La IA necesita datos preparados para la autonomía: generar confianza en la IA

La IA puede hacer cosas impresionantes, pero solo si los datos que la alimentan no necesitan una supervisión constante.

«Datos preparados para la autonomía» significa que tus datos pueden dar soporte a agentes de IA y flujos de trabajo automatizados sin que nadie tenga que estar pendiente de ellos. Es la diferencia entre los sistemas de IA que toman decisiones fiables y seguras y los que requieren una intervención humana constante para evitar errores costosos.

El cambio técnico: de los paneles de control a los agentes dinámicos

Los equipos de datos están pasando de los paneles de control estáticos y los informes programados a flujos de trabajo en los que los agentes de IA toman decisiones, activan acciones y actualizan los sistemas con una supervisión humana mínima.

Estos flujos de trabajo «agénticos» no son solo scripts de automatización que ejecutan pasos predeterminados. Son sistemas que perciben entradas (como facturas o correos electrónicos), las analizan utilizando el contexto y la lógica empresarial, y realizan acciones en múltiples sistemas de forma autónoma.

Entre los ejemplos reales de empresas que estamos viendo se incluyen:

• Conciliación transaccional – Los agentes cotejan las facturas con las transacciones del ERP sin necesidad de revisión manual.
• Inteligencia documental – Análisis sintáctico automatizado y validación de registros en fuentes no estructuradas.
• Informes dinámicos – Información personalizada y actualizaciones del sistema descendente activadas por patrones de datos.
• Flujos de trabajo de lenguaje natural – Los expertos en la materia no técnicos interactúan con procesos complejos a través de la conversación.

El reto fundamental: ¿Cómo confiar en que un agente actuará de forma segura cuando los datos subyacentes pueden estar incompletos, desactualizados o simplemente ser erróneos?

Estamos en un punto en el que la IA no se ve frenada por el rendimiento de los modelos, sino por la disponibilidad de datos.

Lo que realmente requieren los flujos de trabajo agenticos

Los sistemas autónomos plantean exigencias fundamentalmente diferentes a su infraestructura de datos que las que planteaban tradicionalmente la inteligencia empresarial y el análisis de datos.

La interoperabilidad se vuelve esencial a medida que los sistemas agenticos se amplían. Las herramientas y servicios en los que se basan los agentes, ya sea para la validación de datos, el control de acceso, el enriquecimiento o las acciones posteriores, deben exponerse como bloques de construcción verificables y activables. El Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) está surgiendo como un estándar que permite a los agentes descubrir e invocar de forma segura servicios externos en tiempo real, transformando herramientas aisladas en componentes de confianza dentro del ecosistema agentico.

La validación temprana es más importante que nunca. En la mayoría de los casos de uso empresarial, los datos fluyen constantemente a través de plataformas de streaming y capas de transformación antes de llegar a los sistemas de almacenamiento. La validación de los datos en esta capa y la comprobación de su actualidad, integridad del esquema, precisión y anomalías evita que los datos erróneos lleguen a los lagos de datos o a las bases de datos vectoriales. Los arquitectos de IA con visión de futuro están incorporando cada vez más la validación directamente en los canales de streaming, en lugar de descubrir los problemas en fases posteriores.

El almacenamiento debe admitir instantáneas fiables. Cuando los datos llegan a un lago de datos, deben estar versionados y ser coherentes. Los agentes suelen tomar decisiones basadas en la exactitud precisa de los datos en momentos específicos, lo que hace que el viaje en el tiempo y la auditabilidad sean capacidades fundamentales para las operaciones autónomas.

Los datos no estructurados deben validarse antes de su vectorización. A medida que los agentes trabajan más con documentos, texto e imágenes, las bases de datos vectoriales permiten la búsqueda semántica y la comprensión basada en el contexto. Pero los datos deben validarse antes de su incorporación. Por ejemplo, al convertir archivos PDF generados por OCR, primero se debe comprobar que los elementos de datos críticos estén completos y sean correctos, a fin de garantizar que los agentes razonen sobre la base de datos fiables y precisos.

