Creación de una infraestructura de datos para IA Agentic

Más allá de los sistemas heredados: Las demandas de infraestructura de los agentes inteligentes

La arquitectura de datos empresarial actual no se diseñó para la IA de los agentes. Se construyó para una época en la que los datos servían como un registro histórico, estático, compartimentado y recuperado principalmente a través de consultas explícitas. A medida que las organizaciones se apresuran a desplegar sistemas de IA cada vez más sofisticados, muchas están descubriendo un desajuste fundamental entre su infraestructura de datos existente y lo que requieren los agentes verdaderamente inteligentes.

Lo que estamos presenciando no es una mera actualización técnica, sino una reconceptualización completa de cómo debe funcionar la infraestructura de datos para dar soporte a sistemas autónomos y conscientes del contexto que razonan, planifican y evolucionan a través de la experiencia.

Desajuste de la impedancia estructural

Las limitaciones de la infraestructura de datos tradicional se hacen patentes al examinar cómo interactúan los grandes modelos lingüísticos (LLM) con el conocimiento empresarial. Los sistemas actuales funcionan según principios de ejecución determinista con esquemas rígidos y enfoque transaccional. Estos sistemas fueron «diseñados principalmente para la precisión transaccional y el mantenimiento de registros coherentes, no para la comprensión dinámica y rica en relaciones que requiere la IA generativa».

Esto crea lo que los ingenieros describen como un «desajuste de impedancia estructural» entre los componentes neuronales y simbólicos. Pensemos en una interacción REST API estándar:

{
  "user_id": 42,
  "transaction_type": "purchase",
  "amount": 79.95,
  "timestamp": "2025-04-21T14:30:00Z"
}

Si se coloca mal un solo corchete o se omite un campo obligatorio, falla toda la transacción. Esta aplicación estricta de la estructura crea fiabilidad a expensas de la flexibilidad, precisamente lo contrario de lo que necesitan los sistemas agénticos para funcionar con eficacia en entornos empresariales complejos y ambiguos.

Recuperación vectorial: Una tecnología de transición con limitaciones inherentes

Muchas organizaciones han implantado sistemas de generación mejorada de recuperación (RAG) utilizando incrustaciones vectoriales. Aunque esto representa una mejora con respecto a los enfoques puramente paramétricos, la investigación demuestra limitaciones fundamentales cuando se aplica a entornos empresariales complejos:

1. Lagunas semánticas entre los vectores de consulta y los vectores de contenido relevantes
2. Compensaciones de granularidad entre las representaciones a nivel de documento (falta de precisión) y los fragmentos a nivel de frase (fragmentación del contexto)
3. Limitaciones de razonamiento al sintetizar información de varios documentos
4. Dificultades de creación de sentido al interpretar contextos complejos que requieren la integración de varias fuentes
5. Lagunas de asociatividad al formar relaciones transitivas entre distintas entradas

No se trata de problemas de implementación, sino de limitaciones arquitectónicas. Las investigaciones demuestran que los sistemas basados en vectores pierden hasta un 12% de precisión cuando se escalan a 100.000 páginas, mientras que los enfoques basados en gráficos mantienen el rendimiento con sólo un 2% de degradación a escalas similares.

La ventaja del grafo: El conocimiento como relación

¿Qué aspecto tiene una infraestructura preparada para la agentividad? Todo apunta a que la base óptima son las arquitecturas basadas en grafos. A diferencia de las incrustaciones vectoriales, que reducen las relaciones a similitudes estadísticas, las estructuras de grafos modelan explícitamente las conexiones entre conceptos.

Este enfoque ofrece tres ventajas fundamentales:

1. Razonamiento multisalto

Los gráficos permiten a los sistemas conectar información entre documentos a través de rutas de relación definidas explícitamente. Cuando un analista financiero pregunta por «el impacto del lanzamiento de un nuevo producto en las previsiones para el tercer trimestre», un sistema basado en gráficos puede navegar desde las especificaciones del producto hasta los costes de fabricación, pasando por las estrategias de precios y las previsiones de ingresos, incluso cuando esta información se encuentra en documentos diferentes de distintos departamentos.

2. Preservación del contexto

Las estructuras de grafos preservan de forma natural el contexto a través de las interacciones, abordando lo que los profesionales llaman el problema de la «amnesia contextual» en los sistemas tradicionales de IA. Al mantener redes de relaciones en lugar de trozos aislados, el sistema desarrolla una comprensión cada vez más sofisticada de cómo se interconecta la información.

3. Navegación entre dominios

Quizás lo más importante es que las arquitecturas gráficas permiten la navegación a través de los límites de la organización. El sistema puede identificar herramientas que operan en entidades o dominios similares, incluso cuando se encuentran en departamentos diferentes, lo que permite una capacidad de resolución de problemas realmente a nivel de toda la empresa.

Más allá del almacenamiento: La arquitectura cognitiva de los sistemas agenéticos

Una infraestructura de datos agenética eficaz va mucho más allá de la representación estática del conocimiento. Integra funciones cognitivas especializadas mediante componentes que reflejan el procesamiento humano de la información:

Estructuras de memoria especializadas

• Memoria episódica: Captura eventos experienciales con metadatos contextuales completos
• Memoria semántica: Construye redes entidad-relación que codifican conocimientos conceptuales
• Memoria procedimental: Implementa cadenas lineales que representan pasos de procesos o secuencias de acciones
• Memoria temporal: Utiliza relaciones temporales que siguen la evolución de la información.

