Desarrollar IA agencial obtener un retorno de la inversión sin sorpresas desagradables relacionadas con la «mala IA».

IA agencial viviendo su momento, y por una buena razón. En lugar de servir como un modelo que responde a una pregunta, un agente de IA puede realmente completar una tarea. Tiene la capacidad de recopilar los datos adecuados, tomar una decisión informada y actuar —por ejemplo, actualizar un sistema, notificar a una parte interesada o responder a la pregunta de un cliente— y mantener el flujo de trabajo hasta que se complete el objetivo final.

Este tipo de agente de IA está llamado a desempeñar un papel cada vez más importante en las empresas. Gartner prevé que el 40 % de las aplicaciones empresariales contarán con agentes de IA específicos para cada tarea a finales de 2026, frente a menos del 5 % en 2025.

Pero también hay otra cara de la moneda. Según Gartner, más del 40 % de IA agencial se cancelarán a finales de 2027 debido al aumento de los costes, la falta de claridad sobre su valor comercial o los controles de riesgo inadecuados.

Esto supone un reto para los líderes empresariales, que deben comprender qué diferencia hay entre una prueba de valor convincente y IA agencial fiable, orientada al retorno de la inversión y con capacidad de producción. La diferencia no radica solo en el modelo, sino también en la base del flujo de trabajo, especialmente en la base de datos, y en si las organizaciones pueden observar lo que ocurre con sus datos para que los datos erróneos o desviados no den lugar a decisiones de IA equivocadas.

Comprender lo que implica un flujo de trabajo agencial

Una forma útil de pensar en los flujos de trabajo de los agentes es dividirlos en estos procesos:

• El agente recopila información como datos, documentos, tickets, eventos e indicadores clave de rendimiento (KPI).
• Planifica los pasos, utiliza herramientas y decide qué medidas tomar a continuación.
• Ejecuta acciones en sistemas, como enviar un correo electrónico, actualizar un registro o activar una tarea.
• El agente utiliza la retroalimentación para mejorar continuamente las decisiones futuras.

A diferencia de la automatización tradicional, que suele ser rígida, los flujos de trabajo con agentes son adaptables, lo que significa que pueden responder cuando cambia una situación. Esa flexibilidad es la razón por la que son tan potentes, pero también por la que el riesgo de utilizarlos aumenta rápidamente cuando el agente opera con datos incompletos, obsoletos o mal gestionados.

7 pasos para crear IA agencial

Las organizaciones pueden crear IA agencial fiables y de confianza siguiendo estos pasos:

1. Defina el objetivo final. Comience con un flujo de trabajo en el que el éxito sea medible y gestionable, como mejorar el rendimiento del ciclo de ingresos, cumplir los objetivos de entrega a tiempo o acelerar los informes de análisis de fin de mes. A continuación, traduzca ese objetivo en reglas claras, como qué entradas puede utilizar el agente, qué sistemas puede tocar y cuáles no, y qué se considera «bueno», como los umbrales de precisión.
2. Establezca barreras de seguridad antes de habilitar la autonomía de la IA. A continuación, implemente barreras de seguridad mediante acciones por niveles: lo que el agente puede hacer automáticamente, lo que puede recomendar pero requiere la aprobación humana y lo que nunca debe hacer sin la interacción humana explícita. Muchos proyectos de IA se estancan o fracasan porque los equipos implementan agentes sin límites claros, sin una propiedad definida y sin una definición operativa de «seguro». Sin barreras de seguridad, incluso los pequeños errores de datos y los resultados excesivamente confiables pueden tener consecuencias posteriores.
3. Convierta los sistemas en pasos auditables. En la producción, los sistemas agenticos funcionan mejor cuando se consideran como pequeños pasos con una única responsabilidad. Estos pasos pueden incluir la recuperación, validación, clasificación, decisión y actuación sobre los datos. Esto hace que el comportamiento de los agentes de IA sea más fácil de probar, supervisar y controlar.
4. Asegúrate de que los datos tengan un contexto confiable. Los agentes de IA necesitan más que filas y columnas de datos. Necesitan contexto, como por ejemplo:

• • Definiciones empresariales. ¿Qué se considera un cliente activo?
  • Relaciones. ¿Cómo se relaciona el producto A con la línea de servicios B?
  • Políticas. ¿Qué datos están restringidos y qué acciones requieren aprobación?
  • Linaje. ¿De dónde proviene esta métrica?

