Con el rápido avance de las capacidades de la IA y la transición hacia sistemas agénticos, las organizaciones están expandiendo sus casos de uso a medida que la tecnología sigue creciendo. Esa evolución constante también introduce riesgos, lo que lleva a los líderes de TI a preguntarse qué inversiones resultarán valiosas incluso dentro de seis meses.
Volver a los elementos fundacionales de la arquitectura de IA —el marco estructural necesario para desplegar y gestionar sistemas de IA fiables e integrados a escala— permite a los líderes tecnológicos tomar decisiones astutas hoy, al tiempo que respaldan un futuro de agentes de IA capaces de recuperar información, tomar decisiones y ejecutar flujos de trabajo complejos entre sistemas.
Cuatro elementos de la arquitectura de IA con los que puedes contar
Las siguientes capacidades proporcionan una brújula estable en el camino hacia un despliegue listo para producción, independientemente de cómo evolucione la tecnología subyacente.
1. Preparar datos para IA a escala
Los modelos solo son tan fiables como los datos a los que pueden acceder, y una mala calidad de los datos conduce a alucinaciones de la IA, sesgos y resultados poco fiables.
La mayoría de las empresas se basan en sistemas heredados, estructuras de datos inconsistentes, propiedad fragmentada y conjuntos de datos incompletos, lo que dificulta escalar la IA de manera efectiva. Por potente que sea, la propia IA no puede resolver estos problemas de datos subyacentes.
Según explica Adnan Adil, CIO de Elastic: “Los datos son una parte duradera de la arquitectura de IA porque, sin ellos, estos modelos no funcionarán, no proporcionarán el contexto adecuado ni ofrecerán el nivel de servicios que buscamos implementar.” Las encuestas del sector citan constantemente la calidad de los datos como una de las mayores barreras para el éxito de la IA. “La calidad de los datos debe ser buena; de lo contrario, el usuario pierde la confianza en el sistema,” afirma Adil.
Una estrategia de IA eficaz comienza conectando los datos de toda la organización y asegurándose de que estén organizados, sean precisos, estén gobe ados y sean accesibles en tiempo real. Estas consideraciones son más eficaces cuando se integran en los modelos y la arquitectura desde el principio. Una arquitectura de datos escalable permite que los sistemas de IA evolucionen junto con la empresa y se conecten de forma fiable a la información inte a necesaria para ofrecer un valor significativo.
Gartner predice que las empresas abandonarán el 60% de todos los proyectos de IA hasta 2026 si no cuentan con el respaldo de datos aptos para la IA. Evitar este resultado incluye estándares claros para los datos y su propiedad, datos limpios y etiquetados, y flujos de datos que permitan la recuperación en tiempo real.
2. Utilizar la ingeniería de contexto para proporcionar los datos adecuados a cada consulta de IA
La ingeniería de contexto garantiza que el modelo recurra a la información más pertinente para cada consulta, seleccionando y organizando los datos necesarios para producir respuestas precisas de manera eficiente.
La ingeniería de contexto eficaz moldea las entradas que guían el razonamiento y la acción de la IA. Mientras que la ingeniería de prompts se centra en cómo se formula una solicitud, la ingeniería de contexto diseña todo el ento o de información alrededor del modelo: recuperando los datos correctos y presentándolos de una forma estructurada y legible por máquina. Muchas organizaciones están descubriendo que una IA fiable depende tanto de la calidad del contexto como de la solidez del modelo.
La ingeniería del contexto se basa en una base de datos mode izada y unificada, así como en sistemas de recuperación y memoria, tales como la generación aumentada por recuperación (RAG) y las bases de datos vectoriales. También requiere una cuidadosa priorización para determinar qué información importa más, qué debe excluirse y cuándo deben utilizarse diferentes tipos de información. Alimentar a los modelos con demasiado contexto puede diluir los detalles relevantes, aumentar los costes y ralentizar los tiempos de respuesta.
“El contexto mínimo, los datos correctos y actualizados, y la información legible por máquinas son fundamentales para una ingeniería de contexto eficaz”, afirma Adil.
3. Integrar la gobe anza de la IA y la observabilidad de los LLM desde el principio
Una gobe anza sólida y la observabilidad de los LLM ayudan a las organizaciones a mantener el control sobre cómo los sistemas de IA utilizan los datos, a supervisar el rendimiento del sistema y a identificar problemas antes de que afecten a las operaciones.
A falta de controles claros sobre la recuperación, los flujos de trabajo y el uso del modelo, los sistemas de IA a menudo procesan mucha más información de la necesaria. Esta ineficiencia también eleva los costes operativos al requerir recursos informáticos adicionales, lo que a menudo se refleja en un mayor consumo de tokens y en cargos por API.
