La evolución de la inteligencia artificial aplicada a la planificación automática ha llevado a replantear cómo los sistemas abordan la generación de secuencias de acciones para alcanzar un objetivo. Tradicionalmente, los planificadores clásicos requieren una etapa de grounding que expande el problema en un espacio de estados concreto, lo que resulta computacionalmente costoso y limita su escalabilidad. Frente a esto, la planificación elevada o lifted planning trabaja directamente sobre representaciones de primer orden, evitando esa explosión combinatoria inicial. Sin embargo, hasta ahora su rendimiento era inferior debido a la necesidad de instanciar estructuras durante la búsqueda. La clave está en aprovechar la evaluación semi-ingenuo de Datalog, un paradigma de bases de datos deductivas, para ejecutar los núcleos de la planificación de forma paralela y eficiente. Este enfoque introduce dos niveles de paralelismo: el de reglas y el de grounding, lo que permite descomponer la carga de trabajo y acelerar tareas como la generación de sucesores, la evaluación de axiomas o los heurísticos delete-relaxed. En la práctica, se ha observado que en tareas difíciles de groundear, más del 97% del tiempo de ejecución se concentra en la evaluación Datalog y, al paralelizar, se alcanzan aceleraciones de hasta seis veces con ocho núcleos. Este tipo de innovación es relevante para empresas que buscan optimizar procesos complejos mediante aplicaciones a medida y ia para empresas, donde la eficiencia computacional impacta directamente en los tiempos de respuesta y en la capacidad de manejar volúmenes crecientes de datos. En Q2BSTUDIO, como empresa de desarrollo de software y tecnología, integramos estos principios en nuestras soluciones de inteligencia artificial y en los servicios cloud aws y azure, ofreciendo arquitecturas que aprovechan el paralelismo para mejorar procesos de negocio. Además, combinamos esta capacidad con servicios inteligencia de negocio y herramientas como power bi para transformar datos en decisiones, y con ciberseguridad para proteger los entornos donde se despliegan estos sistemas. La planificación automática paralela, basada en Datalog, no solo es un avance académico sino una base sólida para construir agentes IA que operen en tiempo real, adaptándose a contextos cambiantes sin sacrificar rendimiento. Este tipo de software a medida permite a las organizaciones afrontar retos de logística, automatización y análisis predictivo con una eficiencia antes reservada a sistemas altamente especializados. Así, la combinación de planificación elevada y evaluación semi-ingenuo representa un paso firme hacia una inteligencia artificial más ágil y escalable, alineada con las necesidades prácticas de las empresas modernas.