareas— es un punto de partida, no un producto final. El usuario sigue siendo responsable del “último kilómetro” del flujo de trabajo, una serie de pasos manuales necesarios para hacer que la información sea realmente útil: editar, formatear, contextualizar y distribuirla.

1. Copia y pegado: Transferir manualmente el resumen y los puntos de acción de la herramienta de IA a los sistemas donde realmente se realiza el trabajo, como un CRM, una plataforma de gestión de proyectos o un correo electrónico a las partes interesadas.
2. Reformateo: Restructurar laboriosamente los puntos de viñeta genéricos para adaptarlos al formato específico de un documento profesional. Un registro de llamada de ventas requiere campos diferentes a una actualización de estado de proyecto, y un resumen genérico no sirve bien a ninguno de estos propósitos.
3. Edición: Agregar el contexto crucial que una IA no consciente invariablemente pierde. Esto incluye aclarar matices, corregir malinterpretaciones de jerga específica de la industria y explicar la importancia estratégica de una decisión: el “por qué” que a menudo es más importante que el “qué”.6

Esta necesidad persistente de intervención humana reintroduce fricción, retrasos y el riesgo de error, minando la promesa central de la eficiencia impulsada por la IA. La energía y el impulso generados durante la reunión se disipan en la brecha administrativa que existe entre el resumen crudo y la acción ejecutada. La falla fundamental en el modelo de resumen “talla única” es su incapacidad para reconocer la naturaleza diversa de la comunicación empresarial. Una llamada de descubrimiento de ventas, una revisión técnica de proyecto y una reunión trimestral de junta directiva tienen objetivos muy diferentes y requieren resultados claramente distintos.11 Sin embargo, las herramientas de IA estándar proporcionan un solo formato de salida genérico para todas estas entradas variadas, creando un “desajuste de formato”. Esto obliga al usuario a actuar como una API humana, traduciendo manualmente el resumen genérico a la estructura específica requerida por sus herramientas y procesos downstream. La verdadera innovación, por lo tanto, no radica solo en mejorar la precisión del resumen, sino en hacer que su propia estructura sea adaptable a su propósito.

La revolución de la IA agentiva: Su nuevo estratega de reuniones autónomo

Para superar la meseta de productividad, se requiere un tipo fundamentalmente diferente de inteligencia artificial. La experiencia de la mayoría de la gente con la IA es a través de modelos generativos, como los que impulsan a los chatbots, que son increíblemente poderosos pero fundamentalmente reactivos: sobresalen en responder a prompts humanos específicos.14 SeaMeet se basa en un paradigma más avanzado:

IA agentiva.

La IA agentiva representa un cambio de una herramienta reactiva a un sistema proactivo. Es una IA autónoma diseñada para operar de forma independiente para lograr metas predefinidas con mínima intervención humana.14 A diferencia de un modelo generativo que espera una orden, un sistema de IA agentiva puede razonar, planificar y ejecutar tareas complejas de múltiples pasos para lograr un objetivo definido.16

Para el usuario empresarial, las distinciones técnicas de la IA agentiva se traducen en beneficios tangibles y transformadores:

• Proactiva y orientada a metas: El objetivo de una herramienta de IA estándar es simplemente “resumir esta reunión”. Una IA agentiva entiende un objetivo empresarial de nivel superior, como “actualizar el CRM con los detalles relevantes de esta llamada de ventas” o “generar un informe formal de estado de proyecto a partir de esta sincronización semanal”. Trabaja proactivamente para cumplir ese objetivo final, no solo la tarea inmediata.14
• Autónoma y adaptable: Los sistemas agentivos pueden desglosar un objetivo complejo en una secuencia de subtareas y ejecutarlas sin guía paso a paso. Por ejemplo, puede analizar de forma autónoma una transcripción, identificar temas clave, extraer puntos de datos específicos y restructurar todo el contenido en una plantilla predefinida. Adapta su análisis según el contexto de la conversación y los requisitos del formato de salida elegido.14
• Colaborativa y orquestada: Una IA agentiva está diseñada para trabajar como parte de un equipo más amplio, colaborando tanto con humanos como con otros sistemas de software. En SeaMeet, el agente de IA colabora con las plantillas personalizadas del usuario, orquestando un proceso que transforma los datos crudos en un documento final pulido listo para su destino.16

