IBM watsonx.data intelligence aporta contexto de confianza a los agentes de IA en entornos autogestionados

Los agentes de IA se están integrando rápidamente en la forma en que operan las organizaciones, automatizando tareas, analizando información y acelerando la toma de decisiones. Pero su eficacia depende de un factor crítico: el acceso a datos confiables y bien entendidos.

Sin una comprensión clara de los datos subyacentes y cómo se definen, relacionan y gobiernan, los agentes se ven obligados a confiar en señales incompletas, lo que aumenta el riesgo de resultados inexactos.

Para abordar esto, IBM está introduciendo Agentic Data Intelligence en watsonx.data intelligence, ampliando su disponibilidad más allá de la oferta de SaaS anunciada en abril pasado a despliegues autogestionados. Esto permite a las organizaciones ejecutarlo en su propia infraestructura con control total sobre los datos, la gobernanza de datos y los requisitos de seguridad mientras aporta un contexto empresarial y operativo de confianza directamente a las interacciones con los agentes de IA.

Los agentes de IA son más eficaces cuando están conectados a la capa de conocimiento empresarial, con acceso a definiciones empresariales, linaje, políticas de gobernanza e insights sobre la calidad de los datos. Gran parte de esta información ya existe, pero permanece desconectada de donde operan los agentes, lo que limita la interpretación confiable y reduce la confianza en los flujos de trabajo impulsados por IA.

Agentic Data Intelligence está diseñado para satisfacer esta necesidad al incorporar las capacidades de watsonx.data intelligence en las interacciones con los agentes de IA. Mediante el Model Context Protocol (MCP), un estándar emergente para conectar sistemas de IA con datos y herramientas empresariales, los agentes pueden acceder dinámicamente a metadatos confiables y contexto de gobernanza desde watsonx.data intelligence en tiempo de ejecución.

Esto permite a los agentes moverse más allá del acceso a datos sin procesar y operar con una comprensión compartida del significado del negocio, las relaciones, la propiedad y las políticas. Estas integraciones funcionan en herramientas y aplicaciones existentes, incluyendo IBM Bob, watsonx Orchestrate, Claude, GitHub Copilot, copilots empresariales y aplicaciones de IA personalizadas.

Con este modelo, los agentes pueden acceder a:

• Activos de datos catalogados
• Definiciones empresariales 
• Relaciones de linaje y dependencias
• Productos de datos e información de propiedad
• Políticas y controles de gobernanza

Como resultado, los agentes pueden descubrir datos relevantes más rápido y producir resultados más precisos, explicables y alineados con los estándares empresariales.

Si bien el contexto confiable es esencial, muchas tareas de inteligencia y gobernanza de datos requieren procesos estructurados y mejores prácticas para ejecutarse de manera efectiva. Agentic Data Intelligence aborda esto a través de Agent Skills, que permiten a los agentes actuar sobre los datos de manera coherente.

Agent Skills proporciona a los agentes de IA flujos de trabajo reutilizables para completar tareas comunes de datos. En lugar de determinar cada paso de forma independiente, los agentes siguen secuencias predefinidas que reflejan cómo se lleva a cabo este trabajo en la práctica y se pueden aplicar en escenarios similares.

Estos flujos de trabajo cubren actividades tales como:

• Creación de productos de datos
• Catalogación de datos y enriquecimiento de metadatos
• Análisis de linaje y seguimiento de impactos

Muchas de estas tareas implican múltiples herramientas, dependencias y pasos ordenados. Sin una guía clara, la ejecución puede volverse incongruente, con pasos omitidos o realizados fuera de secuencia.

Agent Skills define cómo se debe ejecutar este trabajo, incluidas las acciones paso a paso y las mejores prácticas subyacentes. Debido a que estos flujos de trabajo son reutilizables, se pueden aplicar repetidamente, lo que mejora la coherencia y reduce la necesidad de diseñar o coordinar procesos cada vez.

Las tareas que de otro modo requerirían coordinar múltiples herramientas se manejan a través de un único flujo de trabajo guiado, lo que reduce el esfuerzo manual y permite resultados más predecibles.

Cuando un usuario interactúa con un agente de IA utilizado dentro de la organización, Agentic Data Intelligence permite a ese agente utilizar el contexto operativo de watsonx.data intelligence para interpretar y responder la solicitud.

El agente identifica los activos de datos y los términos comerciales relevantes, recupera las señales de linaje y calidad de los datos para comprender las relaciones y la confiabilidad, y verifica las políticas de propiedad y gobernanza antes de generar una respuesta. Para tareas comunes y recurrentes, Agent Skills guía cómo el agente realiza el flujo de trabajo, aplicando pasos predefinidos y prácticas establecidas.

Debido a que esto ocurre en tiempo de ejecución, los agentes operan con datos actuales y gobernados, no con copias estáticas o duplicadas. Esto hace que el control de datos, el linaje, la calidad y los productos de datos sean parte de la forma en que los agentes de IA interpretan las solicitudes y producen resultados.

Con acceso a la comprensión semántica, los agentes de IA pueden respaldar los datos clave y los flujos de trabajo de gobernanza en toda la organización.

• Preparación para auditorías regulatorias: los administradores de datos pueden pedir a los agentes el contexto empresarial, las métricas de calidad y la información sobre el linaje de un activo determinado. Esto les permite responder las preguntas y prepararse para las auditorías sin navegar por múltiples sistemas.
• Automatización del flujo de trabajo de gobernanza: los administradores de datos pueden incorporar nuevas fuentes de datos a través de una única interacción, enriqueciendo los metadatos, clasificando datos confidenciales y aplicando políticas de gobernanza.
• Análisis de impacto basado en el linaje: los ingenieros de datos pueden pedir a un agente que analice el linaje y evalúe las dependencias ascendentes y descendentes antes de realizar cambios, reduciendo el riesgo y mejorando la toma de decisiones.

Para ver cómo los agentes de IA interactúan con los metadatos gobernados a través del servidor MCP, vea la demostración a continuación.

Agentic Data Intelligence está disponible en watsonx.data intelligence para despliegue autogestionado, lo que brinda a las organizaciones un control total sobre sus datos, gobernanza de datos y seguridad. Esto es particularmente relevante en industrias reguladas o sensibles a la seguridad.

Al mismo tiempo, al poner el contexto operativo a disposición de los agentes de IA que ya están en uso, los equipos pueden ampliar los flujos de trabajo existentes sin rediseñar sus bases. Esto acelera la adopción, reduce los gastos generales de integración y ayuda a las organizaciones a obtener valor más rápido.

La siguiente fase de la IA empresarial dependerá no solo de mejores modelos, sino de la eficacia con la que esos modelos utilicen el conocimiento organizacional confiable.

Agentic Data Intelligence hace que la gobernanza, el linaje, la calidad de los datos y la experiencia en el flujo de trabajo sean parte de la forma en que operan los agentes de IA, proporcionando una base escalable para los flujos de trabajo impulsados por IA basados en la realidad empresarial. Al incorporar el contexto de confianza directamente en las interacciones con los agentes y equipar a los agentes con habilidades reutilizables, las organizaciones pueden moverse más rápido manteniendo el control, la transparencia y la confianza.

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