Agentes de IA: infraestructura de datos como bloqueador clave

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Las organizaciones adoptan rápidamente agentes de inteligencia artificial, pero un nuevo reporte basado en encuesta a 300 ejecutivos de datos y tecnología revela que la mayoría enfrenta un obstáculo crítico: infraestructura de datos legacy que limita el acceso y la velocidad. Solo el 45% del total de datos empresariales está disponible para los agentes, mientras que las compañías más avanzadas en gestión de datos logran acceso a más del 70%, con resultados significativamente mejores.

El desafío de escalar agentes con datos fragmentados

Los agentes de IA requieren acceso fluido a datos estructurados y no estructurados en tiempo real para tomar decisiones y ejecutar acciones. Sin embargo, los sistemas legacy incluso actualizados hace pocos años no están diseñados para este modelo operativo. Dos tercios de las organizaciones rezagadas en madurez de datos reportan que los sistemas legacy limitan la escalabilidad de agentes (66%) e impiden que tomen decisiones a velocidad (68%). En el contexto empresarial actual, eliminar estos cuellos de botella es cada vez más urgente.

Confianza en decisiones y cifras concretas del reporte

El reporte incluye hallazgos clave: solo aproximadamente la mitad de las organizaciones confía en que sus agentes toman decisiones precisas y relevantes, mientras que el 100% de las empresas líderes en datos confían en sus agentes. Dentro de dos años, el 100% de los encuestados planea usar IA agentic, con el 69% esperando usarla ampliamente. Las prioridades identificadas son mejorar acceso a datos estructurados y no estructurados para agentes, y fortalecer gobernanza de datos con contexto empresarial. Los líderes en datos también se enfocан en automatizar gestión de datos, mientras que Gartner predice que agentes de IA aumentarán o automatizarán el 50% de decisiones empresariales para 2027.

El contexto detrás del anuncio

El reporte, producido por Insights (brazo de contenido personalizado de MIT Technology Review) en asociación con Google Cloud, busca orientar a empresas sobre cómo preparar infraestructuras de datos para escalar agentes de manera efectiva. La investigación subraya que sin resolver restricciones de sistemas legacy, los agentes no entregarán la velocidad y eficiencia prometidas, representando un riesgo real para el retorno de inversión en IA.

Métrica	Resultado
Acceso promedio a datos empresariales (todas las organizaciones)	45%
Acceso a datos en organizaciones rezagadas	30% o menos
Acceso a datos en empresas líderes	Más del 70%
Confianza en decisiones de agentes (promedio)	Aproximadamente 50%
Confianza en decisiones (empresas líderes)	100%
Empresas rezagadas limitadas por sistemas legacy (escalabilidad)	66%
Empresas rezagadas limitadas por sistemas legacy (velocidad de decisión)	68%
Empresas líderes reportando limitaciones	8%
Organizaciones planeando usar IA agentic en 2 años	100%
Organizaciones esperando uso amplio de agentes	69%
Predicción de Gartner (automatización de decisiones para 2027)	50%
Tamaño de encuesta	300 ejecutivos de datos y tecnología
Fuente	MIT Technology Review Insights + Google Cloud

Preguntas frecuentes sobre infraestructura de datos para agentes

¿Qué diferencia a las empresas líderes en datos de las rezagadas?

Las empresas líderes han modernizado infraestructuras de datos para permitir acceso fluido a más del 70% de sus datos, mientras que las rezagadas solo exponen el 30% o menos. Esta diferencia se traduce en confianza, velocidad y escalabilidad de agentes.

¿Cuándo espera la industria que los agentes de IA sean críticos?

Según Gartner, para 2027 los agentes de IA aumentarán o automatizarán el 50% de decisiones empresariales. El reporte indica que el 100% de organizaciones encuestadas planea implementar agentes dentro de 2 años.

¿Cuáles son las prioridades inmediatas para prepararse?

Mejorar acceso a datos estructurados y no estructurados para agentes, fortalecer gobernanza de datos con contexto empresarial, y automatizar gestión de datos son las iniciativas clave identificadas.

La lectura para quienes usan IA a diario

El reporte expone una brecha real: mientras ejecutivos reconocen el potencial de agentes de IA, la mayoría carece de cimientos de datos adecuados. Las empresas que inviertan ahora en modernizar infraestructura de datos ganarán ventaja competitiva en velocidad, confianza y escala de automatización.

En Inteligencia Artificial creemos que este reporte marca un giro importante: los agentes no fracasan por capacidad de modelos, sino por acceso a datos confiables. ¿Tu organización ya comenzó a auditar y modernizar tu infraestructura de datos para agentes?

Fuente: www.technologyreview.com