Para hacer este concepto concreto, considere la siguiente analogía. Una herramienta básica de IA para reuniones es como un estenógrafo judicial. Proporciona un registro perfecto, palabra por palabra, de las actuaciones, pero no tiene entendimiento del propósito o la importancia del contenido. Entrega una transcripción precisa, pero el análisis se deja completamente a usted.

La AI agentiva de SeaMeet, por el contrario, es como una asistente ejecutiva experta. No le pedirías a esta asistente que simplemente “tome notas”. En cambio, proporcionarías una intención estratégica: “Esta es una reunión de estrategia con clientes; necesito un informe formal para el equipo directivo después, que destaque las decisiones clave y los riesgos”. La asistente escucha teniendo ese objetivo en mente, entiende el contexto y prepara el documento exacto que necesitas, con un formato perfecto y enfatizando la información más relevante para ese público específico. Esto representa un cambio de paradigma de la AI como una herramienta pasiva a la AI como una colaboradora activa.18 Esta evolución en la interacción humano-computadora se aleja de una interfaz basada en comandos (“Haz clic aquí para resumir”) hacia una basada en intenciones (“Genera un informe de ventas”). Esto reduce drásticamente la carga cognitiva del usuario y automatiza no solo una tarea individual, sino un flujo de trabajo completo.

De la conversación cruda a la inteligencia refinada: Cómo funciona SeaMeet

La capacidad de SeaMeet para entregar activos terminados y profesionales se basa en un proceso de dos etapas. Primero, su AI agentiva realiza un análisis contextual profundo de la conversación para desarrollar una verdadera comprensión del contenido de la reunión. Segundo, utiliza esa comprensión para transformar los datos crudos en un documento perfectamente estructurado mediante plantillas personalizadas con un solo clic.

Análisis contextual profundo: El “por qué” detrás del “qué”

La base de cualquier gran resumen es una comprensión profunda y matizada de la conversación, que va mucho más allá de la simple detección de palabras clave. La AI agentiva de SeaMeet logra esto mediante el uso de un marco analítico sofisticado que captura no solo lo que se dijo, sino lo que se quiso decir. Este proceso incluye:

• Análisis semántico: La AI va más allá de las palabras clave para entender los temas, tópicos y conceptos subyacentes discutidos. Puede identificar una conversación sobre limitaciones presupuestarias, por ejemplo, incluso si la palabra “presupuesto” nunca se menciona explícitamente, al analizar términos relacionados y el contexto del diálogo.12
• Seguimiento de sentimientos: El sistema analiza los matices emocionales de la conversación, identificando momentos de entusiasmo, preocupación, acuerdo o fricción. Estas señales emocionales son a menudo indicadores poderosos de puntos de decisión importantes, objeciones de clientes o áreas de desalineación del equipo que requieren atención.3
• Reconocimiento de patrones: Con el tiempo, la AI aprende a reconocer los patrones que constituyen una “decisión clave”, un “bloqueo crítico” o un “punto débil del cliente” dentro del contexto de diferentes tipos de reuniones. Este aprendizaje continuo le permite mejorar la precisión y la relevancia de su análisis con cada reunión que procesa.5

Al integrar estas capas de análisis, SeaMeet captura la información implícita y matizada que las herramientas básicas invariablemente dejan de lado. Construye una base de verdadera comprensión incluso antes de que se genere el resumen, lo que garantiza que el resultado final no sea solo una colección de palabras, sino un reflejo de la esencia estratégica de la reunión.6

Transformación con un solo clic con plantillas personalizadas: El diferenciador fundamental

Aquí es donde el poder de la AI agentiva se convierte en una herramienta práctica y cotidiana. La función de plantillas personalizadas es el mecanismo que transforma la comprensión profunda de la AI de la “conversación cruda” en “inteligencia refinada”. Con un solo clic, los usuarios pueden regenerar el resultado de la reunión en un formato adaptado a un propósito empresarial específico.