Disponer de contexto de datos marca la diferencia entre un agente que suena seguro, incluso si la respuesta es incorrecta, y un agente que realmente se basa en la realidad empresarial actual.

5. Haga que la confianza sea medible y continua. Si un agente de IA toma decisiones, las organizaciones necesitan visibilidad en tiempo real sobre cómo se comportan los datos a medida que fluyen hacia y a través de los sistemas de IA. Aquí es donde la observabilidad de los datos se vuelve crítica. Permite a los equipos de datos detectar desviaciones, anomalías y roturas antes de que se conviertan en errores que afecten a los clientes o a los ingresos.
6. Garantiza la fiabilidad de los datos con contratos. Una de las formas más prácticas de escalar los flujos de trabajo de los agentes es tratar los conjuntos de datos clave como productos, con expectativas claras. Los contratos de datos respaldan este enfoque al definir el esquema esperado, los umbrales de calidad, la frecuencia de actualización, la propiedad y el uso. De esta manera, un agente de IA no tiene que adivinar cómo son los «buenos datos». Consume un producto de datos regulado respaldado por garantías exigibles.
7. Implementar la supervisión, la respuesta a incidentes y la gobernanza. Para que un agente pueda actuar, necesita la capacidad operativa que se aplica a cualquier sistema de producción. Esto incluye disponer de alertas que detecten y resuelvan los problemas de calidad de los datos, garantizar un seguimiento claro de las auditorías para mayor visibilidad e implementar controles de acceso para las aprobaciones. Las organizaciones también deben contar con un plan para identificar y corregir cualquier problema que pueda surgir.

Una sencilla guía de 5 pasos para empezar

Las organizaciones que deseen contar con una hoja de ruta práctica para crear IA agencial pueden comenzar con estos pasos:

1. Elija un flujo de trabajo con un valor cuantificable y límites claros.
2. Trazar un mapa de las decisiones que tomará el agente y los datos necesarios para cada decisión.
3. Estandarizar el contexto con definiciones, linaje y políticas para que el agente no improvise ni alucine.
4. Habilite la observabilidad en cuanto a frescura, volumen, esquema, distribución y linaje.
5. Proporcionar barreras de protección con procesos en los que intervenga el factor humano y, a medida que la confianza sea cuantificable, ampliar la autonomía.

No te limites a crear IA agencial. Crea IA en la que puedas confiar.

IA agencial no son automatizaciones del tipo «configúralo y olvídalo». Son sistemas vivos, alimentados por datos que pueden cambiar, romperse y desviarse. Por eso el mensaje de Actian es tan importante en este momento: no se limite a crear IA agencial. Créela a partir de datos que los equipos puedan descubrir, en los que puedan confiar y que puedan activar, y luego demuestre continuamente esa confianza con la observabilidad de los datos.

Así es como las organizaciones evitan que la «IA deficiente» se convierta en un problema reputacional, normativo o financiero. Descubra cómo Actian Data Observability puede identificar de forma proactiva los problemas de calidad de los datos, prevenirlos y respaldar IA agencial.

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Actian permite a las empresas gestionar y controlar con confianza datos a gran escala. Las organizaciones confían en las soluciones de gestión e inteligencia de datos de Actian para optimizar entornos de datos complejos y acelerar la entrega de datos preparados para la inteligencia artificial. Diseñadas para ser flexibles, las soluciones de Actian se integran a la perfección y funcionan de forma fiable en entornos locales, en la nube e híbridos. Obtenga más información sobre Actian, la división de datos e inteligencia artificial de HCLSoftware, en actian.com.