La acción requiere API seguras. Más allá del análisis, los agentes actualizan registros, crean tareas y envían alertas. Las API seguras y bien gestionadas son los canales a través de los cuales los agentes pasan de la información a las acciones empresariales directas.

La gobernanza unificada no es negociable. Para que los agentes puedan acceder y manipular los datos de forma segura, deben saber dónde se encuentran, quién es su propietario y qué políticas se aplican. Los catálogos modernos y los marcos de gobernanza garantizan un acceso a los datos controlado, conforme y explicable en cada paso.

La observabilidad no puede ser reactiva. La observabilidad en tiempo real que valida la calidad de los datos a medida que entran en el sistema evita los fallos antes de que se produzcan. Esto transforma la calidad de los datos, pasando de ser un parche reactivo a una garantía proactiva, lo que genera confianza antes de que ningún agente vea los datos.

Lo que estamos viendo en casos reales de uso empresarial

De nuestro trabajo con clientes que están atravesando este cambio, han surgido varios patrones:

Los flujos de trabajo de los agentes requieren entradas fiables y de baja latencia. Un agente de conciliación de facturas no puede esperar al procesamiento por lotes nocturno cuando necesita cotejar órdenes de compra, recibos y facturas a medida que llegan a lo largo del día.

La validación debe realizarse en la capa de ingestión. En los lagos de datos, antes de la vectorización, no después de que los datos lleguen a la capa de acceso, donde los agentes los consumen. 

Los agentes requieren un acceso unificado y controlado en el procesamiento por lotes, la transmisión de datos y las capas vectoriales. El acceso fragmentado crea puntos ciegos y brechas de seguridad.

Si Ai va a operar con menos supervisión humana, su postura respecto a la calidad de los datos no puede seguir siendo reactiva. Los problemas deben detectarse y solucionarse antes de que los agentes interactúen con los datos.

¿Qué significa realmente «datos preparados para la autonomía»?

Los datos preparados para la autonomía significan que tus datos saben qué son, de dónde provienen, quién es su propietario y si están en buen estado. Lo más importante es que pueden demostrar todo esto sin intervención humana.

La mayoría de las empresas aún no han llegado a ese punto, por lo que los proyectos de IA se estancan, producen resultados poco fiables o se limitan a casos de uso que evitan por completo los datos privados.

La brecha no radica en la capacidad técnica, sino en la preparación arquitectónica. Las organizaciones necesitan plataformas que proporcionen contexto, garanticen la fiabilidad, permitan la trazabilidad, empaqueten los datos de forma adecuada y apliquen las reglas de acceso de forma automática.

Este blog trata sobre cómo la plataforma Actian Data Intelligence ayuda a las empresas a cerrar esta brecha.

Los datos autónomos necesitan un contexto real

Por qué es importante: La IA no puede adivinar qué significan tus datos. Necesita definiciones claras, relaciones y contexto empresarial. Sin ello, las respuestas de la IA se vuelven inestables o, lo que es peor, erróneas con total seguridad.

Los modelos lingüísticos de gran tamaño y los flujos de trabajo de generación aumentada por recuperación (RAG) son especialmente vulnerables a las lagunas contextuales. Cuando los agentes carecen de comprensión semántica de los términos empresariales, alucinan, malinterpretan o proporcionan respuestas que son técnicamente correctas, pero prácticamente inútiles.

Cómo ayuda Actian:

• Glosario empresarial compartido garantiza que todos, tanto personas como agentes, se refieran a los conceptos de la misma manera en toda la organización.
• gráfico de conocimiento muestra cómo se conectan los datos, quién es su propietario y qué representan, proporcionando la capa semántica que la IA necesita para razonar correctamente.
• Los metadatos conectados se recopilan de todo su entorno, por lo que la IA no trabaja a ciegas ni hace suposiciones peligrosas sobre el significado de los datos.

gráfico de conocimiento de Actian gráfico de conocimiento materia gráfico de conocimiento van más allá de la simple catalogación. Crean una estructura semántica que ayuda a los agentes a comprender no solo qué datos existen, sino también cómo se relacionan entre sí las diferentes piezas y con los procesos de su empresa.

