AI Expo 2026 - Día 1: Aspectos destacados sobre gobernanza y preparación de datos para el éxito de las empresas basadas en agentes.

Si bien la perspectiva de La IA actúa como un compañero de trabajo digital. dominó la agenda del primer día en el evento ubicado en el mismo lugar. Exposición de IA y Big Data y Conferencia sobre automatización inteligenteLas sesiones técnicas se centraron en la infraestructura necesaria para que funcionara eficazmente.

🤖 De la automatización pasiva a los sistemas de IA ágrico

Un tema principal en el área de exhibición fue la progresión de la automatización pasiva a la automatización. sistemas "agenciales"Estas herramientas avanzadas razonan, planifican y ejecutan tareas en lugar de seguir guiones rígidos. Amal Makwana de Citi Se detalló cómo estos sistemas operan en los flujos de trabajo empresariales. Esta capacidad los diferencia de la automatización robótica de procesos (RPA) anterior.

Scott Ivell e Ire Adewolu de DeepL Describieron este avance como el cierre de la "brecha de automatización". Argumentaron que la IA con capacidad de agencia funciona como un compañero de trabajo digital, en lugar de una simple herramienta.

El valor real se desbloquea mediante reducir la distancia entre la intención y la ejecución. Brian Halpin de SS&C Blue Prism Se señaló que, por lo general, las organizaciones deben dominar la automatización estándar antes de poder implementar la IA con agentes.

Esta transformación requiere marcos de gobernanza capaces de manejar resultados no deterministas. Steve Holyer de InformáticaJunto con ponentes de MuleSoft y Salesforce, argumentaron que el diseño de estos sistemas requiere una supervisión estricta. Una capa de gobernanza debe controlar cómo los agentes acceden a los datos y los utilizan para evitar fallos operativos.

📊 Calidad de los datos: El principal obstáculo para la implementación

El resultado de un sistema autónomo depende enteramente de la calidad de sus datos de entrada. Andreas Krause de SAP Se afirmó que la IA falla sin datos empresariales confiables y conectados. Para que GenAI funcione en un contexto corporativo, debe acceder a datos que sean ambos preciso y contextualmente relevante.

Meni Meller de Gigaspaces Abordó el desafío técnico de las "alucinaciones" en los LLM. Abogó por el uso de eRAG (generación aumentada por recuperación) Combinado con capas semánticas para solucionar problemas de acceso a los datos. Este enfoque permite que los modelos recuperen datos empresariales reales en tiempo real.

El almacenamiento y el análisis también presentan desafíos importantes. Un panel compuesto por representantes de Equifax, British Gas y Centrica Se discutió la necesidad de análisis en tiempo real nativos de la nube. Para estas organizaciones, la ventaja competitiva proviene de la capacidad de ejecutar estrategias analíticas que sean... escalable e inmediato.

🔒 Seguridad física y observabilidad del sistema

La integración de la IA se extiende a los entornos físicos, introduciendo riesgos de seguridad que difieren de los fallos de software. Un panel que incluye Edith-Clare Hall de ARIA y Matthew Howard de IEEE RAS Se examinó cómo se implementa la IA incorporada en fábricas, oficinas y espacios públicos. Se deben establecer protocolos de seguridad antes de que los robots interactúen con los humanos..

Perla Maiolino del Instituto de Robótica de Oxford proporcionó una perspectiva técnica sobre este desafío. Su investigación sobre Sensores de tiempo de vuelo (ToF) y piel electrónica Su objetivo es dotar a los robots de autoconciencia y conciencia ambiental. En sectores como la manufactura y la logística, estos sistemas de percepción integrados previenen accidentes.

En el desarrollo de software, la observabilidad sigue siendo una preocupación paralela. Yulia Samoylova de Datadog Se destacó cómo la IA cambia la forma en que los equipos desarrollan y solucionan problemas de software.

A medida que los sistemas se vuelven más autónomos, la capacidad de observar su estado interno y sus procesos de razonamiento se vuelve necesario para la fiabilidad.

⚙️ Infraestructura y barreras para la adopción

La implementación requiere una infraestructura confiable y una cultura receptiva. Julian Skeels de Expereo Se argumentó que las redes deben diseñarse específicamente para cargas de trabajo de IA. Esto implica construir Redes soberanas, seguras y siempre activas. capaz de manejar un alto rendimiento.

Por supuesto, el factor humano sigue siendo impredecible. Paul Fermor de IBM Automation advirtió que el pensamiento tradicional sobre la automatización a menudo subestima la complejidad de la adopción de la IA. Denominó a esto la "ilusión de preparación para la IA". Jena Miller Reforzó este punto, señalando que las estrategias deben estar centradas en las personas para garantizar su adopción. Si la fuerza laboral no confía en las herramientas, la tecnología no genera ningún beneficio.

Ravi Jay de Sanofi Se sugirió que los líderes deben plantearse cuestiones operativas y éticas desde el principio del proceso. El éxito depende de decidir dónde desarrollar soluciones propias y dónde adquirir plataformas ya establecidas.

💡 Conclusiones clave para los líderes tecnológicos

Las sesiones del primer día de los eventos simultáneos indican que, si bien la tecnología avanza hacia los agentes autónomos, su implementación requiere una base de datos sólida.

• Los CIOs deberían centrarse en establecer marcos de gobernanza de datos. que admiten la generación aumentada de recuperación
• Se debe evaluar la infraestructura de red. para garantizar que cumpla con los requisitos de latencia de las cargas de trabajo basadas en agentes.
• Las estrategias de adopción cultural deben ejecutarse en paralelo. a la implementación técnica

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