Si nos fijamos en la última década de progreso en la IA, la mayor parte se ha medido en una sola dimensión: modelos más grandes y mejores puntos de referencia.
Ese enfoque funcionó durante un tiempo, pero ahora nos encontramos con límites en lo que los “grandes” pueden comprar.
El próximo avance no consiste en aumentar los parámetros a miles de millones. Se trata de la arquitectura subyacente, la parte que la mayoría de la gente no puede ver pero que siente absolutamente cuando no está funcionando.
CTO y cofundador de Amperity.
Aquí es donde entra en juego la IA agente. Agente no como una palabra de moda, sino como un cambio práctico en la forma en que se entrega la inteligencia.
En lugar de un modelo esperando un mensaje y generando una respuesta, se obtienen equipos de pequeños agentes especialmente diseñados que ven lo que sucede, lo causan y actúan en consecuencia.
La inteligencia es la forma en que colaboran, no todo se hace en un modelo gigante.
Una vez que empiezas a pensar en ello de esa manera, la conversación se convierte en “¿Qué puede hacer el modelo?” “¿Qué le permite el sistema hacer al modelo?” Y toda esa arquitectura.
De respuestas generativas a bucles continuos
La IA generativa ha cambiado la forma en que las personas interactúan con el software, por supuesto. Pero el patrón no ha cambiado mucho: hacer preguntas, responder y luego todo se reinicia.
Los sistemas agentes no funcionan de esa manera. Están alerta. Responden a señales que usted no solicitó explícitamente, como cambios en el comportamiento del cliente, cambios en la demanda y, en general, pequeñas inconsistencias en los paneles anteriores.
Y la mayor diferencia es el tiempo. Éste no funciona. Los agentes ejecutan bucles. Observan, deciden, prueban algo y regresan cuando la situación cambia. Así es más o menos cómo funcionan los equipos cuando están en su mejor momento.
Pero nada de esa coordinación funciona sin un contexto compartido. Si tiene un agente que toma decisiones basadas en perfiles unificados y otro que toma de un conjunto de datos duplicados y obsoletos, estará en constante cambio. Y una vez que los agentes se van, dejan de ser inteligentes y empiezan a ser impredecibles.
Los datos unificados ya no son opcionales
Todos sabemos que los datos fragmentados son molestos. En los sistemas agentes, esto se vuelve peligroso. Los agentes trabajan en paralelo y necesitan la misma comprensión de los clientes, los productos, los eventos, todo. De lo contrario, se obtienen decisiones contradictorias que aparecen sólo después de que el daño ya está hecho.
Una capa unificada y resuelta por identidad se convierte en memoria compartida. Esto es lo que mantiene a los agentes con los pies en la tierra y les permite colaborar en lugar de pisarse unos a otros. No es una cuestión filosófica. Sin esa memoria compartida, los agentes “aprenden” diferentes realidades y su sistema rápidamente se vuelve incompatible.
Ecosistemas, no monolitos
Durante años, las empresas gravitaron hacia grandes plataformas que lo hacían todo porque temían que los sistemas de costura juntos rompieran las cosas. Irónicamente, la IA agente le da la vuelta a esa idea.
En lugar de plataformas gigantes, se obtienen agentes pequeños y especializados que se comunican entre sí, casi como microservicios, no sólo procesan, sino que razonan.
Aquí está el truco: no es suficiente que estos agentes simplemente intercambien datos. Tienen que interpretar los datos de la misma manera. Ahí es donde la interoperabilidad se convierte en un verdadero desafío de ingeniería.
Las API son menos importantes que el dinero que se les atribuye. Los dos agentes deben recibir la misma señal y llegar a la misma comprensión básica de lo que representa.
Si lo haces mal, no tendrás autonomía: tendrás caos.
Pero cuando funciona, obtiene un entorno en el que puede agregar o actualizar agentes sin convertir cada cambio en una reescritura. El sistema se vuelve más inteligente con el tiempo sin volverse más frágil.
Diseñado para la IA desde cero
Hoy en día, muchos equipos todavía tratan la IA como un complemento, algo que se agrega a un sistema existente y todo lo demás encaja.
Este método no funciona con sistemas agentes. Necesita esquemas en evolución, gobernanza que pueda manejar el comportamiento autónomo y modelos de datos diseñados para ciclos de retroalimentación, no para transacciones únicas.
En una arquitectura que prioriza la IA, la inteligencia no es una característica. Es parte de la plomería. Los datos fluyen de una manera que respalda las decisiones a largo plazo. El esquema evoluciona. Los agentes necesitan un contexto que dure más que una sola solicitud. Se trata de una mentalidad diferente al diseño de software tradicional, más cercana al diseño de ecosistemas que de aplicaciones.
La gente no va a ninguna parte
Siempre existe la preocupación de que la “IA agente” signifique que las personas queden marginadas. La realidad es todo lo contrario. Los agentes toman decisiones minuto a minuto, pero los humanos definen los objetivos, las prioridades, los límites y las compensaciones que hacen que esos ciclos tengan significado.
De hecho, facilita la supervisión. En lugar de revisar cada acción, la gente busca patrones (derivación, sesgo, desalineación) y debe corregir el sistema en su conjunto. Una persona puede guiar a muchos agentes a medida que la tarea pasa de dar instrucciones a refinar intenciones.
La gente trae juicio. Los agentes aportan resistencia.
donde todo crece
La IA agente no es sólo la próxima tendencia modelo. Este es un cambio en la forma en que la inteligencia está integrada en los sistemas. Pero sin la arquitectura adecuada, la autonomía nunca podrá producir los resultados deseados por la gente.
Necesita datos unificados para que los agentes estén alineados. Necesita sistemas interoperables para que los agentes puedan comunicarse. Y necesita un contexto duradero y una infraestructura diseñada para el aprendizaje continuo.
Si la IA generativa es la respuesta, la IA agente se trata de inteligencia continua y solo funciona si la arquitectura que la sustenta está construida para el mundo en el que opera.
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