Agentes de IA y datos empresariales: el eslabón perdido en el éxito de la IA

Organizaciones en todas partes están en una búsqueda intensa de ventaja competitivas, buscando e implementando tecnologías de inteligencia artificial que van desde GenAYo para sistemas sofisticados de aprendizaje automático. Todavía, A pesar de las enormes inversiones globales que se proyectan internacional 375 millones de dólares en 2025, muchas empresas permanecer decepcionado con los resultados reales de sus iniciativas de IA. 

¿Por qué tantos proyectos de IA no cumplen sus promesas? La respuesta no está en los algoritmos en sí. El eslabón perdido del éxito de la IA empresarial es la fusión de... agentes autónomos de IA con datos comerciales contextualizados y de alta calidad.

Este blog explora lo que falta en las estrategias actuales de IA., cómo debería ser un ecosistema de datos de agentes eficaz y cómo una base sólida de datos de agentes puede ayudar a su negocio.

La IA empresarial tal como la conocemos 

Las capacidades de IA se han expandido considerablemente en los últimos años. Modelos de lenguaje grandes (LLM) como GPT-4, Claude, Gemini y LlaMa puede generar cualquier cosa, desde textos de marketing hasta código de software. Los sistemas de visión artificial pueden identificar defectos de fabricación con una precisión excepcional. Las plataformas de análisis predictivo pueden predecir el comportamiento del cliente con una precisión impresionante. 

Pero si analizamos más de cerca, la adopción de IA empresarial no está exenta de obstáculos: 

• A Estudio de S&P Global Market Intelligence Se descubrió que el 42 % de las empresas abandonan la mayoría de sus iniciativas de IA. La organización promedio descartó el 46 % de los proyectos de IA en la etapa de prueba de concepto.
• Investigación de Boston Consulting Group muestra que solo el 22% de las empresas van más allá de la prueba de concepto y solo el 4% está creando valor sustancial.
• A encuesta de McKinsey & Company Descubrieron que los líderes de las empresas siguen siendo optimistas, pero solo el 19% de ellos informa un aumento de ingresos de más del 5% gracias a las inversiones en IA, y el 39% de ellos informa un aumento de ingresos del 1% al 5%. 

Estas estadísticas muestran que simplemente obtener tecnología de IA no generar impacto empresarial automáticamente. Las empresas pueden enfrentarse a una desconexión cuando se centran en los modelos de IA en lugar de crear un ecosistema que permita que estos modelos prosperen.

Qué errores cometen los enfoques tradicionales de IA empresarial 

Optando por un enfoque centrado en el modelo 

Un enfoque típico que prioriza el modelo para la adopción de IA se ve así: 

• Paso 1: encontrar un caso de uso prometedor.
• Paso 2: Elija o desarrolle un modelo de IA (o varios modelos de IA).
• Paso 3: Intente integrar el modelo con los sistemas y datos empresariales existentes.
• Paso 4: Capacitar al personal para utilizar la nueva capacidad. 

Muchas empresas adoptan este enfoque debido a su familiaridad y al énfasis en la implementación rápida del modelo. El problema es que trata los datos como una idea de último momento en lugar del punto de partida que deberían ser. Los proyectos que priorizan el modelo enfrentan problemas con calidad de los datos y integración de datos, lo que puede ocasionar retrasos o resultados insatisfactorios. 

No reconocer los límites de la IA de propósito general 

Los modelos de cimentación de propósito general, como GPT-4, son flexibles, adaptables y ofrecen una variedad de usos. Sin embargo, presentan ciertas limitaciones en entornos empresariales. 

Carecen de un conocimiento específico y profundo de la historia, los procesos y los productos de su empresa. En segundo lugar, no pueden acceder directamente a los sistemas de datos de su empresa a menos que estén diseñados específicamente para ello. Y lo que es más importante, carecen del contexto que puede hacer que la información sea útil para su área de negocio específica. 

