Los líderes empresariales y tecnológicos no necesitan convencerse de que la era de la IA agéntica ha llegado. Las organizaciones están adoptando rápidamente agentes, y pocos ejecutivos dudan del potencial de la tecnología para transformar el trabajo. Pero muchas organizaciones descubren que la consecución del reto o de la inversión (ROI) deseado de la IA depende de contar con la base adecuada, siendo la infraestructura y los datos inadecuados obstáculos importantes.
La IA agéntica impone nuevas y considerables exigencias a los sistemas de datos empresariales. El paso de responder preguntas a tomar acciones significa que los agentes de IA necesitan datos de toda la empresa, en todas sus formas estructuradas y no estructuradas, y con el contexto empresarial adecuado. Para tomar decisiones y actuar en tiempo real, los agentes también necesitan un acceso sin fricciones a los sistemas operativos de la organización —por ejemplo, aquellos que almacenan sus datos de cadena de suministro, punto de venta o recursos humanos. Los sistemas de datos heredados, incluso aquellos actualizados hace tan solo unos años, tienen dificultades para satisfacer estas exigencias.
A medida que los agentes de IA se integran más ampliamente en las operaciones empresariales, la necesidad de superar las restricciones de los sistemas de datos heredados se vuelve más urgente. Si la predicción de Gartner de que los agentes de IA aumentarán o automatizarán el 50% de las decisiones de negocio para 2027 resulta ser correcta, las organizaciones deben eliminar los cuellos de botella o arriesgarse a privar a los agentes de los datos que necesitan para tomar las decisiones correctas con rapidez.
Este informe, basado en una encuesta a 300 ejecutivos de datos y tecnología, explora cómo los sistemas heredados están limitando la eficacia de los agentes de IA en muchas organizaciones. Constata que un puñado de organizaciones —los líderes en datos— están teniendo un mayor éxito con la IA agéntica y experimentando menos limitaciones de datos como resultado de los sistemas heredados. Estos líderes ofrecen una guía para crear el ento o de datos adecuado para que los agentes florezcan y los sistemas fiables escalen.
Las principales conclusiones del informe incluyen:
Pocas empresas proporcionan actualmente a la IA agéntica un amplio acceso a los datos corporativos. En todas las organizaciones encuestadas, la IA solo tiene acceso a una media del 45 % de los datos corporativos. Esa cifra desciende al 30 % o menos en organizaciones categorizadas como "rezagadas en datos". Un grupo selecto, sin embargo, garantiza el acceso a más del 70 % de sus datos. Estos "líderes en datos" están teniendo mayor éxito con sus agentes que el resto.
La confianza en las decisiones de los agentes es un reflejo de la preparación de los datos. Hoy en día, solo alrededor de la mitad de las organizaciones encuestadas confían en que las decisiones que toman sus agentes de IA son precisas y relevantes. Por el contrario, el 100% de los líderes en datos confían en las decisiones de sus agentes, un fuerte indicador de que la IA fiable requiere una base de datos fiable.
A los líderes en datos les resulta más fácil lograr la escalabilidad y la velocidad de los agentes. Dos tercios de las organizaciones rezagadas en datos afirman que los sistemas de datos heredados limitan la escalabilidad de los agentes de IA (66%) y evitan que estos tomen decisiones a gran velocidad (68%). Habiendo superado en gran medida las limitaciones de los datos heredados, los líderes han despejado en su mayoría estos obstáculos, con solo un 8% que informa de alguna de estas limitaciones.
La presión es alta para que los patrimonios de datos estén listos para agentes. En un plazo de dos años, el 100 % de los encuestados tiene previsto usar IA agentiva, y el 69 % espera usarla de forma generalizada. Sin eliminar las restricciones de los sistemas de datos, la IA agentiva no logrará ofrecer la velocidad y las eficiencias deseadas que promete.
El acceso y el contexto de los datos son prioridades principales. La iniciativa más importante para permitir la escalabilidad entre todos los encuestados es mejorar el acceso a datos estructurados y no estructurados para los agentes de IA. También ocupa un lugar destacado en la lista potenciar la gobe anza de datos e IA con el contexto de negocio. Los líderes de datos también se centran en gran medida en la automatización de la gestión de datos.
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Este contenido ha sido producido por Insights, el brazo de contenido a medida de MIT Technology Review. No ha sido redactado por el equipo editorial de MIT Technology Review. Ha sido investigado, diseñado y redactado por escritores, editores, analistas e ilustradores humanos. Esto incluye la redacción de encuestas y la recopilación de datos para las mismas. Las herramientas de IA que, en su caso, se hayan podido utilizar se limitaron a procesos de producción secundarios que pasaron una revisión humana exhaustiva.