Datos erróneos equivalen a IA deficiente. La IA con agentes puede automatizar y optimizar, pero solo si se entrena con datos limpios y precisos. Aquí te explicamos cómo hacer que los agentes de IA trabajen para ti.
por Annie O’Brien
La IA con agentes es la nueva moneda que está atrayendo la atención de todos, como debe ser. Pero si no alimentas a tus agentes de IA con datos de alta calidad, nunca alcanzarás su máximo potencial.
¿Qué es la IA Agentic y por qué todo el mundo está tan entusiasmado con ella?
Hasta ahora, la mayor parte del revuelo en torno a la IA se ha centrado en la IA generativa, o genAI. La GenAI es bastante buena (y está mejorando) a la hora de generar respuestas a preguntas.
La IA agenética se diferencia porque, como su nombre indica, tiene capacidad de acción. La IA agenética puede entrenarse en los procesos y reglas de su organización, para luego tomar decisiones y completar tareas complejas. Por eso, según Deloitte , está captando el mayor interés y atención entre las tecnologías emergentes de IA .
Así funcionan los agentes de IA: supongamos que alguien de su equipo de ventas envía un ticket solicitando una nueva computadora portátil. Un agente de IA puede evaluar cómo el empleado usa su computadora actual basándose en datos históricos y, a partir de su conocimiento de las normas de compras, solicitar la mejor computadora portátil para el empleado, notificarle y crear un ticket para que el departamento de TI configure la nueva computadora portátil cuando llegue.
Esta eficiencia autónoma es una de las razones por las que el 92% de las empresas planean aumentar el gasto en IA en los próximos tres años.
Pros y contras de eliminar al ser humano del circuito
La IA agente elimina la intervención humana, o al menos tiene el potencial de hacerlo.
Algunas empresas más cautelosas con la adopción de IA podrían preferir mantener a un humano al tanto; por ejemplo, permitir que el agente de IA sugiera una nueva computadora portátil, pero que un humano revise las especificaciones y confirme el pedido. Otras organizaciones podrían estar conformes con dejar que los agentes de IA lo hagan todo y simplemente tener un registro de auditoría que un humano pueda revisar si es necesario.
Pero piense en las ventajas y desventajas de que agentes de IA gestionen tareas con poca o ninguna supervisión humana. Por el lado positivo, al no necesitar que un técnico de TI revise la solicitud de una nueva computadora portátil, esa persona puede dedicarse a tareas más estratégicas que aportan más valor a su organización. Sin embargo, sin un humano involucrado, corre el riesgo de que se produzcan más errores y consecuencias imprevistas.
Como escribió uno de mis colegas : “Siempre debe haber un ser humano involucrado en algún lugar del proceso, ya sea escribiendo el código, inspeccionando los datos o validando los resultados”.
La creciente importancia de los datos de alta calidad
Con menos humanos involucrados para detectar errores, es necesario prestar aún más atención a los datos que impulsan a estos agentes.
«La IA no distingue entre datos buenos y malos», señaló un informe de Enterprise Strategy Group . «Simplemente conoce los datos, y los datos que se utilizan para entrenar un modelo se convertirán en el modelo».
Si no dispone de buenos datos , no podrá generar confianza, lo que significa que no alcanzará sus objetivos de adopción dentro de su organización.
Según el mismo informe, acceder a datos de calidad es el principal desafío para las organizaciones que implementan IA. Obtener datos de alta calidad requiere que el personal de TI considere la precisión, la visibilidad, la frecuencia y la estructura de los datos, así como la necesidad de capacitar a los empleados .
Los obstáculos para adoptar la IA no desaparecen con la IA agéntica. De hecho, abordar las deficiencias de datos y otros factores es posiblemente aún más importante, según el mismo informe de Deloitte. Y, debido a la complejidad de los sistemas de IA agéntica, es aún más difícil.
A medida que las organizaciones implementan agentes de IA independientes, invertir en la calidad de los datos debe ser una prioridad absoluta. Desde la recopilación y el preprocesamiento hasta la validación, el acceso a datos de alta calidad libera todo el potencial de los agentes de IA implementados a gran escala.
Cómo la calidad de los datos mejora la IA agente
A continuación se muestran algunas formas en las que la calidad de los datos mejora la IA agente:
Toma de decisiones y precisión
Los datos inexactos o incompletos tienen más probabilidades de conducir a malas decisiones, ya sea que esté tratando de predecir fallas del sistema, mitigar riesgos a nivel empresarial u optimizar la asignación de recursos .
Por ejemplo, si un agente de IA tiene la tarea de pedir una nueva computadora portátil para un empleado, pero no tiene datos precisos sobre el uso actual del software y hardware de ese empleado, el agente de IA puede terminar comprando un dispositivo de baja potencia (frustrando al empleado) o de alta potencia (desperdiciando recursos).
Adaptación y contexto en tiempo real
Como un empleado responsable, la IA agéntica puede adaptarse sobre la marcha a las condiciones cambiantes. Maximizar el potencial de la IA agéntica requiere acceso a datos de alta fidelidad en tiempo real que reflejen con precisión su situación actual. Si no tiene visibilidad 24/7, sus agentes de IA tendrán limitaciones para responder a las circunstancias cambiantes.
Seguridad y privacidad
Como han señalado algunos expertos , la seguridad y la privacidad de los datos serán un obstáculo importante para la adopción de la IA. Un plan de gestión de datos puede mitigar el riesgo y ayudarle a avanzar, describiendo maneras de abordar la gobernanza de datos, las cuestiones de derechos de propiedad intelectual y el uso de la información confidencial de su organización por parte de la IA agente.
Abordar el sesgo
He aquí un ejemplo simple de sesgo: si los empleados en diferentes zonas horarias envían menos tickets de soporte técnico, una IA podría interpretar esos datos como que esos empleados necesitan menos soporte de TI, cuando la realidad puede ser que están tratando de resolver los problemas por sí mismos cuando el personal de TI no está disponible.
Busque sesgos en sus datos que puedan distorsionar la toma de decisiones y generar consecuencias no deseadas para los agentes de IA.
Habilitación de TI proactiva
Con datos de telemetría precisos y en tiempo real, el departamento de TI de Agentic puede identificar patrones, predecir fallos de hardware, realizar actualizaciones de software y mucho más. Pero si desea que los agentes de IA hagan más para reducir la carga de su servicio de asistencia y prevenir interrupciones antes de que ocurran, necesita datos de endpoints de alta calidad de los dispositivos de toda su organización.
Los datos son la base de sus agentes de IA. Empiece con una base sólida ahora y, en los próximos años, podrá implementar una IA basada en agentes que genere confianza y supere las expectativas en toda su organización.
Acerca del autor
Annie O’Brien es gerente de producto de grupo en Lakeside Software. Conocida por su enfoque proactivo y centrado en el cliente, Annie destaca en la gestión integral del desarrollo de productos dentro de marcos ágiles.
Fuente: https://www.vktr.com/ai-technology/is-your-data-good-enough-to-power-ai-agents/