La evolución de la inteligencia artificial continúa firme. Nos encontramos en el inicio de una transformación que revolucionará la manera en la cual las organizaciones toman decisiones y crean valor. ¿De qué estamos hablando? Pues nada más y nada menos que de la IA agéntica.
Su adopción implica un cambio de paradigma en la operatoria empresarial, a partir del cual los sistemas inteligentes no solo asesoran o funcionan como ayudantes, sino que actúan, tomando un rol preponderante y dejando de ser pasivos para convertirse en proactivos.
El uso de agentes autónomos y orientados a objetivos, capaces de razonar, planificar y ejecutar tareas complejas en diversos entornos de datos, hace de la analítica un socio inteligente que impulsa los resultados empresariales.
Ahora bien, para funcionar de manera adecuada, la IA agéntica exige una infraestructura de datos dotada de data fiable y flujos de trabajo automatizados y flexibles. A continuación, te contamos más.
IA agéntica: la importancia de contar con datos fiables
Cuando hablamos de IA agentiva, nos referimos a una tecnología capaz de detectar por sí misma cambios en el entorno, razonar en situaciones complejas y tomar decisiones de manera autónoma.
La IA agéntica va más allá de la mera generación de contenido y ejecución de una tarea específica, acciones realizadas por la IA generativa, que es reactiva, centrada en la generación de contenido creativo y activada por una indicación o instrucción individual.
Los agentes de IA perciben la realidad tomando como base su entrenamiento y deciden de acuerdo con su propio criterio, ejecutando una determinada acción.
Ahora bien, si quieren contar con agentes realmente fiables, las organizaciones necesitan capacitarlos con datos confiables.
Después de todo, los modelos de inteligencia artificial aprenden de los datos con los cuales son entrenados.
Cuando la data de entrenamiento es de buena calidad (adecuada, coherente, exacta y completa), los agentes tomarán decisiones correctas y, al mismo tiempo, contribuirán al descubrimiento de insights accionables.
Por el contrario, cuando la preparación de la data no es efectuada de manera meticulosa, o bien los modelos son entrenados con datos deficientes, los agentes de inteligencia artificial carecerán de la precisión y la fiabilidad necesarias para ofrecer resultados valiosos.
Qlik Answers, la capa de inteligencia de datos que impulsa el desarrollo de un ecosistema agéntico
Como mencionamos, además de datos fiables, para que la IA agéntica despliegue todo su potencial, las organizaciones necesitan automatizar los flujos de trabajo, valiéndose de plataformas flexibles y transparentes, como Qlik Answers.
Esta solución actúa como una capa de inteligencia de datos agéntica que ayuda a los agentes de sistemas complejos a interactuar con los datos, generar información y ejecutar acciones.
Además, este marco agéntico ofrece capacidades mejoradas y valor tanto dentro como fuera de la plataforma Qlik.
Gracias a él, los clientes pueden crear e implementar fácilmente asistentes personalizados e integrables, dirigidos a desafíos empresariales específicos, utilizando sus datos estructurados y no estructurados.
Asimismo, estos asistentes inteligentes pueden aprovechar el framework agentivo de Qlik, una red de agentes de IA especializados en análisis, automatización, integración, datos no estructurados, detección de anomalías, canalización de datos y asistencia para la productividad, entre otros.
Pero esto no es todo. Un agente supervisor único orquesta las operaciones agénticas, es decir, interpreta las intenciones, desglosa las tareas y coordina la ejecución entre los agentes.
Accesible tanto dentro de la plataforma Qlik como mediante asistentes integrables y personalizados, Qlik Answers permite que los usuarios obtengan información de sus datos, orientación dentro de la plataforma y automatización de tareas y flujos de trabajo clave.
También brinda la posibilidad de que creen asistentes específicos para cada dominio, fácilmente implementables e integrados en sus flujos de trabajo operativos, a fin de que puedan resolver problemas empresariales específicos.
Más allá de Qlik: el futuro requiere interoperabilidad
El futuro ecosistema de tecnología empresarial y agentes de IA requerirá interoperabilidad. Para alcanzarla, se necesitará una red de agentes que interoperen entre diversos sistemas para abordar desafíos empresariales a gran escala.
Como plataforma abierta, Qlik da respuesta a este requerimiento. La plataforma será capaz de interoperar con sistemas de IA de terceros y tecnologías emergentes, como el protocolo de contexto de modelo (MCP) y el protocolo agente-agente (A2A) a través de sus API abiertas.
Además, a medida que se desarrollen los mercados de IA agentiva, sus agentes estarán disponibles para garantizar que los clientes puedan aprovechar al máximo la gama y el potencial de las capacidades de la solución.
En este sentido, sus agentes de IA formarán un marco de IA adaptativo e inteligente que servirá de base para la próxima generación de datos y análisis, informando y automatizando decisiones de formas nuevas y transformadoras.
Gracias a estas funcionalidades, Qlik contribuye a que las organizaciones se adentren en un mundo regido por la IA agéntica, donde la inteligencia artificial asiste activamente en la preparación, el análisis, la predicción y la acción sobre los datos dentro de una plataforma gobernada, escalable e independiente. ¿Te gustaría saber más sobre esta solución? ¡Hablemos!