Los equipos empresariales quizá deban replantearse cómo desarrollan y gestionan el software al adoptar agentes de IA autónomos, según un artículo de TechRadar firmado por Gaurav Suman, presentado como director de IA y soluciones sectoriales en Solace.
El desarrollo de software tradicional sigue el Software Development Life Cycle (SDLC), un proceso estructurado para planificar, crear, probar y mantener sistemas. Suman sostiene que los agentes de IA funcionan de otra manera: son actores autónomos y probabilísticos que trabajan con datos en tiempo real y se coordinan en entornos basados en eventos.
El artículo propone un Agent Development Life Cycle (ADLC) que combina prácticas repetibles de desarrollo de software con métodos para gestionar agentes a lo largo de su ciclo de vida en una organización. Esto incluye definir el papel y los límites de cada agente, darle acceso a los sistemas pertinentes, evaluar su rendimiento y supervisar sus acciones.
Suman también sostiene que los agentes empresariales deberían especializarse y coordinarse mediante una malla de agentes, en lugar de construirse como sistemas monolíticos encargados de todas las tareas. En este modelo, los agentes se comunican de forma asíncrona y los controles de acceso basados en roles limitan a cada agente a los datos y sistemas que necesita. La malla también podría facilitar las pruebas durante el desarrollo y enviar determinadas acciones a revisores humanos para que las aprueben antes de ejecutarlas.
El artículo presenta ADLC y la malla de agentes como enfoques para abordar la fiabilidad, la coordinación y la gobernanza a medida que las organizaciones despliegan agentes de IA. Son recomendaciones del autor, no resultados comunicados de una implementación concreta.
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