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Cómo las plataformas de IA agentes redefinirán las aplicaciones empresariales – SiliconANGLE
Transformación de las aplicaciones empresariales en la era de la IA
Creemos que las aplicaciones empresariales están experimentando un cambio profundo. Para el próximo año, surgirán sistemas agentes altamente capaces para crear nuevas clases de aplicaciones y alterar la forma en que las organizaciones piensan sobre sus sistemas backend, plataformas de datos e interfaces de usuario. Este cambio tendrá un impacto significativo en la pila de aplicaciones, superando las innovaciones pasadas en la interfaz gráfica de usuario, la Web, la nube y los dispositivos móviles.
Automatización basada en agentes: el futuro de las empresas
Aunque se ha hablado mucho sobre agentes, pocos han explorado a fondo el potencial de desplegar y orquestar cientos o miles de agentes para automatizar completamente las empresas. Esta nueva tendencia afectará la productividad de los trabajadores administrativos de manera similar a como la producción en masa impulsó la productividad laboral. Se espera que los sistemas inteligentes basados en agentes puedan completar muchos procesos comerciales con una fracción de la plantilla actual.
En nuestro análisis, basado en nuestro trabajo previo, nos sumergimos en cómo la automatización basada en agentes cambiará la creación de aplicaciones, el acceso a los datos y las operaciones empresariales. Puedes encontrar más información sobre este tema en nuestro estudio anterior sobre sistemas agentes.
Las aplicaciones actuales y la automatización fragmentada
Las aplicaciones actuales funcionan como islas de automatización, con sistemas personalizados que encierran datos, lógica empresarial y metadatos en plataformas propietarias. Este enfoque fragmentado dificulta la creación de una visión integral en tiempo real del negocio. La automatización de extremo a extremo es prácticamente imposible con las aplicaciones heredadas actuales.
Para abordar este desafío, la inteligencia artificial agente tiene el potencial de unificar los silos de automatización. Los sistemas de múltiples agentes pueden trabajar juntos para optimizar procesos y lograr objetivos comerciales de alto nivel. Esta colaboración entre agentes complementará los procesos automatizados existentes y mejorará la productividad empresarial.
Reimaginando la pila de software empresarial
La evolución hacia sistemas agentes redefine la pila de software empresarial. Cinco áreas críticas emergen en esta transformación:
- Conexión a aplicaciones operativas y sistemas analíticos.
- Arquitectura de la plataforma de datos cada vez más abstracta.
- Capa semántica para armonizar datos en toda la empresa.
- Implementación, gestión y optimización de múltiples agentes.
- Métricas comerciales guiando las acciones de los agentes.
Este modelo bidireccional de negocio promete mejorar la productividad y transformar el panorama de las aplicaciones empresariales. La revolución de las aplicaciones empresariales: cómo los agentes están cambiando el juego
La industria del software está experimentando una transformación profunda y sin precedentes. Esta revolución afecta tanto la demanda de software como la productividad en el desarrollo de aplicaciones. A diferencia de enfoques anteriores, los agentes de inteligencia artificial están cambiando la forma en que las aplicaciones interactúan entre sí y con los datos empresariales.
Conexión a aplicaciones y datos heredados de backend
Empresas como Salesforce Inc., Microsoft Corp., UiPath Inc. y Celonis Inc. están liderando esta nueva era de aplicaciones empresariales. La integración de sistemas heredados con los agentes de IA es fundamental para mejorar la eficiencia y la comunicación en las organizaciones.
Es crucial construir conectores bidireccionales que permitan a los agentes interactuar con los sistemas existentes. Estos conectores facilitan transacciones complejas, como el procesamiento de devoluciones de productos, que requieren información de múltiples sistemas empresariales.
La plataforma de datos en evolución
Cada década, surge un nuevo enfoque en plataformas de datos. Desde las bases de datos tradicionales hasta los almacenes de datos Hadoop, la innovación en este campo es constante. Empresas como Snowflake Inc. y Databricks Inc. están liderando la nueva era de plataformas de datos modernas.
La gobernanza de datos y la integración de sistemas son aspectos clave que las empresas deben abordar para aprovechar al máximo la evolución de las plataformas de datos. Proveedores como Starburst Data Inc., Salesforce y Microsoft están desarrollando soluciones para unificar el gobierno de datos y los metadatos en sus aplicaciones.
En resumen, la colaboración entre agentes de IA y sistemas empresariales heredados está redefiniendo la forma en que las organizaciones desarrollan y utilizan aplicaciones. Estar a la vanguardia de esta revolución tecnológica será fundamental para el éxito futuro de las empresas. En el mundo actual de la inteligencia artificial, la importancia de pasar de un enfoque centrado en la plataforma de datos a uno centrado en metadatos es fundamental. Esto permite que múltiples motores o herramientas de computación accedan al patrimonio de datos analíticos en cualquier momento, lo que resulta crucial para el desarrollo de la IA.
La importancia de los metadatos en la IA
Hoy en día, los diferentes motores de IA pueden ser herramientas de aprendizaje automático o la capacitación de su propio LLM, pero en el futuro veremos varios agentes interactuando con estos datos. Es por eso que un único DBMS como punto de control se convierte en un cuello de botella en el proceso. La plataforma de datos actual está incompleta, ya que los datos recopilados carecen del contexto y significado capturados en las aplicaciones o en las islas de automatización.
Según Zhamak Dehghani en su presentación en la Supernube 7, este contexto empresarial (metadatos, gobernanza, métricas y similares) se ha unido a un almacén de datos centralizado, generando una complejidad inmanejable para los humanos. Es crucial armonizar todos estos datos dispares para poder avanzar en el desarrollo de la IA.
Una capa para crear un significado común
Para lograr una verdadera evolución en la inteligencia artificial, es necesario crear un significado común en la capa de metadatos. Esta capa permitirá que los diferentes agentes de IA accedan a la información de manera más efectiva y eficiente, generando resultados más precisos y relevantes en el proceso de análisis de datos.
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