Caso de uso 1: La plantilla “Llamada de ventas”

• Escenario: Un ejecutivo de cuentas completa una llamada de descubrimiento de 30 minutos con un prospecto de alto valor. El objetivo es capturar todos los detalles relevantes para el CRM y para planificar los próximos pasos en el ciclo de ventas.
• Acción: El usuario hace clic en “Aplicar plantilla ‘Llamada de ventas’”.
• Resultado: SeaMeet genera instantáneamente un documento perfectamente estructurado, listo para ser copiado en Salesforce, HubSpot o cualquier otro CRM. Las secciones están claramente definidas:
  • Puntos débiles declarados del prospecto: Una lista con viñetas que resume los desafíos centrales que enfrenta el prospecto, a menudo incluyendo citas directas para mayor impacto.
  • Objetivos comerciales clave: Una declaración clara de lo que el prospecto espera lograr con una solución.
  • Interés en el producto y preguntas: Un registro de las características o capacidades específicas sobre las que el prospecto hizo preguntas, destacando áreas para un seguimiento.
  • Objeciones y preocupaciones: Una sección dedicada que captura cualquier resistencia, vacilación o posibles factores que puedan romper el trato que se plantearon.
  • Presupuesto y cronograma: Cualquier mención explícita de limitaciones financieras, plazos de compra o procesos de toma de decisiones.
  • Pasos siguientes acordados: Una lista clara y accionable con responsables asignados y plazos (por ejemplo: “John Doe enviará una propuesta personalizada antes del final del día del viernes 25 de octubre”).
    Esta plantilla conecta directamente el resultado de la reunión con las actividades generadoras de ingresos, lo que garantiza que no se pierda inteligencia de ventas crítica y que los registros del CRM sean constantemente detallados y precisos.1

Caso de uso 2: La plantilla “Revisión de proyecto”

• Escenario: Un gerente de proyecto dirige una sincronización interna semanal para un proyecto de desarrollo de software complejo. El propósito es hacer un seguimiento del progreso, identificar bloqueos y documentar decisiones para las partes interesadas.
• Acción: El usuario hace clic en “Aplicar plantilla ‘Revisión de proyecto’”.
• Resultado: SeaMeet produce una actualización de estado formal ideal para compartir con las partes interesadas o archivar en una wiki de proyectos como Notion, Confluence o ClickUp. El documento incluye:
  • Recapitulación del objetivo del sprint: Un resumen breve de una oración del objetivo principal de la reunión.
  • Decisiones clave tomadas: Una lista numerada de todas las decisiones formales tomadas durante la llamada (por ejemplo: “1. Decisión: El equipo deprecará la API heredada en el lanzamiento del cuarto trimestre. 2. Decisión: La fecha de lanzamiento se confirma para el 15 de noviembre.”).
  • Obstáculos identificados: Una sección crítica que enumera los obstáculos que impiden el progreso, junto con el miembro del equipo que planteó el problema y las soluciones propuestas.
  • Tareas pendientes: Una tabla estructurada con columnas para “Descripción de la tarea”, “Responsable” y “Fecha límite”, lista para transferir a un sistema de gestión de tareas.
    Esta funcionalidad transforma una conversación transitoria en documentación de proyecto durable y accionable, mejorando la responsabilidad y productividad del equipo.6

Caso de uso 3: La plantilla “Breve informe ejecutivo”

