Agentes de IA, de tendencia de moda a aceleradores de la transformación

Superar la barrera de la base de datos

Enrique Perezyera

El verdadero obstáculo nunca fue la capacidad del modelo, sino los datos fragmentados, la gobernanza inconsistente y la visibilidad limitada. A medida que las empresas unifican la gobernanza de datos, establecen trazabilidad y definen estrategias claras de IA, los agentes están pasando de fallar silenciosamente a desempeñarse con consistencia.

Fortalecer la capa de datos y abordar desafíos de negocio específicos con IA está desbloqueando avances reales hoy, especialmente cuando las compañías comienzan con tareas rutinarias y de alcance limitado que consumen tiempo y recursos sin ser tan visibles. Al aplicar agentes a estas acciones prácticas y repetibles, como enriquecer registros internos o transferir información de forma segura entre sistemas, las organizaciones están logrando pequeñas, pero significativas, victorias que aceleran la confianza y allanan el camino para flujos de trabajo más complejos basados en agentes.

El auge de plataformas unificadas de datos e IA ha acelerado aún más este progreso. Las empresas ya no tienen que ensamblar herramientas desconectadas para almacenamiento, analítica, implementación y gobernanza. En su lugar, ejecutan agentes en entornos integrados donde estos pueden acceder al conocimiento empresarial, interactuar con múltiples sistemas y operar dentro de marcos de seguridad establecidos.

Tratar los datos, los modelos y los activos de IA como un mismo ecosistema es lo que convierte a los agentes de simples demostraciones interesantes, en sistemas operativos confiables.

Construir confianza con gobernanza y evaluación unificadas

La confianza también ha crecido. Los líderes que invierten en IA buscan responsabilidad. Nuevos métodos de evaluación –calificación automatizada, monitoreo continuo y retroalimentación humana estructurada– permiten a las empresas medir precisión, detectar problemas temprano y hacer cumplir estándares claros. La gobernanza ha madurado en paralelo, con controles de acceso unificados, trazabilidad y capacidad de auditoría convirtiéndose en estándares, especialmente ahora que los agentes influyen en decisiones en entornos regulados o de alto riesgo.

Lo más importante: están surgiendo resultados medibles:

• Los equipos farmacéuticos ahora procesan cientos de miles de documentos clínicos en minutos.
• Las instituciones financieras alcanzan tasas de precisión superiores al 90 % con agentes que operan sobre conocimiento propietario.
• Las empresas orientadas al consumidor reportan millones en ganancias de productividad y reducciones significativas en costos operativos.

Estos no son pilotos; son resultados reales que demuestran un cambio estructural en la forma en que las empresas utilizan la IA.

Empoderar a todos los equipos para construir agentes de IA

La democratización también fortalece el impulso de adopción y uso en los agentes. Crear agentes ya no requiere una profunda experiencia en aprendizaje automático. Las interfaces de lenguaje natural y los flujos de trabajo guiados permiten que los equipos de negocio diseñen y ajusten agentes con base en sus necesidades específicas.

Las organizaciones que invierten en alfabetización en IA a través de sus distintas funciones escalan la adopción mucho más rápido que aquellas que dependen únicamente de especialistas técnicos

El nuevo estándar será tener agentes en las operaciones diarias

Las empresas están entrando en una nueva era de agentes en producción. A medida que las estrategias de datos, la gobernanza, la arquitectura y el talento maduran, las compañías están integrando agentes directamente en los flujos de trabajo que dan forma a la eficiencia, el desempeño y la experiencia del cliente. La métrica ya no es cuántos modelos prueba una compañía, sino cuántos procesos están siendo mejorados o rediseñados por agentes.

Los agentes de IA ya no son una tendencia. Se están convirtiendo en parte de cómo operan las empresas modernas.

Enrique Perezyera es director general de Databricks México, donde lidera la expansión de la compañía en el país. Con más de 30 años de experiencia, ha ocupado posiciones clave en la transformación digital de empresas e industrias. Antes de incorporarse a Databricks, se desempeñó como director general de Microsoft México y fue presidente de NEORIS México. A lo largo de su carrera, ha promovido el uso estratégico de los datos y la inteligencia artificial como motores de competitividad y crecimiento.