Los datos autónomos deben ser fiables.

Por qué es importante: La IA falla rápidamente si los datos llegan tarde, faltan o simplemente son incorrectos. Los modelos entrenados con datos erróneos producen predicciones erróneas. Los agentes que actúan basándose en datos obsoletos toman decisiones erróneas. Y, a diferencia de los analistas humanos, que pueden detectar problemas evidentes, los sistemas autónomos seguirán adelante con confianza con datos defectuosos.

Para funcionar sin que los humanos tengan que estar constantemente comprobando las cosas, los datos deben mantenerse en buen estado por sí mismos.

Cómo ayuda Actian:

• La supervisión continua supervisa las tuberías y los conjuntos de datos en busca de problemas antes de que afecten a los sistemas posteriores.
• La detección de anomalías detecta problemas de calidad de forma temprana, detectando cuestiones como valores nulos inesperados, desviaciones del esquema o valores atípicos estadísticos.
• El análisis de las causas fundamentales muestra dónde comenzaron los problemas para que puedan solucionarse en su origen, en lugar de simplemente parchearlos más adelante.
• Marcos de calidad de datos crean buenos hábitos en torno a cómo se crean, utilizan y comparten los datos entre los equipos.

El enfoque de Actian respecto a la observabilidad de los datos se ajusta al principio de que la validación debe realizarse en el momento de la ingestión. Al supervisar los datos a medida que se desplazan por los canales y llegan al almacenamiento, los problemas se detectan antes de que los agentes los vean.

Los datos autónomos requieren una trazabilidad clara

Por qué es importante: Cuando un agente de IA hace una recomendación o toma una medida, los equipos necesitan saber qué datos ha utilizado y cómo se han transformado esos datos. La trazabilidad no es solo algo deseable, sino que es esencial para la depuración, la auditoría y el cumplimiento de los requisitos normativos.

En sectores como los servicios financieros y la sanidad, el cumplimiento normativo no es opcional. Si sus modelos de IA utilizan datos con un origen poco claro o controles de acceso inadecuados, se arriesga a sufrir sanciones normativas y a perder la confianza del público.

Cómo ayuda Actian:

• El linaje de extremo a extremo muestra cada paso del movimiento y los cambios de los datos desde los sistemas de origen, pasando por las transformaciones, hasta su consumo final.
• Análisis de impacto ayuda a los equipos a comprender por qué un resultado de IA tiene el aspecto que tiene, rastreando hacia atrás a través de la cadena de suministro de datos.
• Documentación automatizada que cumple con los requisitos normativos y de revisión sin necesidad de realizar tareas manuales ni utilizar herramientas de linaje independientes.

Cuando algo sale mal, y en entornos de datos complejos siempre hay algo que sale mal, el linaje completo convierte lo que serían días de investigación en minutos de resolución de problemas específicos.

Los datos autónomos deben empaquetarse, no dejarse sin procesar.

Por qué es importante: Los agentes de IA funcionan mejor con entradas claras y coherentes, no con una colección desordenada de tablas sin procesar que deben interpretar por sí mismos. Al igual que las API revolucionaron el desarrollo de aplicaciones al agrupar funcionalidades en interfaces reutilizables, los productos de datos revolucionan el desarrollo de la IA al agrupar datos en activos fiables y controlados.

Los volcados de datos sin procesar crean ambigüedad. ¿Es esta la tabla de clientes correcta? ¿Qué cifra de ingresos es la definitiva? ¿Qué significa realmente este campo? Los agentes se ven obligados a lidiar con estas preguntas, pierden tiempo y cometen errores.

Cómo ayuda Actian:

• Productos de datos crean conjuntos de datos limpios y listos para usar, con una propiedad clara y acuerdos de nivel de servicio (SLA).
• Los contratos de datos definen las normas para que los consumidores sepan exactamente qué datos se incluyen, qué normas de calidad se aplican y qué pueden esperar.
• Una responsabilidad clara hace que la propiedad y las responsabilidades sean explícitas, eliminando el problema de «¿a quién le pregunto?».
• Acceso unificado permite a los equipos compartir los mismos datos regulados tanto para sistemas operativos como para cargas de trabajo analíticas.

