Inteligencia de datos para agentes de IA

Cómo la inteligencia de datos fortalece a los agentes de IA

Los agentes de IA dependen de datos precisos, regulados, de alta calidad y ricos en contexto para realizar tareas, razonar, tomar decisiones e interactuar de forma autónoma. La inteligencia de datos proporciona los servidores MCP, los metadatos, el linaje, la observabilidad, la gobernanza, el contexto del catálogo y la comprensión semántica necesarios para garantizar que los agentes de IA operen con información fiable y explicable.

Los agentes de IA no pueden funcionar de manera fiable sin una base sólida de inteligencia de datos. Necesitan un conocimiento completo y actualizado de las definiciones, dependencias, relaciones, calidad y normas de gobernanza de los datos para actuar de forma segura y eficaz.

¿Qué son los agentes de IA?

Los agentes de IA son sistemas autónomos o semiautónomos que:

• Realizar tareas.
• Recuperar y analizar datos.
• Ejecutar flujos de trabajo.
• Interactuar con aplicaciones.
• Hacer recomendaciones o tomar decisiones.
• Aprende de las interacciones de los usuarios.

Algunos ejemplos son:

• Agentes de atención al cliente.
• Asistentes analíticos basados en inteligencia artificial.
• Agentes de automatización de TI.
• Agentes de detección de fraudes.
• Agentes de optimización de la cadena de suministro.
• Copilotos de IA para aplicaciones empresariales.

Para funcionar de manera eficaz, los agentes de IA deben comprender el significado de los datos, su fiabilidad, su procedencia, las políticas de gobernanza y su fiabilidad. 

Por qué los agentes de IA necesitan inteligencia de datos

Evita respuestas alucinadas.

Sin metadatos precisos, linaje, señales de confianza y fundamentos semánticos, los agentes corren el riesgo de generar resultados incorrectos o engañosos.

Admite explicabilidad

Los agentes deben proporcionar razones claras para justificar sus decisiones, especialmente en los sectores regulados.

Garantiza el acceso a datos regulados.

Los agentes solo deben utilizar conjuntos de datos aprobados y que cumplan con la política.

Permite la comprensión específica del dominio.

Las definiciones semánticas y los términos del glosario ayudan a los agentes a comprender el lenguaje y el contexto empresarial.

Reduce el riesgo operativo.

Las señales de calidad y observabilidad garantizan que los agentes se basen en datos fiables y actualizados.

Cómo la inteligencia de datos mejora el rendimiento de los agentes de IA

Proporciona metadatos y fundamentos semánticos.

La inteligencia de datos ofrece metadatos enriquecidos que informan el razonamiento de los agentes, incluyendo:

• Definiciones.
• Sinónimos.
• Términos del dominio.
• Relaciones.
• Clasificaciones.

Garantiza que los agentes utilicen datos fiables.

Los indicadores de confianza incluyen:

• Puntuación de frescura.
• Puntuación de calidad.
• Estado de deriva.
• Integridad.
• Profundidad del linaje.

Los agentes pueden evaluar las señales de confianza antes de actuar.

Proporciona el linaje para la explicabilidad.

Lineage permite a los agentes responder:

• De dónde proceden los datos.
• Cómo se transformó.
• ¿Qué sistemas estaban involucrados?
• La fiabilidad o conformidad de los datos.

Aplica las normas de gobernanza.

Los agentes deben respetar:

• Restricciones de privacidad.
• Acceso basado en roles.
• Restricciones regionales.
• Etiquetas de sensibilidad.
• Reglas específicas del dominio.

La inteligencia de datos aplica las políticas automáticamente.

Mejora la toma de decisiones con observabilidad en tiempo real.

Los agentes utilizan señales de observabilidad para detectar:

• Anomalías.
• Deriva.
• Datos obsoletos.
• Tendencias inesperadas.

Esto evita que los agentes utilicen datos poco fiables.

Integra el contexto del catálogo.

Los agentes pueden utilizar el catálogo de datos para:

• Encuentre el conjunto de datos correcto.
• Compare múltiples conjuntos de datos.
• Comprender las definiciones.
• Validar el contexto de uso.

Razonamiento de Powers Agent a través de grafos de conocimiento

Los grafos de conocimiento proporcionan a los agentes una estructura semántica básica para comprender:

• Relaciones.
• Jerarquías.
• Conceptos.
• Entidades.

Elementos arquitectónicos que dan soporte a los agentes de IA

Metadatos y capa semántica

Informa al agente sobre su comprensión de las entidades, los campos y el significado empresarial.

Gráfico de linaje e impacto

Proporciona trazabilidad y admite razonamientos explicables.

Observabilidad y señales de calidad

Asegúrese de que las aportaciones sean oportunas y fiables.

Motor de gobernanza

Aplica las reglas aprobadas de acceso, enmascaramiento y cumplimiento.

Catálogo de dominios

Permite a los agentes recuperar datos de forma compatible con las políticas.

gráfico de conocimiento

Admite razonamiento rico en contexto, ampliación RAG y vinculación de entidades.

Casos de uso para agentes de IA mejorados con inteligencia de datos

Copilotos analíticos

Los agentes ayudan con:

• Generación de consultas.
• Explicación del panel de control.
• Aclaración sobre las métricas.

Automatización del servicio al cliente

Los agentes necesitan un acceso controlado a los perfiles e interacciones de los clientes.

Finanzas y cumplimiento normativo

Los agentes evalúan los cálculos utilizando señales fiables de linaje y calidad.

Agentes de automatización de TI

Los agentes resuelven problemas utilizando metadatos, linaje y observabilidad.

Agentes de ingeniería de datos

Los agentes pueden validar los procesos utilizando métricas de calidad y desviación.

Agentes de decisión operativa

Asistencia para agentes:

• Cadena de suministro.
• Logística.
• Planificación de inventario.
• Respuesta ante el fraude.
• Recomendaciones personalizadas.

Aplicación responsable de la IA

Los agentes utilizan políticas de gobernanza para garantizar un comportamiento seguro y conforme a las normas de los modelos.

Por qué las organizaciones eligen Actian para la habilitación de agentes de IA

La plataforma Actian Data Intelligence proporciona a los agentes de IA:

• Servidores MCP para LLM
• Metadatos unificados en sistemas híbridos y multinube.
• Linaje para decisiones explicables.
• Acceso y gobernanza sensibles a las políticas.
• Señales de confianza integradas en los flujos de trabajo.
• gráfico de conocimiento .
• Datos sobre calidad y observabilidad.
• Comprensión semántica y contexto del glosario empresarial.
• Productos y contratos de datos regulados listos para usar.

Actian garantiza que los agentes de IA operen de forma segura, responsable y eficaz utilizando datos fiables, explicables y regulados.