Desafíos comunes de los datos empresariales 

Los proyectos de IA empresarial con frecuencia se topan con uno o más de los siguientes obstáculos relacionados con los datos, lo que afecta su implementación exitosa: 

1. Problemas de calidad de los datos, como datos incompletos, incorrectos o inconsistentes, que generan resultados de IA poco confiables. 

EjemploUna empresa minorista que utiliza IA para la previsión de la demanda descubre que sus predicciones son constantemente poco fiables. ¿El problema? Datos de producto inconsistentes en diferentes regiones. Algunos SKU tenían precios desactualizados, mientras que otros carecían de registros de ventas, lo que provocaba decisiones de inventario erróneas basadas en IA. 

2. Limitaciones de acceso resultantes de políticas de seguridad, barreras técnicas o silos de datos que pueden restringir el acceso de los sistemas de IA a la información requerida. 

EjemploUna empresa de servicios financieros intenta implementar un sistema de detección de fraude basado en IA. Sin embargo, debido a los estrictos controles de acceso a datos en todos los departamentos, el modelo de IA no puede acceder a los datos de transacciones en tiempo real, lo que reduce significativamente su capacidad para detectar patrones de fraude antes de que se completen las transacciones.

3. Datos fragmentados distribuidos en diferentes sistemas sin una ruta de acceso unificada. 

EjemploUn proveedor de atención médica que utiliza IA para evaluaciones de riesgos de los pacientes enfrenta dificultades porque los datos de los pacientes están dispersos en sistemas de EHR, bases de datos de seguros y laboratorios de terceros, lo que dificulta la generación de un perfil de paciente unificado. 

4. Confusión semántica que surge cuando varios departamentos utilizan la misma terminología para cosas diferentes, o viceversa. 

EjemploEn una empresa manufacturera, el término "cliente" tiene significados diferentes para cada equipo. Ventas lo considera el comprador directo, mientras que Logística lo define como el distribuidor. La información sobre clientes basada en IA se ve afectada porque el sistema no puede distinguir qué datos del "cliente" utilizar en diferentes contextos. 

Superar estos desafíos de datos no se trata solo de perfeccionar los modelos de IA en etapas posteriores del proceso. Para lograr una implementación exitosa desde el principio, se necesitan sistemas inteligentes que puedan procesar, interpretar y actuar dinámicamente sobre los datos empresariales, independientemente de su origen, estructura o calidad.

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Agentes de IA y su importancia

Los modelos tradicionales de IA siguen patrones fijos para transformar las entradas en salidas, pero Agentes de inteligencia artificial puede abordar tareas complejas que tienen pasos múltiples y puntos de decisión. Este enfoque activo hace que estos agentes sean útiles en la automatización empresarial, donde los procesos típicos incluyen datos no estructurados, reglas comerciales a seguir y toma de decisiones en tiempo real.

Por ejemplo, un modelo de OCR en IA tradicional puede extraer texto de facturas y transferirlo a un sistema basado en reglas para su procesamiento, pero así es como un agente de IA maneja el flujo de trabajo de principio a fin: 

1. Clasifica documentos (factura, recibo, etc.).  
2. Extrae y valida campos clave mediante OCR y NLP.  
3. Maneja los errores y decide si corregirlos automáticamente, solicitar una revisión o marcar los problemas.  
4. Envía facturas para su aprobación, pago o alertas.  

Si bien los agentes de IA ofrecen un enfoque más dinámico para la automatización, no pueden operar de forma aislada. Al igual que un empleado bien capacitado necesita un espacio de trabajo organizado, los agentes de IA requieren un entorno estructurado que les permita interactuar con los datos, tomar decisiones informadas y adaptarse con el tiempo. Las arquitecturas de agentes proporcionan el marco necesario para que los agentes de IA funcionen eficazmente dentro del ecosistema empresarial.

El auge de las arquitecturas de agentes 

La complejidad de las aplicaciones empresariales de IA está aumentando. Los modelos de IA en el procesamiento inteligente de documentos (IDP) deben gestionar datos no estructurados y diversos formatos. Por ejemplo, los sistemas de detección de fraude basados ​​en IA analizan transacciones en tiempo real y la automatización con IA ejecuta flujos de trabajo complejos en diferentes sistemas empresariales. 

