Para continuar, suscribite a Somos Pymes. Si ya sos un usuario suscripto, iniciá sesión.
SUSCRIBITELa manera en que las PyMEs pueden encontrar valor a través de una estrategia tecnológica disruptiva.
¿Qué información necesita cada decisión?
Durante los últimos años, las empresas aprendieron a acumular datos. El nuevo desafío es bastante más complejo: lograr que esos datos estén disponibles, conectados y contextualizados en el momento en que el negocio necesita tomar una decisión.
La llegada de Agentic AI vuelve esa discusión todavía más relevante.
Estamos entrando en una etapa en la que la Inteligencia Artificial ya no solamente genera contenido, responde preguntas o ayuda a analizar información.
Los agentes de IA comienzan a interpretar situaciones, consultar distintas fuentes, tomar decisiones dentro de parámetros definidos y ejecutar acciones para alcanzar un objetivo.
Y eso cambia radicalmente el valor de los datos dentro de una organización.
Porque un agente puede ser tan sofisticado como la tecnología que lo sustenta, pero su capacidad de generar resultados dependerá en gran medida de la información a la que pueda acceder y del contexto que esa información le proporcione.
En otras palabras: no existe una estrategia sólida de Agentic AI sin una estrategia de datos detrás.
La mayoría de las organizaciones tiene enormes cantidades de información. El problema es que no siempre puede utilizarla cuando la necesita.
Información de clientes en un CRM. Transacciones en un ERP. Interacciones almacenadas en diferentes canales. Datos operativos en aplicaciones internas.
Documentos, contratos, correos electrónicos, históricos y sistemas desarrollados en distintas etapas de la compañía.
Los datos existen, pero muchas veces están fragmentados entre áreas, aplicaciones y formatos.
Para un negocio tradicional, esa fragmentación genera ineficiencias. Para una organización que quiere incorporar agentes de IA, puede convertirse en una limitación mucho mayor.
Imaginemos un agente inteligente encargado de ayudar a gestionar la relación con un cliente. Para actuar correctamente no alcanza con que conozca su nombre o sus últimas compras.
Puede necesitar comprender su historial de interacciones, contratos vigentes, estado de cuenta, solicitudes abiertas, condiciones comerciales y diferentes reglas del negocio.
Si esa información está desconectada, desactualizada o carece de contexto, la IA tendrá exactamente el mismo problema.
La diferencia es que ahora esperamos que, además de interpretar esa información, pueda actuar a partir de ella.
Tradicionalmente, buena parte de la estrategia de datos empresarial estuvo orientada a comprender qué había ocurrido.
Los dashboards permitieron visualizar ventas, operaciones, comportamiento de clientes o desempeño financiero. Business Intelligence ayudó a transformar millones de registros en información útil para tomar mejores decisiones.
Ese valor sigue siendo fundamental. Pero Agentic AI agrega una nueva dimensión.
Los datos comienzan a ser utilizados no solamente para informar una decisión humana, sino también para proporcionar el contexto que necesita una IA para participar en la ejecución de una decisión.
La diferencia es significativa.
Una empresa puede analizar información histórica para detectar que determinado cliente tiene una alta probabilidad de abandonar un servicio.
En un modelo más avanzado, un agente de IA podría detectar las señales relevantes mientras ocurren, consultar el contexto de ese cliente, identificar las acciones disponibles y activar un proceso de retención de acuerdo con las políticas definidas por la organización.
En una operación industrial, la información puede permitir anticipar una anomalía y coordinar una acción antes de que se produzca una interrupción.
En servicios financieros, diferentes señales pueden ayudar a evaluar una situación, reunir la información necesaria y escalar automáticamente aquellos casos que requieren intervención humana.
En retail, un agente podría combinar inventario, comportamiento del cliente, disponibilidad logística y condiciones comerciales para resolver una necesidad en tiempo real.
El salto no está solamente en tener más inteligencia. Está en reducir la distancia entre información, decisión y acción.
Cuando hablamos de datos en tiempo real, es fácil pensar que se trata de una discusión exclusivamente tecnológica. No lo es.
Para muchas organizaciones, el valor de un dato disminuye rápidamente con el tiempo.
Saber hoy que un cliente tuvo un problema hace una semana sirve para analizar lo sucedido. Detectarlo mientras está ocurriendo permite intervenir.
