Panorama General
El panorama empresarial está en ebullición con los agentes de IA, que se están implementando rápidamente como copilotos, asistentes y ejecutores de tareas autónomos. El último informe de IA de McKinsey revela un aumento en la adopción: casi dos tercios de las empresas estaban experimentando con agentes de IA a finales de 2025, con un 88% utilizando IA en al menos una función empresarial, un salto significativo desde el 78% en 2024. Sin embargo, debajo de esta adopción entusiasta yace un desafío crítico: solo una de cada diez empresas logra escalar sus iniciativas de agentes de IA más allá de las pruebas piloto iniciales. El problema central no es la sofisticación de los propios modelos de IA, sino la infraestructura de datos fundamental que los sustenta.
Expertos como Irfan Khan, presidente y director de producto de SAP Data & Analytics, enfatizan que los retrasos en la implementación de la IA provienen de la falta de arquitecturas de datos diseñadas para entregar contexto empresarial confiable tanto a humanos como a agentes de IA. En un mundo de IA en rápida evolución, Khan subraya la urgencia: «La única predicción que cualquiera puede hacer de manera confiable es que no sabemos qué va a pasar en los años, meses, o incluso semanas, con la IA». Para asegurar victorias inmediatas, las empresas deben cultivar una ‘mentalidad de IA’ y, crucialmente, fundamentar sus modelos de IA con datos confiables y ricos en contexto. Los próximos meses, o como máximo unos pocos años, serán decisivos para establecer esta base crítica.
Impacto en el Panorama de la IA
Este cambio de enfoque —de la superioridad del modelo a la arquitectura de datos— impacta profundamente el panorama de la IA. Si bien los datos siempre han sido vitales, su papel en la era de los agentes de IA se eleva a una importancia sin precedentes. Las verdaderas capacidades y escalabilidad de la IA agéntica se definirán cada vez más por la solidez de la arquitectura y gobernanza de datos de una empresa, en lugar de únicamente por la evolución continua de los propios modelos. Para escalar verdaderamente esta tecnología transformadora, las empresas deben adoptar una infraestructura de datos moderna que entregue no solo datos brutos, sino datos imbuidos de un contexto empresarial significativo.
Las vistas de datos tradicionales a menudo categorizan los datos estructurados como inherentemente de alto valor y los datos no estructurados como menos valiosos. Sin embargo, los agentes de IA complican esta distinción. Para los agentes, los datos de alto valor tienen menos que ver con su formato y más con la profundidad de su contexto empresarial. Los datos críticos para funciones como las operaciones de la cadena de suministro o la planificación financiera obtienen su verdadero valor del contexto. Incluso los datos detallados y de gran volumen de dispositivos IoT, registros y telemetría, aunque aparentemente ricos, solo producen un valor significativo cuando se entregan con el contexto empresarial relevante. Como señala Khan, el riesgo real para la IA agéntica no es la escasez de datos, sino la falta de una base adecuada. Este déficit contribuye a lo que el Instituto de Datos e IA Empresarial (IDEA) denomina ‘deuda de confianza’, con dos tercios de los líderes empresariales que no confían plenamente en sus datos.
Aplicación Práctica
Para las empresas que buscan operacionalizar agentes de IA de manera efectiva, el camino a seguir es claro: priorizar el contexto sobre el mero volumen de datos. «Cualquier cosa que sea contextual para el negocio, por definición, le dará un mayor valor y mayores niveles de confiabilidad en el resultado empresarial», afirma Khan. Esto significa ir más allá de las clasificaciones simplistas del valor de los datos. Tanto los datos transaccionales estructurados como los datos no estructurados repetitivos pueden tener un valor inmenso cuando se contextualizan adecuadamente para los agentes de IA.
La derivación de este contexto esencial implica varios enfoques prácticos: integración perfecta con los sistemas de software existentes, procesos de análisis y enriquecimiento in situ, y sólidas tuberías de gobernanza. Estos métodos transforman los datos brutos en conocimientos inteligentes y accionables que los agentes de IA pueden interpretar y utilizar de manera confiable. Los datos que carecen de estas cualidades serán inevitablemente poco confiables, lo que obstaculizará el rendimiento de los agentes y los resultados comerciales. Abordar esta ‘deuda de confianza’ es primordial. Al invertir en una infraestructura de datos moderna que enfatice el contexto, las empresas pueden asegurar que sus agentes de IA no solo se implementen, sino que también sean efectivos, confiables y escalables, desbloqueando todo el potencial de sus inversiones en IA. El momento de construir esta base de datos inteligente es ahora.
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