Por qué fallan los agentes de IA sin una base de datos adecuada y cómo solucionarlo

Si tu cometido es ayudar a tu organización a incorporar agentes de IA para acelerar sus procesos, tienes que empezar por la base, y eso significa Poniendo tus datos a disposición para el consumo de IA.La IA basada en agentes se basa en la solidez de los datos, como explica Niels Zeilemaker, CTO global de Xebia.

"Si no piensas en eso, puedes crear el mejor agente, pero nunca podrá encontrar los datos correctos; tal vez los interprete erróneamente, tal vez combine diferentes campos de tus datos que nunca deberían estar conectados", explica Zeilemaker.Estos errores no son necesariamente culpa del agente. La culpa es de su plataforma, que no está preparada para los agentes de IA."

📊 El papel fundamental de la catalogación de datos

Zeilemaker señala que un área que debe considerarse particularmente es: catalogación de datosNo es un concepto nuevo, pero cambia las reglas del juego para los agentes. "Si estás creando un catálogo de datos para una organización compuesta únicamente por personas, siempre hay una alternativa", afirma. "Si hay algo que no está bien documentado, puedes llamar por teléfono, hablar con un compañero y tener una especie de vía de escape para saber '¿cómo debería trabajar con este conjunto de datos en particular?'"

Los agentes no disponen de ese tipo de acceso no autorizado. Deben basarse en el catálogo de datos, en lo que allí se especifica, y si la descripción es incorrecta, los agentes no funcionarán.

🎯 El enfoque de Xebia para la transformación mediante IA

El enfoque de Xebia es ayudar a las organizaciones a convertir la estrategia de IA en soluciones listas para la producción que impulsen una transformación real más rápidamente. Los valores fundamentales de la empresa incluyen priorizar a las personas y la calidad sin compromisos, pero quizás el más importante, como lo ve Zeilemaker, es compartir conocimientos – como en eventos como TechEx Global North America, en el que participó Xebia.

"Creo que compartir conocimientos es muy importante para nosotros, y también nos permite ir un paso por delante, adaptarnos rápidamente a los nuevos cambios del mercado, porque todo el mundo tiene ese afán por descubrir cosas nuevas y compartir lo que funciona y lo que no", dice Zeilemaker.Al apostar fuertemente por el intercambio de conocimientos y la innovación, también intentamos seleccionar un par de ámbitos en los que queremos ser la autoridad."

🏗️ Construyendo los cimientos de la IA

Los datos y la IA son, evidentemente, una de esas áreas. En la AI & Big Data Expo, Zeilemaker explicó a los asistentes cómo construir esta base de IA y unificar sus paisajes de datos fragmentados. Fue un relato honesto de cómo La combinación de agentes de IA diseñados específicamente con ingeniería experta comprime un plazo de 12 a 24 meses en un proyecto de precio fijo y con hitos definidos..

El hilo conductor principal de esto es lo que Xebia llama Fundación de Datos Agenticos (ADF)que extiende la plataforma de datos para alojar agentes y luego utilizarlos tanto en casos de uso orientados al cliente como en procesos internos. Si bien siempre ha habido un gran interés en migrar de plataformas heredadas a modernas, Xebia observa que cada vez más clientes solicitan un enfoque para migrar a plataformas de datos de manera más rápida y confiable. Zeilemaker afirma que es aquí donde el consultor y el cliente están desarrollando conjuntamente la solución.

"Los agentes deben basarse en el catálogo de datos y en lo que allí está escrito; si la descripción es incorrecta, los agentes no funcionarán".

"Tras realizar las migraciones a la antigua usanza y acelerar algunas con la codificación LLM, ahora estamos integrando esto en la plataforma de datos, aprovechando el contexto adicional que puede proporcionar para acelerar aún más las migraciones", afirma.

Esa experiencia acumulada es lo que me formó. Xebia Axis: Fundación de Datos ÁmbitosLa solución de Xebia para ayudar a las empresas a preparar sus datos para la IA más rápido que cualquier otra alternativa.

⚙️ Xebia ACE: Ingeniería de software nativa de IA

Otra arma que Xebia tiene en su arsenal es Xebia ACE: Ingeniería de software nativa de IA, un marco que integra la IA en todo el ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC) de una organización. Si se hace correctamente, La entrega puede acelerarse hasta en un 40%, mientras que los costes de transformación de los sistemas heredados se reducen hasta en un 70%..

Zeilemaker señala que Xebia ACE es particularmente útil para las grandes empresas que "quizás aún desean mantener una gobernanza o una forma de trabajar particular durante el ciclo de vida del desarrollo de software". Sin embargo, hay una perspectiva más amplia. Zeilemaker utiliza la codificación Vibe como ejemplo. "Si pensamos en la codificación Vibe, cualquiera puede crear una aplicación, pero nadie se atreve a implementarla en producción", afirma.Si adoptas ACE, seguirás obteniendo muchos de los beneficios de la aceleración de los másteres en Derecho (LLM), pero manteniendo la misma calidad en los resultados finales a los que estabas acostumbrado en el pasado."

"Si buscas dar el salto al uso de LLM en la codificación, Xebia ACE te proporcionará un marco de trabajo muy bueno, sin el riesgo ni los inconvenientes de usar LLM de fábrica oscura y esperar lo mejor, perdiendo en el proceso cierto control o gobernanza", añade Zeilemaker.

🔒 Seguridad y control en el desarrollo impulsado por IA

Para las empresas, ese control es fundamental. Con la gran cantidad de código que se genera, el ciclo de vida del desarrollo de software impulsado por IA podría convertirse en una vulnerabilidad de seguridad. Zeilemaker sostiene que es algo que la industria aún debe resolver en cierta medida, pero destaca con interés la reciente iniciativa de Anthropic de lanzar un revisor de solicitudes de extracción.

"Es un caso interesante, del que probablemente veremos más", afirma.Habrá revisiones de solicitudes de extracción muy extensas, que se aplican cada vez que se intenta realizar una nueva versión de producción. Además, se incorpora al proceso un miembro del equipo con mucha experiencia, un LLM, que realiza una especie de revisión externa."

"Creo que es un enfoque interesante sobre lo que veremos con más frecuencia en el futuro."

🚀 El camino a seguir

En última instancia, dondequiera que se encuentren las organizaciones en su camino, desde evaluar su preparación de datos hasta estar listas para construir, Xebia es capaz de ayudar a sentar las bases correctas y crear las transformaciones sobre ellas..

Foto de Fabio en Unsplash