Las capacidades del mercado de datos empresariales de Actian hacen que los productos de datos sean fáciles de encontrar y consumir. En lugar de buscar en esquemas y tablas, los agentes acceden a productos bien definidos con contexto integrado, garantías de calidad y controles de acceso adecuados.

Los datos autónomos necesitan reglas de acceso seguro

Por qué es importante: Cuando la IA o los agentes extraen datos de forma autónoma, se necesitan medidas de protección para evitar la exposición accidental o el uso indebido. Un analista humano podría reconocer que los números de la seguridad social de los clientes no deberían aparecer en un informe de marketing. Un agente autónomo incluirá sin problemas cualquier dato al que tenga acceso, a menos que las políticas lo prohíban explícitamente.

Las reglas de acceso deben seguir a los datos allá donde vayan, ya sea para el entrenamiento de modelos, la inferencia en tiempo real o las acciones operativas.

Cómo ayuda Actian:

• La aplicación de políticas establece reglas claras y centralizadas sobre quién o qué puede utilizar los diferentes tipos de datos.
• El enmascaramiento automático y las etiquetas de sensibilidad aplican protección basada en la clasificación de datos sin necesidad de intervención manual para cada caso de uso.
• Controles coherentes mantienen la uniformidad en la aplicación de las políticas en todos los sistemas, de modo que estas no se pierden cuando los datos se transfieren entre plataformas.
• El principio del privilegio mínimo garantiza que los sistemas de IA solo accedan a los datos a los que se les permite acceder explícitamente.

La gobernanza moderna no consiste en decir «no», sino en permitir un «sí» seguro a gran escala. El enfoque de Actian permite a los equipos democratizar el acceso a los datos tanto para personas como para agentes, al tiempo que se mantienen los controles que exigen el cumplimiento normativo y la seguridad.

Por qué los datos autónomos son la verdadera clave para una IA fiable

La IA solo funciona bien cuando los datos en los que se basa son sólidos. Puedes tener los modelos más sofisticados, los marcos de trabajo más avanzados y las arquitecturas más innovadoras, pero si tu base de datos es frágil, tus iniciativas de IA también lo serán.

Los datos preparados para la autonomía consisten en prevenir problemas por adelantado, no en solucionarlos a posteriori. Se trata de generar confianza en su infraestructura de datos para que los agentes puedan operar con verdadera seguridad, al igual que los equipos responsables de ellos.

La plataforma de inteligencia de datos Actian proporciona a las empresas la base necesaria para que la IA y los agentes puedan operar de forma segura a gran escala. Al proporcionar contexto a través de una gráfico de conocimiento , garantizar la fiabilidad mediante una supervisión continua, permitir la trazabilidad a través de un linaje completo, empaquetar los datos a través de productos regulados y aplicar el acceso mediante políticas automatizadas, Actian ayuda a las organizaciones a pasar de proyectos piloto de IA provisionales a implementaciones de producción seguras.

La era de la agencia ya está aquí. La cuestión no es si su organización adoptará la IA autónoma, sino si sus datos estarán listos cuando lo haga.

¿Listo para preparar sus datos para la autonomía? Descubra cómo Actian Data Intelligence Platform puede ayudarle a sentar las bases para una IA fiable y digna de confianza a gran escala.

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Acerca de Actian Corporation

Actian permite a las empresas gestionar y gobernar con confianza los datos a escala, agilizando los entornos de datos complejos y acelerando la entrega de datos listos para la IA. El enfoque de inteligencia de datos de Actian combina el descubrimiento de datos, la gestión de metadatos y la gobernanza federada para permitir un uso más inteligente de los datos y mejorar el cumplimiento. Con capacidades intuitivas de autoservicio, los usuarios empresariales y técnicos pueden encontrar, comprender y confiar en los activos de datos en entornos en la nube, híbridos y locales. Actian ofrece soluciones flexibles de gestión de datos a 42 millones de usuarios en empresas de Fortune 100 y otras empresas de todo el mundo, al tiempo que mantiene una puntuación de satisfacción del cliente del 95%.