10 casos de uso muestran cómo la preparación de datos impulsa la IA agéntica

La inteligencia artificial no fracasa por culpa de los modelos. Fracasa porque los datos que alimentan los modelos no están preparados. Los datos carecen de la calidad, el contexto o la precisión necesarios para ofrecer resultados fiables.

La pregunta acuciante para las empresas es "¿Se puede confiar en que nuestros agentes o aplicaciones de IA aporten valor empresarial?" Más del 40% de los proyectos de IA agéntica se cancelarán a finales de 2027, debido a la escalada de costes, un valor empresarial poco claro o controles de riesgo inadecuados, según Gartner, Inc.

La diferencia entre el éxito y los casos de uso estancados se reduce a la preparación de los datos. Con la base adecuada, las organizaciones pueden beneficiarse de una IA Agentic que impulse resultados cuantificables a escala.

Para dar vida a la IA Agentic, las organizaciones pueden activar sus metadatos dando contexto empresarial a los datos de la empresa. Con un servidor de Protocolo de Contexto de Modelos (MCP), los metadatos se convierten en el tejido conectivo entre los datos y la IA. Esto proporciona, por ejemplo, a los agentes de IA la capacidad de comprender y actuar con seguridad sobre la información en todos los sistemas, añadiendo contexto y confianza para generar resultados fiables y orientados a objetivos.

Cuando los metadatos se activan de este modo, la preparación de los datos pasa de ser un objetivo técnico a una ventaja estratégica. Ahí es donde la preparación de datos se convierte en un verdadero diferenciador. Permite a las organizaciones activar sus metadatos y respaldar capacidades inteligentes que ofrecen resultados empresariales tangibles. Estos 10 casos de uso de gran impacto muestran cómo la activación de datos alimenta la IA Agentic para ofrecer un valor empresarial sostenible:

1. Consiga coherencia con las definiciones de términos empresariales a la carta

Reto empresarial: El vicepresidente financiero de una división recientemente adquirida está preparando su primer informe consolidado. Se encuentran con el término "Ratio de Capital Neto Ajustado", un KPI corporativo básico con un método de cálculo muy específico. En su organización anterior, un término similar significaba algo diferente. Utilizar la definición incorrecta podría dar lugar a errores materiales en los informes financieros y suponer semanas de trabajo.

Solución: En lugar de programar múltiples reuniones para localizar la definición, el vicepresidente pregunta a su asistente de IA: "¿Cuál es la definición y el cálculo aprobados por la empresa para el 'Ratio de capital neto ajustado'?". Al instante, el asistente de IA recupera la definición autorizada del glosario empresarial central, incluida la fórmula precisa, el administrador de datos responsable de la métrica y un enlace al documento normativo oficial.

Implicaciones estratégicas: Esta capacidad es crucial para la integración posterior a la fusión, ya que garantiza que las entidades adquiridas puedan alinearse rápidamente con las normas corporativas. A escala mundial, impone un vocabulario empresarial único y sin ambigüedades, que es fundamental para la elaboración de informes reglamentarios precisos, como el CCAR y el BCBS 239, análisis globales coherentes y la eliminación de costosos errores causados por malas interpretaciones.

2. Obtenga información más detallada con la búsqueda semántica

Reto empresarial: Un analista de la cadena de suministro global tiene la tarea de identificar ineficiencias en la cadena de suministro de la organización. Necesita analizar el "rendimiento logístico", pero este concepto se captura de forma diferente en los distintos sistemas ERP y unidades de negocio regionales: como "cumplimiento del SLA del transportista" en Norteamérica, "eficiencia del envío" en APAC y "tasa de éxito de la entrega de salida" en EMEA. Una simple búsqueda por palabras clave pasaría por alto estos conjuntos de datos críticos y relacionados.

Solución: El analista pregunta a la IA: "Encuentra todos los conjuntos de datos relacionados con la logística y el rendimiento de los envíos a nivel mundial". El servidor del Protocolo Modelo-Contexto (MCP), alimentado por un grafo de conocimiento, entiende las relaciones semánticas entre estos términos dispares. Devuelve una amplia colección de tablas, informes y cuadros de mando relevantes de todos los sistemas regionales, proporcionando por primera vez una imagen completa.

