Infraestructura para IA agéntica: qué cambia cuando los agentes pasan a producción

La IA agéntica está llevando los proyectos de inteligencia artificial a una nueva fase: agentes capaces de consultar datos, utilizar herramientas y ejecutar acciones de forma autónoma. Cuando estos sistemas pasan de una prueba controlada a procesos reales de negocio, las exigencias tecnológicas aumentan rápidamente.

Y ahí aparece una brecha importante. Según un estudio de Google Cloud realizado entre 1.402 líderes de IT de todo el mundo, el 83 % de las organizaciones considera que su infraestructura necesita mejoras para sostener sistemas de IA agéntica preparados para producción.

El reto empieza mucho antes de tener cientos de agentes funcionando. Aparece en el momento en que un piloto necesita conectarse a datos corporativos, interactuar con diferentes sistemas, mantener contexto y hacerlo de forma segura y eficiente.

El salto a producción

Una demo puede funcionar con unos pocos usuarios, una fuente de datos controlada y un número limitado de interacciones.

Un agente en producción juega en otro terreno. Puede recibir una petición y, a partir de ella, consultar información, llamar a una API, recuperar datos de otra aplicación, razonar sobre el resultado y ejecutar una acción. Una única interacción puede convertirse así en una cadena completa de operaciones.

Esta evolución ya está cambiando dónde se concentra el trabajo de la IA. Según el informe de Google Cloud, la inferencia representa actualmente el 47 % de las cargas de trabajo de IA, frente al 28 % destinado al entrenamiento.

La IA se utiliza cada vez más para ejecutar, decidir y responder de forma continua. Eso implica más concurrencia, más conexiones y una demanda de recursos mucho más variable. Lo que funciona para diez usuarios puede comportarse de forma muy distinta cuando pasa a formar parte de un proceso diario utilizado por toda una organización.

Por eso, antes de escalar un agente, conviene mirar también la arquitectura que tendrá que sostenerlo.

El reto de conectar los datos

Un agente aislado puede resultar interesante, pero para aportar valor dentro de una empresa necesita contexto. Y ese contexto suele estar repartido: información de clientes en el CRM, datos financieros en un ERP, documentación interna, aplicaciones SaaS, bases de datos, APIs... Incluso sistemas desarrollados hace años que siguen siendo críticos para el negocio.

Los agentes necesitan moverse entre muchas de esas fuentes para completar una tarea. Ahí aparece uno de los problemas más habituales. El estudio señala que el 43 % de los líderes identifica la dificultad para integrar APIs y fuentes de datos heredadas entre las principales carencias de su infraestructura para IA agéntica.

También aparecen la falta de bases de datos vectoriales especializadas, mencionada por un 36 %, y las limitaciones de seguridad al acceder a diferentes sistemas, señaladas por un 35 %. La dificultad crece cuando cada nuevo caso de uso necesita construir sus propias conexiones.

Antes de multiplicar agentes, merece la pena entender bien dónde están los datos, qué sistemas necesitarán consultar y cómo se va a gestionar ese acceso.

Una infraestructura preparada para IA debería facilitar que distintas aplicaciones y agentes puedan trabajar sobre un sistema común de datos e integraciones, evitando convertir cada nuevo proyecto en otra pieza aislada.

Gobernar agentes

La capacidad de actuar es precisamente una de las grandes diferencias de la IA agéntica. Un agente puede consultar un documento. También puede modificar un registro, lanzar un proceso, enviar información a otra aplicación o ejecutar una acción dentro de un sistema corporativo. Cuanto más útil se vuelve, más importante es saber hasta dónde puede llegar.

La gestión de identidades, permisos y supervisión empieza entonces a formar parte del propio diseño del sistema. El estudio muestra la importancia que las organizaciones ya conceden a esta cuestión: seguridad, gobernanza y MLOps se encuentran entre los principales retos para escalar la inferencia.

Para pasar a producción hay preguntas que deberían tener una respuesta clara:

• ¿A qué información puede acceder cada agente?
• ¿Qué acciones puede ejecutar directamente?
• ¿Cuándo necesita aprobación humana?
• ¿Podemos reconstruir qué ha hecho y qué información ha utilizado para tomar una decisión?

Resolver estas cuestiones desde el principio facilita mucho el crecimiento posterior de los casos de uso.

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El ebook El estado de la infraestructura en la era de la IA agéntica recoge la visión de 1.402 líderes de IT y analiza cómo están evolucionando las organizaciones para llevar la IA a producción.

Escalabilidad y demanda

Los agentes añaden otra variable: resulta difícil anticipar exactamente cuántos recursos consumirá cada interacción. Algunas tareas pueden resolverse rápidamente. Otras requieren varias llamadas al modelo, consultas a distintas herramientas y procesos de razonamiento más largos. A esto se suma el crecimiento del uso.

Un agente puede empezar como asistente de un pequeño equipo y terminar integrado en procesos automáticos de toda la organización. La infraestructura debe poder responder a esos cambios sin obligar a dimensionar todo el entorno para el pico máximo de demanda. Aquí entran en juego la elasticidad, la automatización y los servicios gestionados.

Las organizaciones con mayor madurez en IA están avanzando hacia plataformas cloud modernas y servicios gestionados que reducen parte de la carga operativa asociada al aprovisionamiento, escalado y mantenimiento de la infraestructura.

Esto permite dedicar más tiempo a mejorar los agentes y sus casos de uso, y menos a mantener cada componente que hay debajo.

Tres preguntas antes de llevar un agente a producción

Llegados a este punto, hay tres comprobaciones especialmente útiles:

¿Los datos y sistemas están suficientemente conectados?

Si cada nuevo agente necesita construir sus propias integraciones desde cero, escalar será cada vez más complejo.

¿La infraestructura puede crecer sin disparar el coste?

Conviene saber cómo aumentarán el cómputo, la inferencia y el consumo de recursos cuando crezca el uso

¿Podemos observar qué está ocurriendo?

Cuando un agente interactúa con varias aplicaciones y toma decisiones de forma autónoma, necesitamos poder seguir su actividad, detectar errores y entender dónde se produce un problema.

Si alguna de estas respuestas depende todavía de procesos manuales o soluciones muy específicas para un único piloto, probablemente haya trabajo de infraestructura por hacer antes de escalar.

Conclusión: empezando por los cimientos

Mientras un proyecto sigue en fase de prueba, muchas limitaciones pueden pasar desapercibidas. El punto crítico llega cuando el agente tiene que conectarse a datos corporativos, trabajar con distintos sistemas, responder a más usuarios y operar bajo requisitos reales de seguridad y control.

Por eso, revisar la infraestructura antes de escalar puede marcar una diferencia importante. No podemos anticipar cada tecnología que aparecerá en los próximos años, pero sí podemos construir una base suficientemente conectada, segura y flexible para que los casos de uso que funcionen puedan crecer sin tener que rehacerse desde cero.

El estudio de Google Cloud muestra que esta preocupación ya está muy presente entre los responsables tecnológicos: una amplia mayoría reconoce que todavía tiene trabajo por hacer antes de poder sostener IA agéntica en producción con garantías.

Y este es solo uno de los ángulos que analiza el informe. En el ebook El estado de la infraestructura en la era de la IA agéntica encontrarás también datos y conclusiones sobre gobernanza, seguridad, multicloud híbrida, edge, soberanía digital, costes y eficiencia energética.