Para adaptarse a esta creciente complejidad, las organizaciones están abandonando los modelos de IA individuales y aislados. En su lugar, optan por arquitecturas multiagente. Estas arquitecturas son marcos estructurados que pueden gestionar las funciones empresariales con una mínima intervención y procesar datos para planificar y ejecutar las acciones adecuadas. La implementación de estos marcos permite que la IA, desde el apoyo a la toma de decisiones individual, transforme de forma inteligente flujos de trabajo completos. 

Las arquitecturas de agentes generalmente incluyen:

Supongamos que una empresa global de logística implementa un sistema basado en agentes de IA para optimizar la gestión de la cadena de suministro. La capa de orquestación coordina múltiples agentes de IA: uno que rastrea las rutas de envío, otro que pronostica retrasos mediante datos meteorológicos y un tercero que gestiona la atención al cliente en tiempo real. Mientras tanto, los sistemas de memoria permiten a la IA recordar interrupciones pasadas en la cadena de suministro y ajustar las recomendaciones en consecuencia. Esta configuración multiagente reduce los retrasos en los envíos y mejora la satisfacción del cliente.

Una arquitectura de agentes bien diseñada es la base de sistemas de IA empresariales eficaces. Define cómo los agentes de IA perciben su entorno, toman decisiones y actúan. Pero incluso la arquitectura más avanzada se quedará corta sin acceso a datos empresariales de alta calidad y bien gobernados. Esto se debe a que el comportamiento inteligente depende de información precisa, oportuna y contextualizada.

Así es ¿Qué elementos componen un ecosistema de datos de agentes eficaz?

1. Gráficos de conocimiento y capas semánticas 

Los gráficos de conocimiento ofrecen información organizacional en un formato estructurado que los agentes de IA pueden navegar fácilmente. Estos gráficos conectan entidades como clientes, ubicaciones y productos mediante relaciones claras, lo que proporciona a los agentes una comprensión contextual de los datos sin procesar. 

La capa semántica traduce los conceptos de negocio y las estructuras técnicas de datos. Garantiza que los agentes interpreten la información basándose en su significado comercial, en lugar de su composición técnica. 

2. Sistemas de recuperación-generación aumentada (RAG) 

Los sistemas RAG ayudan a los modelos lingüísticos a acceder a fuentes como bases de datos empresariales, documentos y bases de conocimiento para recuperar la información necesaria en tiempo real. Con RAG, los agentes pueden proporcionar rápidamente respuestas precisas y contextualmente correctas. 

3. Servicios de virtualización y federación de datos 

Estas tecnologías crean una vista lógica unificada para distintas fuentes de datos, lo que permite a los agentes consultar múltiples sistemas sin necesidad de comprender ubicaciones o estructuras individuales. Esta capacidad es crucial para que los agentes recopilen información en los silos y sistemas de la organización. 

4. Ajuste fino y adaptación del dominio 

Ajustar los modelos implica entrenarlos con datos específicos de la empresa. Este proceso familiariza a los agentes con la terminología, los procesos, los sistemas y el conocimiento de la empresa. Un agente bien ajustado es muy valioso al operar en contextos empresariales especializados. 

5. Mecanismos de gobernanza y control 

Un ecosistema de datos de agentes está incompleto sin capacidades de gobernanza que decidan a qué datos pueden acceder los agentes, cómo pueden usarlos y qué acciones pueden realizar tras los análisis. Estos mecanismos otorgan a los agentes la libertad de generar valor, a la vez que establecen límites para cumplir con los requisitos de cumplimiento.

Construyendo su base de datos de agente 

Un enfoque estratégico es fundamental para cualquier organización que desee aprovechar al máximo la IA. El siguiente marco ayudará a su empresa a construir sus propias bases mediante un plan estructurado:

1. Evalúe la preparación de sus datos

Antes de implementar agentes de IA, observe detenidamente su panorama de datos para garantizar una base sólida: 

• Identifique dónde se almacenan sus datos y con qué facilidad se puede acceder a ellos.
• Evaluar la calidad de los datos en áreas críticas de negocio.
• Verifique si existen inconsistencias en cómo los diferentes sistemas definen y utilizan los datos.
• Determinar qué dominios comerciales tienen los datos más estructurados y confiables. 