Implicaciones estratégicas: La búsqueda semántica rompe los atrincherados silos de datos que se forman de forma natural en las grandes organizaciones federadas. Permite una verdadera visión de 360 grados de las complejas operaciones empresariales, desde las interacciones con los clientes hasta la logística de la cadena de suministro. Esta capacidad es esencial para identificar riesgos ocultos, descubrir oportunidades de optimización interfuncionales e impulsar iniciativas estratégicas en toda la empresa que dependen de una comprensión holística del negocio.

3. Acelerar la modernización tecnológica con el descubrimiento de modelos de datos

Reto empresarial: Un equipo de arquitectura empresarial está planificando el desmantelamiento plurianual y multimillonario de un sistema ERP mainframe heredado para acelerar su migración a la nube. Antes de poder migrar un solo proceso, los miembros del equipo deben comprender las miles de dependencias de datos no documentadas que se han acumulado durante décadas. Un error podría desencadenar un fallo operativo en un sistema empresarial crítico, como un sistema de procesamiento de pedidos.

Solución: Un arquitecto le pide a la IA: "Genera un modelo de datos completo para la tabla Maestro de clientes, incluidas todas las fuentes de datos ascendentes conocidas y los consumidores descendentes". La IA consulta el gráfico de linaje del catálogo de datos y produce instantáneamente un mapa relacional detallado, destacando las dependencias críticas que antes se desconocían y proporcionando un análisis de impacto claro para el plan de migración.

Implicaciones estratégicas: Esta capacidad reduce significativamente el riesgo y acelera las principales iniciativas de transformación tecnológica. Reduce la deuda técnica al hacer comprensibles los complejos sistemas heredados, lo que permite migraciones a la nube más seguras, una modernización de las aplicaciones más rápida y una planificación arquitectónica más fiable. El tiempo que se ahorra en la detección manual se traduce directamente en una reducción de los costes del proyecto y una consecución más rápida de los objetivos estratégicos.

4. Mitigar el riesgo mediante la localización de activos de datos certificados

Reto empresarial: Un Director de Riesgos (CRO) recibe una solicitud urgente de un regulador federal para que proporcione los datos de origen de una métrica clave en la última presentación de la prueba de resistencia CCAR. El equipo debe responder en 24 horas. Extraer los datos de una fuente no certificada o anticuada podría acarrear graves sanciones reglamentarias y daños a la reputación.

Solución: El responsable de datos del equipo de CRO pregunta a su asistente de IA: "Encuentra el conjunto de datos certificado y aprobado por el regulador para la exposición al riesgo de mercado Q3". El asistente de IA devuelve inmediatamente un único resultado priorizado: el conjunto de datos certificado oficialmente. La respuesta también incluye metadatos que confirman su fecha de certificación y el nombre del administrador de datos que lo aprobó, proporcionando una pista de auditoría completa y defendible.

Implicaciones estratégicas: Esta función hace que el gobierno de los datos pase de ser una política pasiva a un control activo e integrado. Para procesos de misión crítica como el cierre financiero, la presentación de documentos reglamentarios y la modelización de riesgos, proporciona una capa inquebrantable de confianza y defensibilidad. Garantiza que las decisiones más críticas de la empresa se basen siempre en datos precisos, mitigando así importantes riesgos financieros y normativos.

5. Mejorar la colaboración identificando a los propietarios de los datos

Reto empresarial: Un responsable de privacidad de datos está ejecutando un plan de respuesta a incidentes para una posible violación de datos que afecta a una base de datos de marketing de clientes. Para cumplir la norma de notificación de 72 horas del GDPR, deben identificar inmediatamente al propietario oficial de la empresa y al responsable técnico del conjunto de datos para evaluar el alcance e iniciar la corrección. Perder horas navegando por los directorios internos podría suponer la diferencia entre el cumplimiento de la normativa y una multa de varios millones de euros.

Solución: El funcionario pregunta a AI: "¿Quién es el propietario de la empresa y el administrador técnico de la base de datos EU_CUST_MKTG_PROD?". Al instante, AI devuelve los datos de contacto de ambas personas, sus funciones en el consejo de gobernanza de datos y sus copias de seguridad designadas, lo que permite al equipo de respuesta a incidentes ponerse en contacto con las personas adecuadas en cuestión de minutos.

Implicaciones estratégicas: Durante una crisis, la rapidez de respuesta y la precisión de las acciones son cruciales. Esta capacidad integra la resistencia en el modelo operativo de la organización haciendo que la rendición de cuentas sea transparente y accesible al instante. Acorta drásticamente el plazo de resolución de incidentes de datos críticos, desde violaciones de la seguridad a fallos de calidad, reduciendo así el riesgo y reforzando una cultura de propiedad clara en toda la empresa.

