Desde ERP hasta CRM, la IA agente redefine los usos, pero su impacto se basa en el control total de los datos en entornos híbridos que no pueden existir sin una orquestación fluida y equipada.
Según la encuesta CDO Insights 2025 de Informatica, más empresas están aumentando sus inversiones en IA generativa, pero el 43% de los líderes de datos dicen que la calidad, integridad y disponibilidad de los datos son actualmente una de las principales barreras para generar valor a través de esta tecnología.
La IA es una prioridad para las empresas hoy en día, ya que revoluciona los flujos de trabajo y todos los aspectos de sus operaciones. Pero implementar esta tecnología no es fácil, especialmente en organizaciones más grandes. Para integrar la IA en todas sus aplicaciones y cada uno de sus procesos, deben poder orquestar flujos de datos desde entornos complejos en tiempo real. Gestionar la calidad de los datos y organizarlos en entornos híbridos es un verdadero desafío.
Articulación de IA agente con datos confiables
La IA ha pasado de la etapa de las grandes promesas a la de la práctica, alterando por completo la forma en que operan las empresas. Pero a medida que las empresas se apresuran a implementar la IA en sus flujos de trabajo y aplicaciones, descubren que el verdadero desafío es articular esta tecnología con las complejidades de su infraestructura de datos existente.
La IA agente es un punto de inflexión. A diferencia de la IA tradicional, que simplemente hace sugerencias, la IA agente toma decisiones de forma autónoma y puede realizar determinadas tareas sin necesidad de intervención humana. Esto representa un cambio fundamental, ya que los motores de recomendación se convierten en sistemas operativos capaces de optimizar diferentes procesos de negocio, impulsando la eficiencia y la innovación de las operaciones de ERP y CRM, sin olvidar los centros de servicios. La firma Deloitte también predice que para 2027, la mitad de las estructuras que utilizan IA generativa también adoptarán IA agente.
Además, la calidad de los datos sigue siendo un factor crítico de éxito. Aunque su importancia se conoce desde hace mucho tiempo, el momento actual marca un verdadero punto de inflexión. Dominar estos datos es hoy una cuestión decisiva para el éxito de las empresas. Esto requiere una orquestación fluida, así como la capacidad de gestionar grandes repositorios y garantizar la misma calidad de datos, en todas las fuentes combinadas. Nada de esto es obvio y Gartner estima que al menos el 30% de los proyectos de IA generativa serán abandonados después de su fase de prueba de concepto a finales de 2025, debido a la mala calidad de los datos, controles de riesgo inadecuados, costos crecientes o valor agregado cuestionable.
La IA como motor clave de la innovación y la inversión
Asimismo, la complejidad híbrida requiere nuevas soluciones. De hecho, las empresas modernas operan con pilas de TI complejas que combinan sistemas heredados tradicionales con agentes de inteligencia artificial de última generación. Deben poder equiparse con tecnologías que puedan admitir cualquier flujo de trabajo, cualquier modo de implementación y cualquier plataforma, al tiempo que brindan el mejor rendimiento posible en entornos de nube pública y privada.
La IA se está convirtiendo cada vez más en una parte integral de nuestra vida diaria. A mediados de 2022, 200 programas de software habían sido aprobados por la FDA o tenían el marcado CE en Europa, frente a sólo seis en 2015. Las inversiones en IA en Estados Unidos alcanzaron los 109,1 mil millones de dólares en 2024, frente a 9,3 mil millones en China y 4,5 mil millones en el Reino Unido, mientras que el despliegue de la IA aún está en sus inicios. Asimismo, en 2025, Francia contará con 590 empresas emergentes dedicadas a la IA, entre ellas 16 unicornios. Se beneficiaron de 1.500 millones de euros en ayudas públicas en 2022, lo que les permitió desarrollar numerosos productos y servicios basados en la IA.
Por tanto, la convergencia actual entre el auge de la IA, las necesidades de las empresas en términos de orquestación de datos y la complejidad de las infraestructuras híbridas representa un gran desafío. Las empresas que puedan garantizar la calidad de los datos con una orquestación eficaz en entornos heterogéneos obtendrán una ventaja competitiva significativa y estarán mejor posicionadas para permitir que sus clientes aprovechen todas las capacidades revolucionarias de la IA.
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Par Ayman SayedPDG de Software BMC
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