Esta evaluación le ayudará a identificar los mejores puntos de partida para integrar agentes de IA de manera eficaz.

2. Construya una base semántica sólida

Para que los agentes de IA proporcionen información valiosa, necesitan comprender claramente el contexto de su negocio. Fortalezca esta base mediante: 

• Creación de un glosario empresarial para estandarizar la terminología clave en todos los departamentos.
• Desarrollar ontologías que definan relaciones entre entidades críticas.
• Gestión de metadatos para mantener la claridad y el contexto de sus datos.
• Considerando un gráfico de conocimiento para conectar conceptos comerciales clave y mejorar la accesibilidad a los datos. 

Con esta estructura establecida, los agentes de IA pueden interpretar los datos con precisión y alinearlos con las necesidades de su negocio en lugar de con suposiciones genéricas.

3. Configurar la arquitectura técnica adecuada

Un marco técnico bien diseñado garantiza que los agentes de IA puedan acceder y utilizar eficientemente los datos empresariales. Enfoque en: 

• Implementar la virtualización o federación de datos para unificar el acceso entre sistemas.
• Diseñar mecanismos de recuperación que revelen rápidamente información relevante.
• Integrar conocimiento empresarial en el sistema del agente de IA para mejorar la comprensión y la toma de decisiones.
• Creación de capas de API que permitan una integración perfecta con los sistemas operativos.
• Establecer herramientas de monitoreo para rastrear las acciones impulsadas por IA y el uso de datos. 

Esta infraestructura proporciona las vías necesarias para que los agentes de IA interactúen eficazmente con su ecosistema de datos.

4. Definir políticas de gobernanza claras

Para garantizar que los agentes de IA operen de manera responsable y en cumplimiento con las regulaciones, establezca pautas claras: 

• Establecer controles de acceso a datos según la sensibilidad y los roles de los usuarios.
• Desarrollar políticas para el manejo de información sensible o regulada.
• Implemente flujos de trabajo de aprobación para acciones impulsadas por IA de alto impacto.
• Mantener registros de auditoría para rastrear cómo los agentes de IA acceden y usan los datos.
• Cree bucles de retroalimentación para supervisar el rendimiento de la IA y abordar los problemas de forma proactiva. 

Una gobernanza sólida mantiene las interacciones de IA seguras, éticas y alineadas con los objetivos comerciales.

5. Comience poco a poco y escale con cuidado

En lugar de implementar agentes de IA en toda la organización a la vez, adopte un enfoque gradual: 

• Centrarse en casos de uso con datos estructurados y valor comercial claro.
• Ejecute proyectos de prueba de concepto para demostrar el impacto y descubrir desafíos.
• Ajuste su arquitectura basándose en los comentarios del mundo real. 
• Ampliar gradualmente la integración de IA a medida que maduren las capacidades.
• Medir y comunicar continuamente los resultados para mantener el impulso. 

Este enfoque le permite desarrollar experiencia en IA y al mismo tiempo ofrecer valor tangible en cada etapa.

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Resumiendo 

El éxito en la IA empresarial no depende de los algoritmos o modelos que elijas. Depende del entorno que les proporciones para prosperar. El factor decisivo es la capacidad de tus agentes de IA para conectarse con los datos empresariales mediante sólidos marcos técnicos y semánticos. 

A medida que le das forma a tu estrategia de IA empresarialRecuerde que alinear proactivamente los agentes de IA con los datos empresariales puede garantizar que sus iniciativas de IA generen un impacto real, en lugar de convertirse en una simple inversión tecnológica. Cualquier empresa que priorice esta conexión obtendrá un retorno de inversión mucho mayor de sus inversiones en IA que aquellas que simplemente buscan los modelos más recientes.

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