Agentes de IA: el nuevo motor empresarial que depende de los datos estructurados
•El auge de la inteligencia artificial (IA) ha desencadenado una nueva era de innovación empresarial. Hoy, cada vez más organizaciones, sin importar su tamaño o sector, están apostando por agentes de IA que automatizan tareas y generan valor. Sin embargo, el verdadero reto no está solo en desarrollarlos, sino en contar con datos estructurados, accesibles y contextualizados que los hagan realmente funcionales.
El avance de la inteligencia artificial y la aparición constante de nuevas herramientas para implementarla en el ámbito empresarial ha llevado a que cada vez más compañías, sin importar su sector o tamaño, estén integrando modelos que les permitan aprovechar sus beneficios.
Entre las principales tendencias proyectadas para este año destaca el crecimiento en el desarrollo de agentes basados en IA: aplicaciones que utilizan la información de una empresa para ejecutar tareas específicas y generar soluciones automatizadas.
Con este panorama, Salesforce organizó una mesa redonda virtual para analizar perspectivas, enfoques, desafíos y mitos en torno al uso de agentes de IA, así como la relevancia de los datos estructurados en su funcionamiento.
Durante el evento, expertos de IBM y Snowflake coincidieron en que los datos son la base fundamental de cualquier iniciativa de inteligencia artificial. Sin embargo, paradójicamente, uno de los mayores retos a nivel global sigue siendo la falta de estructuración de esos datos.
“El gran desafío para las iniciativas de IA generativa, desde la experimentación hasta la producción, está en que los datos suelen ser considerados en segundo plano, cuando en realidad deberían ser la base del proyecto”, explicó Edward Calvesbert, Vicepresidente de Product Management en IBM Watsonx. Añadió que la mayoría de los modelos se entrenan con datos públicos o limitados, lo cual se vuelve problemático a medida que las tareas se vuelven más complejas o específicas.
Otro reto clave que enfrentan los desarrolladores de agentes de IA, según Saptarshi Mukherjee, Director de Product Management en Snowflake, es la ausencia de contexto en el diseño de soluciones. “Las herramientas de IA no solo requieren datos básicos; necesitan entender el contexto de la empresa”, afirmó Mukherjee. Además, subrayó que la accesibilidad y la estructuración de los datos son elementos cruciales para que los modelos puedan responder en tiempo real, aprender y adaptarse. De lo contrario, corren el riesgo de convertirse en soluciones estáticas y poco útiles.
Narinder Singh, Vicepresidente de Product Management en Salesforce, destacó otro obstáculo: la fragmentación de los datos. Según el experto, uno de los mayores desafíos para los CIOs y líderes de negocios es unificar los datos no estructurados, integrarlos en procesos de negocio y obtener una visión integral del cliente.
Interoperabilidad y el enfoque Zero Copy
Los especialistas coincidieron en que el manejo, estructuración, accesibilidad e implementación de los datos es clave para que los agentes de IA aporten valor real a las empresas. Para lograrlo, subrayaron la importancia de adoptar un enfoque de interoperabilidad, es decir, que los sistemas estén diseñados para integrarse y comunicarse entre sí.
Uno de los enfoques en esta línea es Zero Copy, que permite a los sistemas acceder y compartir datos estructurados en tiempo real sin duplicarlos. Así, se garantiza que los agentes de IA puedan realizar tareas específicas basadas en información actualizada y consistente. “En lugar de reconstruir toda la seguridad y el modelo de gobernanza, las organizaciones pueden adherirse a esquemas ya establecidos desde el desarrollo de sus aplicaciones”, explicó el vocero de Snowflake.
El objetivo del enfoque Zero Copy es construir bases de datos unificadas, seguras y dinámicas, que sirvan como sustento para desarrollar herramientas de IA efectivas y adaptables.
Una tendencia en expansión con desafíos
Aunque cada vez más desarrolladores están adoptando enfoques colaborativos e interoperables, los expertos señalaron que el concepto aún es relativamente nuevo en el manejo de datos. Por ello, recomendaron a las empresas comenzar con casos de uso específicos y trazar estrategias que garanticen la accesibilidad y calidad de sus datos.
En conclusión, el auge de los agentes de IA es innegable, pero su verdadero potencial solo podrá materializarse si las organizaciones colocan a los datos en el centro de su estrategia. Enfoques como Zero Copy podrían marcar la diferencia, permitiendo que los modelos no solo respondan en tiempo real, sino que también generen valor a partir de información clave, integraciones inteligentes y estrategias de gobernanza robustas.
