Aarhus, Dinamarca, 15 de octubre de 2026 – Stibo Systems, proveedor líder de soluciones de gestión de datos maestros (MDM) y empresa creadora de la Trusted Intelligence Platform, ha sido nombrada «Líder» en el Cuadrante Mágico™ de Gartner® de 2026 para soluciones de gestión de información de productos. Es la segunda vez este año que la empresa figura como «líder» en un Cuadrante Mágico de Gartner, tras su reconocimiento como «líder» en el Cuadrante Mágico™ de Gartner® de 2026 para soluciones de gestión de datos maestros.
Para Stibo Systems, este reconocimiento llega en un momento en el que el papel de los datos de productos se está ampliando en toda la empresa. La información de productos circula ahora por más sistemas, canales, socios y procesos de negocio que nunca, impulsando todo, desde las experiencias digitales y el comercio hasta la cadena de suministro, los flujos de trabajo normativos y las operaciones. Y a medida que la inteligencia artificial y los agentes buscan, interpretan, recomiendan y actúan cada vez más sobre esa información, la empresa considera que hay aún más en juego. Stibo Systems cree que los datos de productos fiables se están convirtiendo en una infraestructura fundamental tanto para el funcionamiento actual de las empresas como para su preparación de cara al futuro.
«Los datos de productos siempre han sido fundamentales para el funcionamiento de las empresas. Lo que está cambiando es lo mucho más que se les exige», afirmó Adrian Carr, director ejecutivo de Stibo Systems. «Tienen que dar servicio a las personas, a las aplicaciones, a los socios y, cada vez más, a los agentes de IA, con la precisión, el contexto y la gobernanza que cada uno requiere. Creemos que este reconocimiento como “Líder” refleja tanto la solidez de nuestra base de datos de productos en la actualidad como nuestra inversión continua en el futuro de los datos empresariales».
«Los compradores recurren cada vez más a la IA, y el comercio asistido está pasando de la fase piloto a la práctica, con agentes que comparan productos y ofrecen recomendaciones a los compradores», afirmó Adrian Carr, director ejecutivo de Stibo Systems. «Consideramos que nuestro reconocimiento como líder por parte de Gartner confirma que nuestro enfoque está diseñado para el rumbo que está tomando el mercado, y que nuestros clientes ya están preparados para ello».
Diseñado para la optimización de motores de respuesta (AEO) y el comercio agentivo
Hay dos cambios que están aumentando la importancia de los datos de productos. La optimización de motores de respuesta (AEO), la práctica de garantizar que los productos se representen de forma completa y precisa en los asistentes de IA y los motores de respuesta, se basa en datos de productos estructurados. El comercio asistido funciona mejor cuando los agentes pueden evaluar y actuar basándose en datos de productos completos, coherentes y bien gestionados. Ambos se asientan sobre los mismos cimientos: jerarquías, clasificaciones, relaciones, gobernanza y contexto.
Stibo Systems parte de esa base fiable de datos de productos y la aplica a casos de uso relacionados con el contenido, el comercio, la IA, la normativa y las operaciones. La Product Experience Data Cloud, construida sobre STEP —la plataforma de inteligencia de confianza—, aúna esa base con la gobernanza y el contexto necesarios para dar soporte a los casos de uso emergentes de la IA. ProductGen AI muestra lo que esta base hace posible: descripciones, traducciones y contenido específico para cada canal generado directamente a partir de datos de productos gestionados, de modo que el contenido se adapta sin desviarse de la realidad del producto. El servidor MCP de la empresa amplía esos datos a los agentes de IA a través de herramientas gestionadas con un contexto semántico completo.
«La IA ha elevado sin duda el listón de los datos de producto», afirmó Carr. «Cuando un motor de respuestas o un agente lee un catálogo, interpreta la estructura, las relaciones y el contexto subyacentes. El contenido y las experiencias de producto determinan cómo los datos fiables generan resultados empresariales, y son más eficaces cuando los datos en los que se basan son completos, controlados y precisos».
Flexibilidad y escalabilidad sobre una base fiable
Los datos de productos varían según el sector y se vuelven más complejos a medida que las empresas crecen. La plataforma de Stibo Systems está diseñada para adaptarse a esa variedad, ya que admite las jerarquías, clasificaciones, relaciones y modelos de datos que requiere cada sector, y se adapta desde una primera implementación específica hasta un uso a nivel de toda la empresa.
«Los clientes no deberían tener que quedarse sin espacio en su plataforma a medida que adoptan nuevos casos de uso», afirmó Carr. «La misma base regulada que sustenta el catálogo de un minorista puede sustentar las especificaciones técnicas de un fabricante o los datos de cumplimiento normativo de un producto regulado».
Independencia sin dependencia de un único proveedor
A medida que las organizaciones desarrollan sus estrategias de IA, la flexibilidad y la libertad de elección arquitectónica cobran mayor importancia. La independencia de Stibo Systems se extiende a la arquitectura de su plataforma, diseñada para la interoperabilidad, que conecta distintos ecosistemas y es independiente del modelo, de modo que los clientes pueden utilizarla con la plataforma de IA que elijan.
Esta arquitectura interoperable e independiente del modelo permite que la base de datos de productos se mantenga estable mientras evoluciona el ecosistema tecnológico que la rodea.
«Nuestros clientes deben poder desarrollar su estrategia de IA según sus propios términos y plazos», afirmó Carr. «Dado que somos independientes y estamos diseñados para ofrecer flexibilidad, elaboramos nuestra hoja de ruta en función de lo que nuestros clientes y el mercado realmente necesitan, al tiempo que ofrecemos a las organizaciones la libertad de conectarse con los sistemas y las plataformas de IA que elijan».
Para obtener más información, puede acceder al informe completo aquí.
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Gartner, Cuadrante Mágico de soluciones de gestión de información de productos, Jason Daigler, Greg Carlucci, Nicholas Mortensen, 12 de octubre de 2026
Gartner, Cuadrante Mágico de soluciones de gestión de datos maestros, Stephen Kennedy, Lyn Robison, Divya Radhakrishnan, 6 de abril de 2026