Tres obstáculos para la adopción de la IA agéntica y cómo superarlos

La era de la inteligencia artificial (IA) agéntica ha llegado. Estamos avanzando más allá de los chatbots que solo responden preguntas, hacia agentes inteligentes capaces de gestionar de manera autónoma tareas complejas para las que no tenemos tiempo, no somos hábiles o no podemos realizar.

Si bien la IA agéntica puede desbloquear nuevos niveles de productividad e innovación, ayudándonos a resolver problemas que antes eran irresolubles, los países y regiones deben actuar de manera decisiva para aprovechar todo su potencial y asegurar un rol de liderazgo en la economía global.

Esto implicará enfrentar tres grandes obstáculos: una infraestructura limitada, un déficit de confianza y una brecha de datos.

La IA agéntica exige una reinvención radical de nuestra infraestructura actual. Las cargas de trabajo de IA requieren niveles masivos de capacidad de cómputo, energía y red. El auge de los sistemas multiagente, en los que numerosos agentes de IA se comunican y colaboran en tiempo real para completar tareas complejas y de múltiples pasos, impone demandas sin precedentes a los centros de datos.

Las arquitecturas actuales, diseñadas para aplicaciones convencionales, son demasiado limitadas para manejar de manera eficiente la escala y complejidad de la IA agéntica.

El mundo necesita centros de datos preparados para IA, equipados con tecnologías de red avanzadas y recursos de cómputo flexibles y escalables. La infraestructura debe soportar arquitecturas multinodo que permitan a los agentes trabajar en conjunto a través de entornos en la nube y ubicaciones en el borde de la red.

Las redes deben ser de ultra baja latencia, eficientes energéticamente y altamente seguras para mantener el rendimiento y la confiabilidad.

Sin esta infraestructura, no se puede realizar todo el potencial de la IA agéntica. Para los líderes, invertir en infraestructura y modernizarla es fundamental, no opcional. El futuro de la IA depende de construir sistemas capaces de manejar las enormes demandas computacionales y de red, manteniendo al mismo tiempo la resiliencia y la escalabilidad.

La confianza es un requisito previo para la adopción de la IA. Si las personas no confían en ella, no la usarán. Este déficit de confianza retrasará la adopción, la innovación y el potencial de beneficios económicos de la IA.

La IA agéntica introduce nuevos desafíos en materia de seguridad y protección. A diferencia del software tradicional, los modelos de IA son no deterministas, por lo que pueden comportarse de manera impredecible, y su despliegue en entornos multi-nube y multiagente introduce nuevos riesgos y vulnerabilidades.

Lo que está en juego es alto: fallas o brechas pueden generar consecuencias graves, desde el robo de datos hasta decisiones erróneas a gran escala, como aprobaciones financieras automatizadas o estudios médicos que salen mal.

Construir confianza requiere un enfoque integral de seguridad y protección en la IA. Debe estar profundamente integrado en cada capa del sistema para proteger las aplicaciones de IA, los datos y el tráfico. Es necesario validar continuamente los modelos de IA para detectar vulnerabilidades o comportamientos inesperados y aplicar barreras de seguridad en tiempo real.

Se requiere una validación sofisticada de identidades a medida que los flujos de trabajo multiagente se generalizan. Además, los equipos de seguridad deben evolucionar de ser percibidos como obstáculos para la adopción a convertirse en aceleradores, implementando la seguridad de manera que no ralentice el desarrollo ni la innovación.

Para los líderes gubernamentales y empresariales, superar el déficit de confianza significa priorizar las inversiones en tecnología de seguridad y colaborar entre distintos ámbitos para establecer estándares comunes de seguridad y gobernanza. Solo con confianza puede cumplirse plenamente la promesa de la IA agéntica.

Los datos son el combustible de la IA. La mayoría de las organizaciones consideran sus propios datos como su ventaja competitiva, pero no han logrado aprovechar todo su potencial para la IA, lo que constituye una brecha importante.

El entrenamiento de modelos de IA tradicionales ha dependido en gran medida de enormes cantidades de datos generados por humanos. Sin embargo, la disponibilidad de datos públicos está cerca de agotarse y las preocupaciones sobre la privacidad están llevando a las empresas a repatriar datos a nubes privadas.

La próxima generación de IA dependerá cada vez más de datos generados por máquinas, que crecen exponencialmente más rápido que los datos generados por humanos y representan una oportunidad masiva y aún sin explotar.

Los datos sintéticos también están cobrando cada vez más importancia, ya que pueden mejorar el rendimiento de los modelos, reducir la dependencia de conjuntos de datos reales sensibles y desbloquear la innovación en distintas industrias al permitir que la IA aprenda de fuentes diversas, escalables y que preserven la privacidad.

Adoptar datos sintéticos permitirá a las organizaciones aprovechar todo el potencial de la IA mientras gestionan los riesgos de manera efectiva.

Superar la brecha de datos requiere que las organizaciones adopten plataformas optimizadas para datos de máquina y datos sintéticos. También exige que los líderes naveguen cuidadosamente la supervisión regulatoria para equilibrar la velocidad de innovación con la seguridad y la privacidad de los datos.

Estos elementos son clave para que las organizaciones puedan aprovechar todo el potencial de la IA, generar conocimientos originales y resolver problemas que antes estaban fuera de alcance, ampliando los límites de lo que es posible.

El futuro pertenece a quienes comprenden tanto las enormes oportunidades de la IA como la manera de superar los obstáculos que se avecinan. La IA agéntica redefinirá la productividad, creará nuevos roles centrados en la supervisión y gobernanza de la IA y transformará los flujos de trabajo en todos los sectores.

Pero el éxito requiere un liderazgo proactivo que invierta en infraestructura preparada para IA, genere confianza mediante una seguridad sólida y adopte nuevos paradigmas de datos.

La era de la IA exige un espíritu de reinvención y sentido de urgencia. Al centrarse en superar los desafíos de infraestructura, confianza y datos, los líderes gubernamentales y empresariales pueden posicionar a sus organizaciones para liderar en un futuro impulsado por la IA, desbloqueando crecimiento económico y beneficios sociales a una escala sin precedentes.

El momento de actuar es ahora. La próxima ola de IA ya está aquí y con ella, la oportunidad de moldear un futuro en el que los agentes inteligentes amplifiquen el potencial humano y promuevan un progreso transformador.