IA Generativa Operativa
La evolución inevitable de agentes aislados a equipos digitales orquestados.
Carlos Vila, Chief AI Officer (CAIO), Genetsis Digital
De probar MVP a operar con IA para mejorar procesos internos con IA Generativa Operativa
Aquellas organizaciones que realmente están aprovechando el potencial de la inteligencia artificial no son las que “prueban” docenas de MVP (Producto Mínimo Viable, del inglés Minimum Viable Product) de IA, sino las que realmente se apoyan en ella para mejorar sus procesos internos: realizar investigaciones de todo tipo con mayor profundidad, analizar sus datos y la calidad de sus procesos con más rigor, generar documentación compleja con mayor rapidez o tomar decisiones mejor informadas.
Este salto en productividad no llega solo por entrenar modelos o conectar nuevas fuentes de datos. La verdadera mejora aparece cuando la organización incorpora IA Generativa Operativa, es decir, sistemas capaces de actuar como agentes capaces de interpretar una necesidad, acceder a la información adecuada, ejecutar los pasos necesarios para completar la tarea en cuestión y producir un resultado accionable.
Por qué usar agentes aislados ya no es suficiente
Las primeras aproximaciones: agentes simples para tareas simples
Por lo general, uno se plantea en primer lugar lo más directo. En este caso, construir un agente basado en IA generativa capaz de realizar tareas muy específicas: responder a una pregunta interna, resumir un documento, hacer una traducción, analizar el sentimiento en RR. SS. o recuperar un dato específico de una base de datos, por poner algunos ejemplos habituales. Rápido, eficiente y sencillo de mantener.
Pero esta solución tiene dos limitaciones muy claras:
- Solo se puede seguir un único camino de razonamiento, sin abrir varias líneas de trabajo específicas en paralelo para proporcionar una respuesta más completa y fiable.
- Al tener que gestionar todos los pasos necesarios en un solo agente, y cuando la tarea exige revisar mucha información, compararla, entender su contexto y asegurarse de que es correcta, ocurre que dicho agente (por limitación de recursos, tokens disponibles en una consulta completa), se ve obligado a decidir si finaliza el proceso con una respuesta limitada o mantiene la calidad de la salida sacrificando datos de entrada o contexto disponible.
Como sabemos por experiencia tras decenas de sistemas en producción, en ambas situaciones empiezan a aparecer los problemas:
- Se genera información incompleta, se producen saltos inexplicables en la lógica del agente, se evidencia el uso inconsistente de las herramientas disponibles, se generan conclusiones poco sólidas e, incluso, ”alucinaciones” (si faltan datos por cualquier fallo anterior, se los inventa).
- La cuestión no es que el modelo “falle”. Es que le estamos pidiendo a un solo agente que actúe como un equipo completo.
La evolución natural: arquitecturas multiagente
Para evitar los problemas que acabamos de tratar, las arquitecturas multiagente se están imponiendo. No se trata de construir modelos más grandes, sino de organización y división del trabajo a realizar. En lugar de un agente que intenta cubrirlo todo, se construye un sistema que incorpora:
- Varios agentes, cada uno con un rol preciso, todos aportando su parte de la solución.
- Un agente, habitualmente denominado orquestador, que se encarga de integrar todo e invocar a los agentes necesarios en cada momento.
Ejemplo práctico: acceso a datos y reporting corporativo
Veámoslo con un ejemplo muy habitual: el acceso a datos corporativos para elaborar previsiones, KPI consolidados y reportes automáticos.
Con un solo agente
El sistema puede recuperar un volumen limitado de datos y ofrecer una respuesta razonable que, a menudo, se queda en la superficie: consulta una tabla, interpreta resultados parciales y genera un análisis simplificado.
El resultado: proyecciones generadas sin verificación objetiva, inconsistencia entre fuentes de datos o KPI que no siguen escrupulosamente los procedimientos y definiciones internas de la compañía.
Con un sistema multiagente
El sistema puede, por su parte, implementar un procedimiento con el rigor y verificabilidad que normalmente se exige al área de datos interna. Por ejemplo:
- Agente 1 – Se encarga exclusivamente de extraer información de los sistemas corporativos, respetando permisos y formatos internos.
- Agente 2 – Se centra en cruzar datos entre departamentos.
- Agente 3 – Detecta anomalías en los resultados anteriores y valida la consistencia.
- Agente 4 – Ejecuta los modelos predictivos o algoritmos que se requieran en el caso específico en ejecución.
- Agente 5 (orquestador) – Coordina a todos los agentes y pasos anteriores, construye el dashboard o informe de salida, articula la narrativa conforme al estilo y cultura de la empresa y presenta conclusiones accionables sin dudas sobre su fiabilidad.
La diferencia no es estética; es operativa. Pasamos de obtener “algo parecido a un informe” a tener un sistema que se comporta como un equipo de BI (Business Intelligence o Inteligencia Empresarial) completo trabajando 24/7 con disciplina y respecto a los protocolos internos de gestión de datos de la empresa.
Ese es el momento en que la IA deja de ser un MVP y se convierte en una ventaja competitiva real.
Si te interesa saber más sobre cómo trabajar con sistemas multiagente capaces de ejecutar, validar y entregar resultados fiables, puedes ampliar información en nuestro servicio de Agentic AI.
Genetsis Group
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