6. Generar confianza mediante un linaje de datos transparente

Reto empresarial: Durante una reunión trimestral del consejo de administración, el director general cuestiona un sorprendente repunte de una métrica operativa clave en el cuadro de mando de ventas globales. Se pide al Director de Datos, presente en la reunión, que valide el origen de la cifra. La incapacidad para responder con seguridad podría socavar la confianza en toda la organización de datos.

Solución: El director de operaciones le pregunta al asistente de IA: "Muéstrame la línea de negocio para el KPI 'Global New Recurring Revenue' en el panel ejecutivo". En cuestión de segundos, la IA muestra un diagrama de flujo de alto nivel que confirma que los datos proceden de los mercados de datos certificados de Salesforce y SAP y se procesaron a través de la canalización ETL estándar y auditada, sin que se detectaran anomalías. El CDO puede entonces explicar con confianza la procedencia de la métrica a la junta directiva en tiempo real.

Implicaciones estratégicas: Esta capacidad eleva la gobernanza de los datos al más alto nivel de importancia estratégica. Ofrece a los altos ejecutivos una prueba instantánea y transparente de la fuente de una métrica, lo que genera una gran confianza y fomenta una auténtica cultura basada en los datos. La capacidad de validar información empresarial crítica con esta rapidez y confianza es una poderosa demostración de un ecosistema de datos maduro y fiable.

7. Tome decisiones con confianza gracias a los índices de calidad en tiempo real

Reto empresarial: El algoritmo de negociación automatizada de un fondo de cobertura cuantitativo está a punto de reequilibrar una cartera de miles de millones de dólares basándose en los datos de mercado procedentes de múltiples mercados mundiales. Un microsegundo de retardo en los datos o una sola fuente corrupta podría desencadenar una cascada de operaciones erróneas, provocando pérdidas financieras catastróficas. El sistema necesita una última comprobación automatizada.

Solution: As a final step in its execution logic, the automated trading system makes a programmatic call to the AI assistant: “Confirm data quality and latency for all constituent feeds of the ‘Global Risk Arbitrage’ model.” The AI assistant instantly validates that all feeds are operating within their prescribed quality thresholds, such as >99.9% accuracy, <50ms latency, and returns a “PROCEED” signal. If any feed was degraded, it would return a “HALT” signal, preventing the trade from proceeding.

Implicaciones estratégicas: Esto ejemplifica el más alto nivel de gestión del riesgo operativo. Para los sistemas automatizados de toma de decisiones de alta frecuencia, como el comercio algorítmico, la logística de la cadena de suministro en tiempo real y la detección del fraude, la integración de estos controles de calidad instantáneos y programáticos es crucial. Actúan como una salvaguarda vital, impidiendo que los sistemas automatizados ejecuten decisiones desastrosas impulsadas por datos inexactos.

8. Agilizar el cumplimiento y las respuestas a las auditorías

Reto empresarial: Un equipo de auditoría interna se está preparando para un próximo examen de un regulador federal, como la Oficina del Interventor de la Moneda (OCC). Para prepararse, el equipo debe validar de forma proactiva que todos los datos utilizados en los marcos de información de riesgos BCBS 239 del banco proceden de fuentes certificadas y tienen un linaje completo de principio a fin. Este proceso ha requerido históricamente un equipo de múltiples recursos para completarlo manualmente a lo largo de varios meses.

Solución: El auditor principal formula a AI una pregunta compleja y polifacética: "Enumere todos los activos de datos utilizados por los modelos BCBS 239. Confirme el estado de certificación de cada uno de ellos. Para cada uno, confirme su estado de certificación, muestre su línea de negocio y enumere su administrador de datos". La IA consulta el grafo de conocimiento y genera un informe completo y listo para la auditoría en cuestión de minutos, identificando dos conjuntos de datos que tienen certificaciones caducadas.

Implicaciones estratégicas: Esta capacidad transforma la preparación de auditorías de un simulacro de incendio reactivo y laborioso en un proceso de cumplimiento proactivo y continuo. Reduce drásticamente el coste y el tiempo asociados a las auditorías. Y lo que es más importante, reduce el riesgo de recibir conclusiones negativas de la normativa, que pueden acarrear graves sanciones económicas y daños a la reputación. Esto demuestra una postura de cumplimiento proactiva y de vanguardia.