Mecanismos de planificación

La planificación basada en grafos transforma la ejecución de tareas complejas representando los flujos de trabajo como grafos acíclicos dirigidos (DAG) en lugar de secuencias lineales. Esto permite:

• Ejecución paralela de subtareas independientes
• Recuperación graciosa mediante el modelado explícito de dependencias
• Subflujos de trabajo encapsulados para mayor coherencia y reutilización
• Integración de grafos causales para una comprensión específica del dominio.

Orquestación de herramientas

El Protocolo de Contexto de Modelos (MCP) proporciona un marco de comunicación estandarizado para las interacciones entre IA y herramientas, pero requiere mejoras mediante capas de orquestación semántica que modelen:

• Relaciones jerárquicas entre herramientas
• Dependencias funcionales entre componentes
• Relaciones entre entidades conectadas a datos empresariales
• Asociaciones de dominio entre unidades de negocio

Motores de razonamiento

El razonamiento basado en grafos transforma los procesos dinámicos de pensamiento en vías computacionales estructuradas que se adaptan a la complejidad del problema en tiempo real:

• Chain of Thought (CoT) para razonamiento secuencial
• Tree of Thoughts (ToT) para explorar múltiples direcciones
• Graph of Thoughts (GoT) para conexiones arbitrarias
• Descomposición adaptativa para subgrafos anidados

Autoevolución: The Trillion-Dollar Moat

Tal vez el aspecto más transformador de una infraestructura agéntica adecuada sea su capacidad de mejora continua a través de lo que Konstantine Buhler describe como el «volante de datos autoevolutivo», en el que el uso genera percepciones que mejoran las estructuras de conocimiento.

Esto crea una ventaja competitiva que los sistemas estáticos no pueden igualar. Mientras que los sistemas tradicionales se deprecian con el paso del tiempo y se desconectan cada vez más de la realidad operativa, los sistemas agénticos se revalorizan:

• Representación del conocimiento que evoluciona a través de triples sujeto-relación-objeto
• Mecanismos de persistencia de memoria que incorporan selectivamente nueva información
• Procesamiento jerárquico con estructuras de conocimiento escalonadas que evolucionan a diferentes ritmos
• Vías de propagación de retroalimentación para que las señales de optimización atraviesen el sistema.

De la teoría a la práctica: Puesta en práctica

La aplicación de estos principios arquitectónicos no requiere recursos informáticos ilimitados. Las recientes técnicas de optimización hacen que los enfoques basados en grafos resulten prácticos para la mayoría de las organizaciones:

• LazyGraphRAG reduce los costes de preprocesamiento en un 99% con un modesto aumento de la latencia de la consulta (15-25%)
• KET-RAG mantiene el 95% del rendimiento de la recuperación y reduce los costes de cálculo en un 75-85%
• MiniRAG requiere sólo el 25% de las huellas de almacenamiento tradicionales
• El razonamiento lógico en tiempo de inferencia permite realizar consultas complejas con negaciones y conjunciones

Las organizaciones que aplican estos enfoques han logrado una mejora de hasta el 46,2% en tareas de razonamiento complejas con las que los sistemas convencionales tienen dificultades.

El imperativo empresarial

Esta transformación arquitectónica conecta directamente con las conclusiones de Harvard Business Review sobre la agenda del líder de datos para 2025. Las organizaciones con implementaciones maduras de IA generativa demuestran bases de datos más sólidas, estructuras de propiedad más claras y una priorización más estratégica, todos ellos elementos respaldados por una infraestructura agéntica.

Como subraya Seth Earley, fundador y CEO de Earley Information Science: «Si las organizaciones no están obteniendo buenos resultados con la IA y la gen IA, es porque no entienden los fundamentos. Pasar de la exageración al valor significa centrarse en casos de uso y resultados específicos y conseguir que sus datos y su arquitectura de referencia de datos sean los adecuados para ello.»

Conclusión: Documentación frente a comprensión

La infraestructura de datos agéntica representa una reconceptualización fundamental del modo en que los sistemas de IA se relacionan con la información. Mientras que las pilas heredadas trataban los datos como registros estáticos que debían consultarse, la infraestructura agéntica crea redes de conocimiento dinámicas que evolucionan a través de la experiencia.

El contraste es marcado: la infraestructura heredada se construyó para la documentación; la infraestructura agéntica está diseñada para la comprensión. A medida que avanzan las capacidades de IA, esta distinción arquitectónica determinará cada vez más qué sistemas pueden aportar un auténtico valor empresarial y cuáles siguen limitados por sus restricciones fundacionales.

Las organizaciones que reconozcan pronto este cambio y empiecen a diseñar su infraestructura de datos para la IA ágil no sólo desplegarán sistemas más eficaces, sino que crearán ventajas competitivas autorreforzadas a través de una mejora continua basada en la experiencia que sus rivales simplemente no podrán replicar.