Escalando agentes de IA con datos confiables

La era de la inteligencia artificial (IA) agentiva ha llegado y las empresas están adoptando esta tecnología a un ritmo acelerado. Sin embargo, muchas organizaciones enfrentan desafíos significativos para lograr el retorno de inversión (ROI) deseado en sus iniciativas de IA. Un factor crítico para el éxito es la infraestructura de datos: contar con datos confiables y accesibles es fundamental para que los agentes de IA puedan operar de manera efectiva. Un reciente informe ha revelado que muchas organizaciones todavía dependen de sistemas de datos heredados que limitan su capacidad para escalar soluciones de IA. Este artículo explora cómo la calidad de los datos impacta en el rendimiento de la IA y proporciona estrategias para superar los obstáculos relacionados con los sistemas heredados, permitiendo a las empresas aprovechar al máximo sus inversiones en IA agentiva.

La importancia de la calidad de los datos para la IA agentiva

La IA agentiva requiere acceso a datos de toda la organización, tanto estructurados como no estructurados, para tomar decisiones informadas y actuar en tiempo real. Sin embargo, muchas empresas enfrentan el problema de que la IA solo puede acceder en promedio al 45% de sus datos. Este porcentaje se reduce aún más en organizaciones que son consideradas rezagadas en el manejo de datos, donde el acceso puede ser de tan solo el 30%. Por otro lado, las organizaciones que se consideran líderes en datos tienen acceso a más del 70% de sus datos, lo que les permite obtener mejores resultados con sus agentes de IA.

Desafíos de los sistemas de datos heredados

Los sistemas de datos heredados son uno de los principales obstáculos para la implementación efectiva de la IA agentiva. Estos sistemas, aunque pueden haber sido actualizados recientemente, a menudo no cumplen con las demandas de acceso y procesamiento de datos que requieren los agentes de IA. Las organizaciones que no abordan estas limitaciones corren el riesgo de privar a sus agentes de los datos necesarios para tomar decisiones rápidas y precisas. El informe destaca que dos tercios de las organizaciones rezagadas en datos afirman que sus sistemas heredados limitan la expansión de los agentes de IA y les impiden tomar decisiones rápidamente.

Estrategias para mejorar la infraestructura de datos

Para escalar efectivamente las soluciones de IA, las organizaciones deben priorizar la mejora de su infraestructura de datos. Esto incluye:

• Conectar datos en toda la organización: Asegurarse de que los datos estén organizados, precisos y accesibles en tiempo real es fundamental para el éxito de la IA.
• Establecer estándares claros de datos: La calidad de los datos es esencial; sin ella, la confianza en el sistema se ve comprometida.
• Automatizar la gestión de datos: Los líderes en datos se enfocan en la automatización para optimizar el acceso y la gobernanza de los datos.

El papel de la observabilidad en el rendimiento de los agentes de IA

La observabilidad es un aspecto crucial para el rendimiento de los agentes de IA. A diferencia de las aplicaciones tradicionales, donde la utilización promedio de la CPU puede ser una métrica suficiente, los agentes de IA requieren un enfoque más sofisticado. La latencia de tareas, especialmente el percentil 95, se convierte en una métrica clave que indica cuándo los flujos de trabajo comienzan a experimentar retrasos. Implementar un modelo operativo que priorice la latencia P95 permite a las organizaciones detectar problemas antes de que afecten significativamente la duración promedio de las tareas.

Escalando hacia afuera: una estrategia efectiva para la expansión de agentes

Una de las estrategias más efectivas para escalar soluciones de IA es escalar hacia afuera, lo que implica agregar más sistemas para aumentar la capacidad total de agentes. Esta estrategia suele ser más beneficiosa que escalar hacia arriba, que implica añadir núcleos o memoria a un solo sistema. Escalar hacia afuera no solo mejora el rendimiento general, sino que también soporta la alta disponibilidad y reduce costos. Sin embargo, es importante considerar el objetivo empresarial al determinar la densidad de agentes por unidad de cómputo, ya que esto puede variar dependiendo de si se trata de un asistente interactivo o un flujo de trabajo por lotes.

El futuro de la IA agentiva y la preparación de datos

El futuro de la IA agentiva se ve prometedor, pero las organizaciones deben prepararse adecuadamente. Se prevé que para 2027, los agentes de IA aumenten o automatizarán el 50% de las decisiones empresariales. Para lograr esto, es fundamental eliminar las restricciones en los sistemas de datos y garantizar que los agentes tengan acceso a información relevante y contextualizada. Las organizaciones que se centran en la mejora de su infraestructura de datos y la automatización de la gestión de datos están mejor posicionadas para aprovechar las oportunidades que ofrece la IA agentiva.

Conclusión

La implementación exitosa de agentes de IA en las empresas depende en gran medida de contar con sistemas de datos confiables. A medida que las organizaciones continúan adoptando la IA agentiva, es crucial que aborden las limitaciones de sus sistemas de datos heredados y se centren en mejorar la calidad y el acceso a los datos. Aquellas empresas que logren crear un entorno de datos sólido y escalable estarán mejor equipadas para aprovechar el potencial transformador de la IA agentiva, mejorando su productividad y eficiencia en un mercado cada vez más competitivo.