La gobe anza también funciona en conjunto con una seguridad sólida. La IA amplía la superficie de ataque, introduciendo riesgos como la filtración de datos basada en prompts, las vulnerabilidades del modelo y las entradas adversarias. Proteger la información confidencial requiere controles de acceso robustos, monitorización y supervisión.
Adil señala que los controles esenciales —incluyendo los relacionados con la seguridad, la gestión granular de costes, los controles de proyecto, la seguridad de los datos y la arquitectura— resultan con frecuencia insuficientes.
Para que los sistemas de gobe anza apoyen una IA transparente, conforme a la normativa, fiable y rentable, las organizaciones no pueden relegarlos a una capa a añadir posteriormente. Las estructuras de gobe anza deben estar integradas en la arquitectura, los flujos de trabajo y los procesos de toma de decisiones desde el primer momento.
Cuando la gobe anza se establece desde el inicio, permite una observabilidad robusta. La observabilidad ayuda a las organizaciones a comprender cómo se desempeñan las aplicaciones de IA en la práctica. Los mecanismos para la observabilidad y el benchmarking de LLM permiten a los equipos evaluar la precisión y la utilidad a lo largo del tiempo, monitorizar los patrones de adopción y ajustar los sistemas a medida que cambian las condiciones. La observabilidad también ayuda a las organizaciones a generar confianza al aumentar la visibilidad del rendimiento, el comportamiento y los puntos de fallo del modelo.
Además, la observabilidad es esencial para obtener el ROI de las iniciativas de IA, ya que sus beneficios suelen ser indirectos y el valor de negocio depende en gran medida de cómo se adopten y utilicen los sistemas. La visibilidad en tiempo real del comportamiento de la IA permite a las organizaciones medir el rendimiento frente a las expectativas, identificar las brechas entre la intención y la realidad, y perfeccionar continuamente los sistemas a medida que evolucionan los requisitos.
En un informe de 2026 de Elastic, el 85% de los responsables de la toma de decisiones de TI esperan habilitar la observabilidad de LLM para sus aplicaciones inte as de IA generativa.
«La observabilidad es, de hecho, crucial. Podemos utilizar los datos de observabilidad para el control de costes, la toma de decisiones y la eficiencia de la ingeniería», afirma Adil.
4. Mantener a los humanos en el bucle
El diseño meditado, la integración y la gobe anza que maximizan el valor de la IA exigen experiencia inte a especializada. Casi el 70% de los encuestados en el informe '2025 Tech Executive Survey' de Deloitte planea aumentar sus equipos en respuesta directa a la IA generativa, un claro contraste con los recortes relacionados con la IA ampliamente reportados. Adil está de acuerdo: «Creemos que el aspecto humano es, en gran medida, lo que hará que la IA sea impactante en el futuro.»
A medida que los sistemas de IA se integran más en las operaciones, las organizaciones necesitan personas capaces de gobe ar flujos de trabajo, evaluar resultados, rediseñar procesos y adaptar sistemas a medida que cambian las condiciones. La evolución hacia herramientas cada vez más autónomas requiere equipos con experiencia en ingeniería de prompts, orquestación y gestión del cambio.
El talento experto en pensamiento crítico y preparado para adaptarse a los rápidos avances de la tecnología tendrá una gran demanda. Si bien la rotación de personal aporta nuevas ideas, también conlleva altos costes en la continuidad del sistema, la comprensión institucional y la innovación. Una estrategia centrada en el ser humano debe integrarse en las fases de ejecución de la IA para garantizar una implementación fluida.
Como dice Adil: «Muchos aspectos de la pila tecnológica están avanzando muy, muy rápido, pero el conocimiento institucional y la capacidad de adaptación permanecen sólidos.
Inversión estratégica en IA para el crecimiento futuro
A medida que los sistemas de IA evolucionan de asistentes monotarea a agentes cada vez más autónomos, las organizaciones mejor posicionadas para beneficiarse serán aquellas que inviertan en los sistemas subyacentes, la gobe anza y los conocimientos especializados que hacen que la IA sea fiable a escala.
Los directivos tecnológicos que se centran en estos fundamentos pueden pasar eficazmente de la experimentación a un despliegue fiable a nivel de producción a medio plazo, con la confianza de que estos elementos seguirán siendo relevantes y adaptables en medio de los constantes avances.
«Creemos firmemente que, con estas herramientas, la velocidad del trabajo se acelerará considerablemente», dice Adil. «Estamos realmente centrados en cómo podemos realizar el trabajo con estas herramientas de formas que no habíamos imaginado antes».
Descubra más sobre cómo Elastic está construyendo una empresa AI-first con estos componentes fundamentales clave.
Este contenido ha sido elaborado por Insights, la división de contenido personalizado 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 pudieron haberse utilizado se limitaron a procesos de producción secundarios que pasaron una exhaustiva revisión humana.