Del piloto brillante al escalado real
En los últimos dos años con la aparición de GenAI y Agentic AI hemos estado inmersos en una vertiginosa carrera por probar y validar modelos, desarrollando librerías y módulos de IA, realizando multitud pruebas de concepto (POCs) y Mínimo Productos Viables (MVPs) que parecían capaces de ahorrar miles de horas. Todo ello ha sido útil para aprender, inspirar y validar potencial. Pero ahora, en cada conversación estratégica con CIOs escucho el mismo mensaje: “No quiero más pilotos. Ayúdame a escalar esto de verdad.”
Ese es el reto de 2025: convertir la experimentación dispersa en inteligencia empresarial escalable.
En NTT DATA tenemos una convicción clara: el escalado sostenible de Agentic AI descansa sobre tres pilares fundamentales: Plataforma, Gobierno y Agencias. Dentro de “Gobierno”, existe además un componente crítico que marcará la diferencia en las organizaciones que escalen la IA de manera empresarial: las capas de Datos y Conocimiento.
La semana pasada, en Microsoft Ignite 2025, vimos anuncios que confirman que todo el mercado se está alineando en esta dirección: Fabric IQ, Work IQ y Foundry IQ. El mensaje parece inequívoco: la fase de experimentación ha terminado. Comienza la fase de escalado. Y para ello, los datos y el conocimiento son la nueva infraestructura estratégica.
Datos y Semántica: cuando no todos hablan el mismo idioma
Pensemos en algo aparentemente trivial: la palabra cliente. Para Comercial significa una cosa. Para Riesgos, otra. Para Operaciones, una completamente distinta.
Si cada equipo desarrolla agentes con su propio entendimiento y su propia gestión del dato, el resultado es el mismo que vemos hoy en muchas grandes corporaciones: un babel digital, miles de interpretaciones y cero escalabilidad.
Ahora imaginemos este problema, no en una reunión ejecutiva, sino en un sistema donde cientos o miles de agentes necesitan acceder a datos y tomar decisiones en tiempo real. Simplemente, no funciona. No escala. La solución: una capa semántica corporativa.
La respuesta a este caos no es nueva para los profesionales del dato: la capa semántica basada en ontologías.
Es, en esencia, un diccionario corporativo vivo, donde conceptos como “cliente”, “producto”, “riesgo” o “contrato” tienen definiciones únicas, compartidas y reconocibles —por humanos y por agentes— en toda la empresa.
Y sí, muchos CIOs aún recuerdan la pesadilla de construir ontologías corporativas hace una década.
Pero hoy la historia es otra. ¿Por qué?
- No buscamos replicar datos, sino crear un índice universal que permita a cualquier agente saber qué dato consultar y dónde.
- No partimos de cero: la propia IA generativa nos ayuda a crear y actualizar esta capa de manera iterativa.
Cuando Microsoft anunció Fabric IQ, estaba apuntando exactamente a esto: una capa que unifique el significado de los datos y permita que cualquier agente hable el mismo idioma organizativo.
Conocimiento e Inteligencia: cuando los agentes no saben “cómo se trabaja aquí”
En una empresa con fuerza laboral híbrida —personas y agentes— no basta con que los agentes conozcan el significado del dato. Deben conocer cómo funciona realmente la organización.
Y ese conocimiento no estará codificado en workflows rígidos ni reglas deterministas. La esencia del Agentic AI está en su capacidad adaptativa: agentes que interpretan contexto y actúan guiados por objetivos.
Un agente debe saber:
- Cómo se aprueba.
- Qué excepciones existen.
- Qué roles intervienen.
- Qué políticas aplican.
- Qué restricciones operativas son comunes en esa empresa.
Si este conocimiento se gestiona aisladamente en cada piloto, ocurre lo inevitable: agentes desincronizados, comportamientos inconsistentes, decisiones contradictorias.
La solución: la capa de conocimiento corporativa
La Knowledge Layer es la memoria operativa de la organización. Debe ser gestionada de manera centralizada, igual que lo fue el dato en la revolución del Data Lake. Esto permite que:
- El conocimiento capturado para un caso de uso de Finanzas,
- También pueda ser reutilizado por agentes de Operaciones, Riesgos o Atención al Cliente.
Los anuncios de Work IQ y Foundry IQ en Microsoft Ignite 2025 van exactamente en esta línea: proporcionar a los agentes un mapa mental, vivo y estructurado, del funcionamiento real de la organización. Ya no se trata solo de significado (semántica), sino de contexto para actuar.
En resumen, podemos decir que la primera ola de IA fue la de las pruebas rápidas. La segunda será la de los pilotos brillantes pero aislados. Y ahora entramos en la fase determinante: el escalado responsable. Las claves del éxito no serán los modelos más potentes. Serán las capas que sostienen la inteligencia corporativa:
- Una capa semántica que dé significado compartido.
- Una capa de conocimiento que dé contexto operativo.
Sumadas a una plataforma agentica corporativa sólida y a un modelo industrializado de agencias, son los tres pilares del escalado real de Agentic AI.
Las organizaciones que no entiendan esto seguirán acumulando pilotos espectaculares, pero desconectados, no reutilizables y no escalables.
Las que sí lo entiendan, serán las que en 2026 operen con inteligencia verdaderamente corporativa.