• Escenario: Un equipo directivo finaliza una sesión de estrategia trimestral de dos horas. La conversación fue amplia y compleja, y el CEO necesita un resumen conciso de los resultados clave.
• Acción: El usuario hace clic en “Aplicar plantilla ‘Breve informe ejecutivo’”.
• Resultado: La IA destila la larga discusión en un resumen de alto nivel diseñado para una audiencia ejecutiva ocupada. Las secciones están adaptadas para ser breves y tener impacto:
  • Resumen ejecutivo (TL;DR): Un párrafo de tres oraciones que describe los resultados más críticos de la reunión y sus implicaciones comerciales.
  • Pilares estratégicos discutidos: Una visión general de alto nivel de los temas estratégicos principales que se trataron (por ejemplo: Expansión de mercado, Innovación de producto, Paisaje competitivo).
  • Resoluciones clave: Una lista con viñetas de solo las decisiones más significativas tomadas.
  • Tareas pendientes de alta prioridad: Una lista curada de las 1-3 tareas principales que requieren supervisión o participación directa de la dirección.
    Este caso de uso demuestra la capacidad de la IA no solo de resumir, sino de abstraer y destilar información para diferentes audiencias, un sello de inteligencia avanzada.9 Al proporcionar estas plantillas, SeaMeet se convierte en más que una herramienta de documentación; se convierte en un motor para la gobernanza y la estandarización. Permite a las organizaciones hacer cumplir mejores prácticas para la comunicación y el seguimiento a escala, asegurando que la memoria institucional no solo se capture y sea buscable, sino que también esté estructurada de manera consistente, confiable y accionable.6

Un relato de dos resúmenes: Una comparación práctica

Los beneficios teóricos de la IA agentiva son convincentes, pero su verdadero valor se hace más evidente en una comparación directa y práctica. Consideremos un escenario empresarial común: una reunión de estrategia con un cliente de 45 minutos. El objetivo de la reunión es definir el alcance de un nuevo proyecto, alinear los entregables clave y establecer los próximos pasos claros.

El resultado estándar de la IA

Después de la reunión, una herramienta de resumen de IA típica procesaría la grabación y entregaría los siguientes recursos:

• Una transcripción completa con marcas de tiempo de la conversación.
• Un resumen genérico generado por IA que se ve algo así:
  • El equipo discutió el alcance del proyecto para la “Iniciativa Fénix” del tercer trimestre.
  • El cliente expresó algunas preocupaciones respecto al presupuesto propuesto.
  • Los próximos pasos implican enviar una propuesta formal al cliente.
• Una lista simple de tareas pendientes extraídas:
  • Enviar propuesta.
  • Programar reunión de seguimiento.

Análisis: Si bien esta información es técnicamente correcta, es funcionalmente incompleta. Carece de detalle, estructura y contexto necesarios para un uso profesional. ¿Quién es responsable de la propuesta? ¿Cuáles fueron las preocupaciones específicas sobre el presupuesto? ¿Cuándo se supone que se celebrará la reunión de seguimiento? Las respuestas están enterradas en alguna parte de la transcripción de 45 minutos, lo que requiere que el usuario busque manualmente los detalles críticos. El resultado es una pista, no una conclusión.

El resultado de la IA agentiva de SeaMeet

En SeaMeet, después de la misma reunión, el usuario aplica una plantilla personalizada “Breve informe de estrategia con cliente”. En segundos, la IA agentiva regenera el resultado en un documento pulido y profesional con encabezados claros y lógicos:

• Objetivo de la reunión: Finalizar el alcance y el cronograma del proyecto para la “Iniciativa Phoenix”.
• Asistentes: Jane Smith (Cliente), Tom Allen (Cliente), Sarah Chen (Líder del proyecto), David Rodriguez (Ingeniero).
• Decisiones clave:
  1. El proyecto se entregará en dos fases distintas, donde la Fase 1 se centrará en la funcionalidad básica y la Fase 2 en las integraciones avanzadas.
  2. El presupuesto final está aprobado y limitado a $75,000.
  3. La fecha objetivo de puesta en marcha de la Fase 1 se confirma para el 15 de octubre de 2025.
• Requisitos del cliente:
  • Debe integrarse con el CRM Salesforce existente.
  • Requiere documentación de cumplimiento SOC 2 Tipo 2.
  • La interfaz de usuario debe ser accesible tanto en dispositivos de escritorio como móviles.
• Preguntas abiertas y riesgos:
  • El cliente requiere aclaración sobre los protocolos de seguridad de datos y encriptación antes de firmar el SOW final.
  • Se identificó un riesgo potencial respecto a la disponibilidad de los recursos de TI internos del cliente en septiembre.
• Plan de acción:

