Agentes de IA y la necesidad de data lista para la IA: Construyendo la base para trabajadores digitales

Blogs y artículos

Los agentes de IA, comúnmente conocidos como trabajadores digitales, representan una nueva ola de sistemas autónomos diseñados para operar de manera independiente.

Iron Mountain logo with blue mountains
Narasimha Goli
Chief Technology and Product Officer at Iron Mountain
27 de enero de 20257 
Agentes de IA y la necesidad de data lista para la IA: Construyendo la base para trabajadores digitales

Agentes de IA y la necesidad de data lista para la IA: Construyendo la base para trabajadores digitales

Los agentes de IA, comúnmente conocidos como trabajadores digitales, representan una nueva ola de sistemas autónomos diseñados para operar de manera independiente. Aunque las promesas de estos agentes son enormes —como eficiencia, productividad y reducción de costos—, a menudo se pasa por alto un paso crucial en la prisa por implementarlos: garantizar que los datos de la organización estén listos para IA.

Entrenando trabajadores digitales: Imitación del entrenamiento humano

Entrenar agentes de IA es similar a entrenar empleados humanos. Pueden ser dotados de habilidades específicas, asignados a funciones y evaluados antes de ser introducidos en el entorno productivo. Al igual que un contador o un agente de servicio al cliente aprende los procesos y protocolos de la empresa, los trabajadores digitales pueden ser entrenados de manera similar, mejorando continuamente con el tiempo gracias a interacciones y datos.

En el futuro, veremos equipos híbridos donde los trabajadores digitales gestionarán tareas repetitivas mientras los humanos se enfocan en problemas estratégicos y creativos.

Plataformas para agentes: El auge de los frameworks de bajo código

A medida que las empresas comienzan a implementar agentes de IA, la necesidad de plataformas robustas se vuelve crucial. Similar a la evolución de las plataformas de automatización (RPA), como UiPath, las plataformas para agentes están emergiendo rápidamente, lideradas por empresas como Google, Microsoft, AWS y Apple.

Estas plataformas personalizan agentes con conocimiento propietario de las empresas, utilizando técnicas como generación aumentada por recuperación (RAG) y grafos de conocimiento para hacer que los agentes sean más precisos y contextuales.

Datos listos para IA: La base para agentes eficaces

Para maximizar el valor de los agentes de IA, las empresas deben centralizar, limpiar y gobernar sus datos. Las estrategias robustas deben incluir:

  • Centralización de datos: Unificación en una única fuente confiable.
  • Normalización: Eliminación de inconsistencias y preparación de los datos para análisis.
  • Gobernanza de datos: Garantía de privacidad y seguridad, especialmente para información sensible.

Un enfoque gradual para la implementación de IA

Una encuesta reveló que solo el 16% de las organizaciones tiene una estrategia integral de datos para IA. Adoptar un enfoque progresivo, comenzando por áreas ricas en datos, puede generar ganancias rápidas y ajustar estrategias para una futura expansión

Datos: La nueva moneda para agentes de IA

El futuro será definido por la colaboración entre trabajadores digitales y humanos. Las empresas que inviertan en plataformas y datos listos para IA estarán a la vanguardia de la transformación impulsada por IA.