Conocer al final del mes que determinado proceso comenzó a mostrar anomalías ayuda a explicar un resultado. Identificarlas cuando aparecen puede permitir corregirlo.
La disponibilidad de información actualizada cambia, por lo tanto, la capacidad de respuesta de la organización.
Y en un escenario de Agentic AI esa velocidad adquiere todavía mayor importancia, porque la IA necesita trabajar sobre una representación suficientemente actual del negocio para poder tomar decisiones relevantes.
No se trata de que todos los datos deban estar disponibles en tiempo real. Se trata de determinar cuáles necesitan estarlo para cada decisión que queremos mejorar o automatizar.
Esa distinción es importante. Una estrategia de datos no debería comenzar acumulando información indiscriminadamente, sino entendiendo qué decisiones necesita tomar mejor la organización y qué datos hacen falta para hacerlo.
Existe otra cara de esta transformación.
Cuanto mayor sea la capacidad de una IA para actuar dentro de una organización, mayor deberá ser también la claridad respecto de qué información puede utilizar, qué acciones puede ejecutar y bajo qué condiciones.
Identidad, permisos, seguridad, trazabilidad y gobierno dejan entonces de ser consideraciones posteriores a la innovación. Se convierten en parte de su diseño.
Un agente que ayuda a responder una consulta tiene un nivel de responsabilidad.
Uno que puede acceder a información confidencial, modificar un proceso, iniciar una transacción o comunicarse directamente con un cliente plantea otro completamente diferente.
Por eso, avanzar hacia Agentic AI no significa entregar indiscriminadamente datos y autonomía a la Inteligencia Artificial.
Significa construir un entorno en el que los agentes puedan acceder al contexto necesario, pero dentro de límites definidos por el negocio; donde determinadas acciones puedan ejecutarse automáticamente y otras requieran aprobación humana; y donde sea posible comprender qué información utilizó un agente y por qué realizó determinada acción.
La confianza en la IA no se construirá solamente a partir de la precisión de los modelos. También dependerá de la capacidad de las organizaciones para gobernar cómo esos modelos interactúan con sus datos y sus procesos.
Hay una consecuencia estratégica que las empresas deberían considerar.
Los modelos de Inteligencia Artificial serán cada vez más accesibles. Diferentes organizaciones podrán utilizar capacidades similares y los avances tecnológicos llegarán al mercado cada vez más rápido.
Pero dos compañías utilizando el mismo modelo pueden obtener resultados completamente diferentes.
La diferencia estará en el contexto que cada una sea capaz de proporcionarle.
Sus datos. Sus procesos. Su conocimiento acumulado. Sus reglas de negocio. La calidad de sus integraciones. Y su capacidad para convertir todo eso en información que una IA pueda comprender y utilizar de manera segura.
Ahí puede encontrarse una de las verdaderas ventajas competitivas de Agentic AI.
No necesariamente en tener acceso al modelo más avanzado, sino en lograr que ese modelo pueda trabajar con aquello que hace única a cada organización.
En CloudHesive vemos que muchas conversaciones sobre Inteligencia Artificial comienzan con una pregunta: “¿qué podríamos hacer con AI?”.
Una pregunta posiblemente más útil sería: “¿qué decisión o proceso de nuestro negocio queremos transformar?”
A partir de allí aparecen las siguientes.
¿Qué información necesita esa decisión? ¿Dónde se encuentra? ¿Está disponible cuando se necesita? ¿Es confiable? ¿Quién puede acceder a ella? ¿Qué sistemas deberían interactuar? ¿Qué parte del proceso puede automatizarse y cuál debería permanecer bajo supervisión humana?
Responder esas preguntas permite pasar de iniciativas aisladas de Inteligencia Artificial a una estrategia capaz de generar resultados sostenibles.
Porque la próxima etapa de la IA empresarial no dependerá solamente de máquinas capaces de razonar.
Dependerá de organizaciones capaces de proporcionarles el contexto adecuado para hacerlo.
Y en esa ecuación, los datos dejan de ser simplemente un activo que la empresa almacena.
Se convierten en la materia prima con la que construye su inteligencia.
CloudHesive LATAM es una compañía especializada en soluciones en la nube de AWS a nivel global.