Tarea	Asignado a	Fecha límite
Redactar y enviar el Statement of Work (SOW) final	Sarah Chen	30 de agosto de 2025
Proporcionar documentación detallada de los protocolos de seguridad de datos	David Rodriguez	28 de agosto de 2025
Programar la reunión de inicio de la Fase 1	Sarah Chen	5 de septiembre de 2025

Análisis: Este resultado no es un punto de partida; es un activo terminado. Puede enviarse inmediatamente a un interesado, guardarse como las actas oficiales de la reunión en una carpeta de proyectos o usarse como documento fundacional para el plan de proyecto sin requerir ni un minuto de edición o formato adicional. La propuesta de valor se hace claramente evidente cuando se comparan los dos enfoques lado a lado.

Capacidad	Herramientas estándar de resumen de IA	SeaMeet con IA agentiva
Resultado de la reunión	Transcripción cruda y una lista de viñetas simple de puntos clave.	Documentos estructurados profesionalmente basados en plantillas definidas por el usuario (por ejemplo, Registro de llamadas de ventas, Resumen de proyecto, Actas de reunión).
Esfuerzo manual requerido	Alto. El usuario debe copiar, editar, formatear y distribuir la información manualmente para que sea útil.	Mínimo. Un clic para regenerar el resumen en un activo terminado y compartible.
Comprensión contextual	Detección básica de palabras clave y frases. A menudo pierde matices e intención.	Análisis semántico profundo de temas, decisiones e intención, impulsado por una IA orientada a metas.
Entregable final	Un punto de partida para notas. Un “volcado de datos”.	Un activo empresarial listo para usar. Una “idea accionable”.

Conclusión: Deja de transcribir, empieza a acelerar

La evolución de la inteligencia de reuniones ha llegado a un punto de inflexión crítico. La primera ola de herramientas de IA automatizó con éxito el acto de transcripción, pero al hacerlo, creó una nueva forma de trabajo administrativo: el procesamiento manual de datos generados por IA. El camino desde una transcripción cruda hasta una idea realmente accionable siguió siendo una responsabilidad humana.

La IA agentiva de SeaMeet representa el siguiente paso lógico y necesario en esta evolución. El paradigma está cambiando de capturar pasivamente lo que se dijo a crear proactivamente lo que se necesita hacer a continuación. Al comprender la intención estratégica detrás de cada reunión y aprovechar plantillas personalizables, SeaMeet transforma las conversaciones en inteligencia terminada y de calidad profesional.

El propósito final de un resumen de reunión de IA es eliminar el trabajo administrativo posterior a la reunión, no solo simplificarlo. Se trata de acelerar los flujos de trabajo empresariales, ya sea que eso signifique acortar un ciclo de ventas, mantener un proyecto complejo en camino o garantizar la alineación estratégica en un equipo directivo. SeaMeet cumple con esta promesa al proporcionar resultados listos para la acción en el momento en que termina una reunión. Esta tecnología libera su recurso más valioso: el tiempo y la energía cognitiva de su equipo para centrarse en el trabajo estratégico de alto impacto en lugar de tareas administrativas repetitivas. Posiciona a la tecnología no solo como una herramienta, sino como un socio genuino en la construcción de una organización más eficiente, alineada e innovadora.

