Jason Hardy and Atsushi Ishikawa
Jason Hardy, CTO, Artificial Intelligence & Atsushi Ishikawa, CTO, Network Storage
17 de marzo de 2025
Si trabaja en TI y la expresión "IAl agéntica" no le resulta familiar, no se sienta excluido. No está solo.
Pero al igual que ocurre con su primo generativo de celebridades (GenAI), un poco más antiguo, el nombre pronto formará parte de su léxico cotidiano. Por no hablar de todos tus conocidos.
He aquí lo básico que hay que saber. Y, lo que es más importante, lo que la IA agéntica significará para usted como profesional o líder de TI. No sólo porque la utilizará para ayudar a ofrecer soluciones que mejoren los procesos de trabajo (como el mantenimiento predictivo, la previsión de la demanda y el seguimiento de activos) e impulsen la innovación para todos los demás en su organización. Sino más bien por la promesa que supone para ayudarle a USTED y a sus equipos a gestionar y automatizar de forma proactiva sus recursos de TI y datos. Liberándole para que pueda dedicar más tiempo a lo que realmente le gusta. Incluido el aprovechamiento de la IA para lograr grandes cosas para todos los demás en su organización.
Aunque las herramientas y tecnologías que lo harán posible aún están en el horizonte, no pasará mucho tiempo antes de que tengan el mismo tipo de impacto transformador en nuestras vidas que vimos con el lanzamiento de ChatGPT.
Introducción Rápida A La IA Agenética
Una forma simplista de ver la IA agéntica es pensar en ella como si tuviera un ejército de expertos listos para ayudarle a hacer negocios. Estos expertos están diseñados para realizar tareas en su nombre con un cierto nivel de autonomía. Esto incluye la capacidad de tomar decisiones, emprender acciones y desarrollar estrategias sin su intervención inmediata o continua. Aunque no están necesariamente orientados a objetivos en el sentido humano de la expresión, los sistemas de IA agéntica suelen estar diseñados para adaptarse a entornos cambiantes mediante el aprendizaje y la mejora de sí mismos, basándose en su experiencia previa. En definitiva, es bueno tener a estos expertos a su lado.
La IA generativa, igual de estupenda pero diferente, funciona creando nuevos tipos de contenido (texto, imágenes, vídeos, etc.) a partir de patrones y estructuras encontrados en los datos con los que se ha entrenado. - basándose en patrones y estructuras encontrados en los datos con los que ha sido entrenada. Aunque su nombre los caracteriza como "inteligentes", los sistemas GenAI son esencialmente reactivos por naturaleza, y responden a sus indicaciones sin comprender realmente el contexto o los objetivos.
Una de las principales diferencias entre la IA agéntica y la generativa radica en su uso y aplicaciones principales. Mientras que la IA agéntica utiliza la IA generativa, está diseñada para llevar las cosas al siguiente nivel asesorando e incluso tomando decisiones por sí misma, en entornos dinámicos y en tiempo real. Por ejemplo, ayudando en la atención al cliente o formando parte de una organización de RR.HH., todo ello actuando como una extensión de su plantilla. Pero el tema central de este blog es cómo ese mismo nivel de inteligencia en vivo -que va mucho más allá de lo que se podría considerar únicamente aprendizaje automático- puede aplicarse al propio mundo de las TI. Y cómo esto puede transformar la vida de personas como usted y como yo.
Cinco Formas En Que La IA Agéntica Transformará La Gestión De Datos/TI
La llegada de la GenAI ha hecho que sea un momento emocionante para trabajar en TI. Pero también puede resultar un poco exasperante. Las empresas ya se enfrentaban a retos como el crecimiento exponencial de los datos, las amenazas a la ciberseguridad y la complejidad. La IA agéntica se perfila como una solución para afrontarlos todos.
He aquí cinco formas importantes en las que la IA agéntica va a ayudar a agilizar las cosas para la buena gente de TI.
1. Clasificación y Gestión De Datos
La IA agéntica puede ayudar a reducir los esfuerzos manuales y garantizar la coherencia de los datos en toda la empresa, categorizándolos, etiquetándolos y organizándolos de forma autónoma, acelerando la recuperación de datos y extrayendo información de la plétora de conjuntos de datos que existen en un ecosistema empresarial mediante la identificación de patrones en los datos. Todo ello en tiempo real. Un ejemplo concreto podría ser la detección de información sensible o personalmente identificable (PII), y luego añadir automáticamente el cifrado según sea necesario, añadiendo un valor significativo (y reduciendo el riesgo) a la empresa.
2. Optimización Proactiva Del Almacenamiento
Un sistema de IA agéntica puede supervisar las tendencias de uso del almacenamiento, predecir y planificar la evolución de las necesidades de capacidad, equilibrar las cargas de trabajo y reasignar dinámicamente los recursos exactamente cuándo y dónde se necesitan en tiempo real. La capacidad de optimizar los recursos de almacenamiento evitando el sobreaprovisionamiento y activando la asignación por niveles de datos "fríos" (a los que se accede con poca frecuencia) a un almacenamiento más antiguo y rentable, sin esfuerzo manual, puede ser liberadora y cambiar las reglas del juego.