9. Acelerar la incorporación y la obtención de valor

Reto empresarial: Una empresa farmacéutica de la lista Fortune 100 adquiere una empresa de biotecnología para acelerar su proceso de descubrimiento de fármacos. Necesita incorporar a 50 científicos de datos altamente especializados e integrarlos en el vasto y complejo ecosistema de datos de ensayos clínicos de la empresa matriz. Un proceso de incorporación prolongado podría retrasar investigaciones esenciales y poner en riesgo los beneficios esperados de la multimillonaria adquisición.

Solución: Como parte del plan de integración, la oficina del CDO crea "kits de bienvenida de IA" basados en roles. Un nuevo científico de datos clínicos puede preguntar: "¿Cuáles son los activos de datos esenciales para la investigación oncológica?". Reciben al instante un paquete curado que incluye enlaces a las principales bases de datos genómicas, conjuntos de resultados de ensayos clínicos certificados, glosarios de datos clave e información de contacto de los administradores de datos principales en su dominio.

Implicaciones estratégicas: Esta capacidad facilita directamente el éxito de las fusiones y adquisiciones. Al acelerar radicalmente el tiempo de productividad de los talentos especializados y de alto valor de las empresas adquiridas, la organización puede alcanzar más rápidamente los objetivos estratégicos financieros y científicos de la adquisición. A escala, esto se convierte en una ventaja competitiva significativa en un mercado en el que la guerra por el talento es feroz.

10. Reducir el desorden y los costes identificando los datos redundantes

Reto empresarial: Como parte de una iniciativa de eficiencia en toda la empresa, un CDO tiene la tarea de reducir el gasto en múltiples nubes en 10 millones de dólares anuales. Su hipótesis es que décadas de operaciones descentralizadas han dado lugar a una redundancia de datos masiva en AWS, Azure y Google Cloud; sin embargo, carecen de las herramientas para identificar y demostrar sistemáticamente esta redundancia en estos entornos.

Solución: Un arquitecto empresarial utiliza IA para ejecutar consultas estratégicas, como: "Muéstrame todos los conjuntos de datos de todos los proveedores de nube con más de 1 TB de almacenamiento a los que no se haya accedido en los últimos 180 días y que tengan una similitud de esquema superior al 90 % con un activo empresarial certificado." La IA devuelve una lista priorizada de candidatos de alta confianza para el desmantelamiento, completa con los costes de almacenamiento y la información de contacto de los propietarios de los datos pertinentes.

Implicaciones estratégicas: Esta capacidad tiene un impacto directo y cuantificable en la cuenta de resultados. Proporciona la inteligencia basada en pruebas necesaria para ejecutar proyectos estratégicos de desmantelamiento y consolidación de datos, lo que se traduce en reducciones significativas de los costes de almacenamiento y computación en la nube. Más allá del ahorro de costes, mitiga los riesgos de seguridad al reducir la huella de datos de la empresa y simplificar las cargas de cumplimiento al agilizar la gestión de los datos confidenciales.

La IA robótica cobra vida cuando se activan los datos

La conclusión es clara. El éxito de la IA agéntica no consiste en perseguir el modelo más reciente. Se trata de preparar los datos para que funcionen de forma inteligente, segura y a escala. Desde la reducción del tiempo de preparación de auditorías hasta la eliminación de costes redundantes en la nube, el valor empresarial de la IA agéntica solo se hace patente cuando las empresas invierten en una base de datos gobernada y activada.

Las organizaciones que aprovechan Agentic AI transforman sus metadatos en una base dinámica y operativa que impulsa la coherencia, la transparencia y la automatización en toda la empresa.

Ahora es el momento de preguntarse: "¿Está nuestra empresa realmente preparada para la IA?". Consigue una copia del eBook "The Enterprise Guide to Agentic AI Readiness" para trazar el camino hacia el éxito de la IA Agentic.

Acerca de Kunal Shah

Kunal Shah es el Director de Marketing de Producto para Inteligencia de Datos y Observabilidad de Datos. Es un antiguo ingeniero de software que ahora se especializa en estrategias de comercialización y crecimiento de productos. En el pasado, ocupó puestos directivos de marketing de productos e implementación de tecnología, desarrollando su experiencia en Edge AI, IoT, ingeniería de datos, ciencia de datos y soluciones empresariales SaaS y on-prem basadas en AI/ML. Desde el punto de vista académico, Kunal tiene un MBA de la Universidad de Duke, un máster en MIS de la Universidad A&M de Texas y una licenciatura en ingeniería de la Universidad de Mumbai.