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Trabajos citados

1. Los 10 mejores herramientas de resumen de reuniones con IA para tomar notas más inteligentes - Tanka AI, accedido el 7 de septiembre de 2025, https://www.tanka.ai/blog/posts/ai-meeting-summary
2. Herramienta de resumen de reuniones con IA: La forma inteligente de capturar ideas clave - FinSMEs, accedido el 7 de septiembre de 2025, https://www.finsmes.com/2025/09/ai-meeting-summary-tool-the-smart-way-to-capture-key-insights.html
3. Los 9 mejores asistentes de reuniones con IA en 2025 - Zapier, accedido el 7 de septiembre de 2025, https://zapier.com/blog/best-ai-meeting-assistant/
4. Cómo la IA puede mejorar tus reuniones - Interaction Associates, accedido el 7 de septiembre de 2025, https://www.interactionassociates.com/resources/blog/how-ai-can-improve-your-meetings
5. De notas a acción: Usar la IA para gestionar los resultados de las reuniones - Mem.ai, accedido el 7 de septiembre de 2025, https://get.mem.ai/blog/using-ai-to-manage-meeting-outcomes
6. Cómo los equipos pueden usar notas de reuniones con IA para automatizar el conocimiento…, accedido el 7 de septiembre de 2025, https://www.notion.com/blog/how-teams-can-use-ai-meeting-notes-to-make-knowledge-automated-and
7. Usando el resumen de reuniones con el compañero de IA - Soporte de Zoom, accedido el 7 de septiembre de 2025, https://support.zoom.com/hc/en/article?id=zm_kb&sysparm_article=KB0058013
8. Meeting.ai - Notas de IA para reuniones presenciales y en línea, accedido el 7 de septiembre de 2025, https://meeting.ai/
9. ¿Qué es el resumen de reuniones con IA? | Glosario del portal de juntas de Convene, accedido el 7 de septiembre de 2025, https://www.azeusconvene.com/board-portal-glossary/ai-meeting-summary
10. Cómo estamos resumiendo nuestras reuniones con IA y Microsoft Teams Premium en Microsoft, accedido el 7 de septiembre de 2025, https://www.microsoft.com/insidetrack/blog/how-were-recapping-our-meetings-with-ai-and-microsoft-teams-premium-at-microsoft/
11. 11 mejores asistentes de reuniones con IA en 2025 - Stepsize AI, accedido el 7 de septiembre de 2025, https://www.stepsize.com/blog/best-ai-meeting-assistants
12. Cómo usar la IA para el análisis de reuniones: Aumenta la productividad fácilmente con…, accedido el 7 de septiembre de 2025, https://www.salesify.ai/blogs/meeting-analysis-how-to-easily-analyze-your-meetings-with-ai
13. Cómo gestionar la junta directiva perfecta asistida por IA - Diligent, accedido el 7 de septiembre de 2025, https://www.diligent.com/resources/blog/ai-board-meeting
14. ¿Qué es la IA agentiva? | IBM, accedido el 7 de septiembre de 2025, https://www.ibm.com/think/topics/agentic-ai
15. www.salesforce.com, accedido el 7 de septiembre de 2025, https://www.salesforce.com/blog/agentic-ai-for-small-business/#:~:text=Agentic%20AI%20is%20the%20technology,between%20AI%20agents%20and%20humans.
16. ¿Qué es la IA agentiva? - Explicación de la IA agentiva - AWS - Actualizado 2025, accedido el 7 de septiembre de 2025, https://aws.amazon.com/what-is/agentic-ai/
17. ¿Qué es la IA agentiva? | UiPath, accedido el 7 de septiembre de 2025, https://www.uipath.com/ai/agentic-ai
18. ¿Qué es la IA agentiva? Definición, tipos, ejemplos | Workday US, accedido el 7 de septiembre de 2025, https://www.workday.com/en-us/topics/ai/agentic-ai.html
19. 6 ejemplos y casos de uso de IA agentiva que están transformando las empresas - Moveworks, accedido el 7 de septiembre de 2025, https://www.moveworks.com/us/en/resources/blog/agentic-ai-examples-use-cases
20. Preguntas frecuentes sobre la función de resumen de reuniones en Microsoft Teams, accedido el 7 de septiembre de 2025, https://learn.microsoft.com/en-us/microsoft-sales-copilot/faqs-meeting-summary