3. Gobernanza y Cumplimiento Automatizados De Los Datos
Además de organizar y optimizar sus datos, la IA agéntica puede ayudarle a gobernarlos. Esto incluye crear y aplicar políticas de retención, señalar riesgos de cumplimiento y garantizar niveles adecuados de seguridad y protección. Además de mejorar la visibilidad, la IA agéntica puede gestionar los informes y las auditorías, todo ello sin intervención humana. Esto puede ser especialmente valioso en sectores muy regulados, como la sanidad y los servicios financieros.
4. Mantenimiento Predictivo
Con la IA agéntica, los usuarios podrían automatizar de forma proactiva los procesos y la programación del mantenimiento, anticipando y evitando fallos de hardware mediante la supervisión de elementos clave de telemetría, como la temperatura, la vibración e incluso los fallos blandos. El sistema también puede iniciar el pedido y envío de equipos de sustitución o el mantenimiento necesario de forma totalmente autónoma, liberando a los equipos informáticos para que se centren en tareas estratégicas de mayor nivel.
5. Mayor Seguridad Y Protección De Datos
La IA agéntica puede sobresalir en la detección y respuesta a amenazas de ciberseguridad en tiempo real, incluidos el ransomware y los patrones de acceso a datos/ordenadores inusuales o anómalos. Los sistemas pueden aislar de forma autónoma volúmenes de datos o sistemas específicos, e iniciar instantáneas inmutables, air gaps o copias de seguridad. De este modo se reducen los tiempos de respuesta y se mitigan o evitan los daños, a menudo antes de que se produzcan.
Un Día En La Vida De Los Informáticos, Al Estilo De La IA Agenética
Cuando hablo de las hipotéticas ventajas de una nueva solución informática, me resulta útil imaginar cómo repercutirá en la vida diaria del usuario. En este caso, un responsable de datos de un importante banco mundial.
Empiezan el día consultando el panel de control de su sistema, que ha clasificado y etiquetado todos los datos entrantes durante la noche. El sistema inteligente de clasificación de datos ha identificado la información sensible, incluida la PII, y la ha cifrado automáticamente. Esto garantiza que los datos estén debidamente organizados y seguros. Tras ahorrar varias horas en esta tarea, trabajan con el equipo financiero para crear una nueva aplicación de análisis basada en IA.
Más tarde, por la mañana, reciben una notificación del sistema en la que se predice la necesidad de capacidad de almacenamiento adicional. Ya ha reubicado automáticamente los recursos para evitar un sobreaprovisionamiento inmediato. Aprovechan el tiempo ahorrado para reunirse con el equipo de análisis y hablar de una solución de transferencia monetaria en la que están trabajando con socios de EMEA.
La tarde comienza con una revisión de los informes automatizados de gobierno y cumplimiento de datos. El sistema ha aplicado políticas de retención, marcado riesgos de cumplimiento y garantizado niveles de seguridad adecuados para todos los datos. Ven que una nueva aplicación no parece tener los indicadores de cumplimiento correctos. Pero como el sistema entiende el tipo de datos -a través del agente de clasificación de datos- pudo informar al agente de gobierno y cumplimiento para corregir la aplicación incorrecta. Este tipo de colaboración entre los dos agentes puede ser tremendamente valiosa, sobre todo en el espacio bancario global, altamente regulado, que garantiza el cumplimiento de complejos sistemas normativos multinacionales.
Hacia el final del día, una alerta les avisa de un posible fallo del hardware de almacenamiento en bloque. La función de mantenimiento predictivo de su sistema agentic AI detectó anomalías en los datos y programó un mantenimiento proactivo durante la noche. Antes de marcharse, se reúnen con los miembros de su equipo de gestión global de datos para hablar de los proyectos en curso. Luego van al gimnasio antes de volver a casa, con la confianza de saber que su infraestructura de datos está a salvo y segura. Y en el impacto positivo que el equipo ha tenido a lo largo del día.
Aprovechar El Poder Transformador De La IA Agenética
El día de este líder de datos en particular puede no haber sonado demasiado emocionante para cualquiera fuera de TI. Pero cualquiera que esté dentro sabe que un día sin problemas inesperados -en el que los problemas se han mitigado antes de que ocurran y en el que se puede dedicar tiempo a centrarse en iniciativas estratégicas más desafiantes- es un día realmente estupendo y muy productivo.
Y eso resume más o menos la promesa y el potencial transformador de la IA agéntica. Que, aunque aún está en el horizonte, tiene la capacidad de mejorar drásticamente la gestión de datos y TI. Y al hacerlo, dejar una enorme huella en la industria en general.
Al igual que ocurre con la IA generativa, no podemos predecir con exactitud cómo se desarrollará el viaje de la IA agéntica. Pero podemos estar bastante seguros de que va a ser divertido. Sobre todo para quienes consigan que les favorezca.
Espero tener la oportunidad de trabajar con usted a lo largo del camino.
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Jason Hardy is Chief Technology Officer for Artificial Intelligence at Hitachi Vantara
Atsushi Ishikawa is Chief Technology Officer for Network Storage at Hitachi Vantara.
