Los datos no estructurados —como correos electrónicos, documentos, archivos PDF, imágenes, vídeos, registros de chats, formularios, informes, notas clínicas e interacciones con clientes— representan entre el 80 % y el 90 % del contenido empresarial, según TechRadar. La publicación afirma que este material, ajeno a las bases de datos estructuradas, puede aportar contexto a los agentes de IA empresariales.
TechRadar informa de que menos de la mitad de los proyectos de IA de los últimos dos años obtuvieron resultados empresariales medibles. Según el artículo, unas bases de datos deficientes, la información fragmentada, una gobernanza débil y unos objetivos poco claros pueden limitar el valor de la IA empresarial y la automatización con agentes. El texto cita a la Comisión de Cuentas Públicas del Reino Unido, que señaló que los datos de baja calidad atrapados en sistemas heredados son un obstáculo importante para la IA.
A diferencia de la IA de asistencia, que responde a instrucciones, los agentes empresariales están diseñados para realizar tareas. El artículo afirma que su implementación requiere auditar los flujos de trabajo y los datos, además de establecer una gobernanza clara y supervisión humana. Sin esas bases, los agentes podrían duplicar tareas, crear cuellos de botella o realizar acciones no deseadas.
Como ejemplo, TechRadar describe las cuentas por pagar: los agentes podrían recibir facturas, estructurar y validar sus datos, cotejarlos con órdenes de compra y mercancías y, después, registrarlos en el sistema financiero. Según el artículo, se puede registrar cada paso y el juicio humano sigue siendo necesario cuando influye en los resultados.
TechRadar sostiene que las organizaciones deberían empezar por identificar dónde puede tener impacto la automatización, mejorar los datos existentes y construir una infraestructura conectada. La publicación afirma que, en los próximos 12 meses, los agentes empresariales pasarán de ser herramientas de asistencia a operadores sujetos a gobernanza.
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