Cuando un agente de IA transfiere datos a otro agente, el grado de revisión que lleva a cabo realmente una persona depende de cómo se haya diseñado el flujo de trabajo. La mayoría de las empresas siguen contando hoy en día con una persona en algún punto del proceso; sin embargo, en el momento concreto en el que la salida de un agente se convierte en la entrada de otro, ese traspaso suele producirse sin que nadie lo supervise en tiempo real.
Por lo tanto, si hay alguna inconsistencia en esos datos y no se detecta a tiempo, se toma una decisión errónea.
Es como una carrera de relevos. Puedes contar con los mejores velocistas del mundo y con un entrenador que supervise cada cambio de testigo. Pero si el propio traspaso no está regulado por el diseño, nadie puede intervenir con la rapidez suficiente para evitar que el testigo caiga al suelo.
Los flujos de trabajo de IA de agente a agente fallan de la misma manera: en el punto en el que los datos se mueven entre sistemas, a través de dominios, sin una gobernanza coherente que los mantenga unidos.
Esa gobernanza tiene que venir de algún sitio: o bien una persona comprueba el traspaso, o bien el sistema está diseñado para autocontrolarse. Una gobernanza que dependa de la revisión humana en cada traspaso es un cuello de botella que ralentiza el flujo de trabajo a la velocidad de las personas que lo integran.
En este blog, descubrirás por qué los flujos de trabajo de agente a agente fallan en la capa de datos y cómo debe ser una infraestructura de datos regulada para evitarlo.
¿Por qué los flujos de trabajo de agente a agente generan problemas de datos que los sistemas de un solo agente no tienen?
Un único agente de IA que opera dentro de un mismo sistema tiene un problema de datos acotado. Si los datos que lee son incoherentes, el error se queda en el ámbito local. Una persona o un proceso posterior puede detectarlo.
Los flujos de trabajo con múltiples agentes reducen esa contención y, en configuraciones totalmente autónomas, la eliminan por completo.
Cada agente actúa sobre el resultado del anterior, a través de sistemas y dominios que nunca se diseñaron para compartir una única versión de la verdad. Por lo tanto, un error en el primer paso no se queda en el primer paso.
Pensemos en lo que atraviesa un flujo de trabajo típico de comercio basado en agentes:
- Datos de productos (descripciones, atributos, clasificaciones)
- Situación de las existencias en los distintos almacenes y regiones
La gobernanza puede funcionar dentro de cada dominio. El problema surge en el traspaso, cuando un agente diseñado para un dominio transfiere datos a un contexto para el que no estaba estructurado originalmente.
Sin una gobernanza que abarque todos esos ámbitos, las inconsistencias pasan desapercibidas a lo largo de la cadena y se agravan con cada intercambio.
En una carrera de relevos, si se deja caer el testigo, no solo se ralentiza a un corredor: se acaba la carrera para todos los que vienen detrás.
¿Cómo se manifiesta un fallo de datos en una cadena de agentes?
Pensemos en un flujo de trabajo de comercio basado en agentes en el que un agente de recomendación de productos envía información a un agente de inventario, que a su vez la envía a un agente de proveedores.
Cada uno de ellos está haciendo exactamente lo que se le ha configurado para hacer.
Ahora introduzcamos una inconsistencia:
Los datos del producto del primer paso contienen un error de clasificación: un SKU asignado a una categoría de producto incorrecta.
Esto es lo que ocurre:
- El agente de recomendaciones actúa en consecuencia
- El agente de inventario recibe esa información y asigna las existencias en consecuencia
- El agente de proveedores realiza un pedido en función de esa asignación
Para cuando el error se hace visible, ya se han ejecutado varias decisiones autónomas. Ningún agente cometió un error en su propia lógica. Cada uno se limitó a confiar en los datos que recibió.
Los fallos en sistemas multiagente son muy diferentes de los fallos en sistemas de un solo agente:
- El error se retrasa y no sale a la luz en su punto de origen
- El alcance del fallo aumenta con cada traspaso, ya que cada agente posterior agrava el problema en lugar de detectarlo
- El flujo de trabajo parece haberse ejecutado con éxito porque ningún agente señala que haya ningún error
- Volver a formar a los agentes no soluciona el problema, ya que este se encuentra en la capa de datos subyacente
Sin una capa de datos regulada que conecte a esos agentes, no existe ningún mecanismo para rastrear en qué estado de los datos actuó cada agente, ni dónde se produjo el fallo en la cadena.
¿Por qué falla la gobernanza de datos precisamente en los traspasos entre agentes?
La mayor parte de la gobernanza de datos empresarial se ha construido en torno a sistemas que esperan instrucciones.
- Un usuario consulta una base de datos
- Un informe extrae datos de un almacén
- Una aplicación lee un registro
Los datos permanecen inactivos el tiempo suficiente para ser comprobados.
Los agentes están cada vez más diseñados para actuar, transmitir los resultados y activar el siguiente paso. Y esto suele ocurrir dentro de la misma ejecución del flujo de trabajo, sin ningún punto de control intermedio.
La gobernanza, concebida para un consumo estático, se viene abajo cuando los datos comienzan a moverse de forma autónoma entre sistemas.
Los agentes obtienen información de sistemas fuente no regulados
La mayoría de las empresas cuentan con múltiples sistemas de origen, cada uno con sus propios estándares de datos, definiciones y ciclos de actualización. Un registro de producto regulado en un sistema no conserva esa regulación cuando otro agente lo consume en otro lugar.
El cruce de dominios elimina el contexto compartido
Los datos que son precisos dentro de un dominio pierden su integridad cuando un agente de otro dominio los interpreta sin contar con definiciones compartidas. Lo que significa «activo» para un registro de producto no es lo mismo que lo que significa para una relación con un proveedor.
No existe un registro de auditoría en el punto de traspaso
Cuando algo sale mal, a menudo no hay constancia del estado de los datos con los que actuó cada agente en el momento de tomar una decisión.
Sin esa visibilidad, rastrear el origen de un fallo a lo largo de una cadena de múltiples agentes resulta casi imposible. Se puede ver el resultado, pero no qué traspaso lo provocó, ni cómo estaban los datos al cruzar ese límite.
¿Qué necesita tu capa de datos para dar soporte a la IA de agente a agente?
La respuesta no es más datos. La mayoría de las empresas ya disponen de suficientes. El problema es que los datos no están controlados en los puntos en los que los agentes se los transfieren entre sí. Lo que se necesita son los cuatro elementos siguientes.
1. Un único registro regulado que abarque todos los dominios
Todos los agentes de la cadena deben utilizar el mismo registro regulado. Los datos sobre productos, proveedores, clientes, socios y ubicaciones deben estar interconectados y ser coherentes. No pueden gestionarse como silos independientes que, por casualidad, comparten una misma infraestructura.
2. Una gobernanza que acompaña a los datos
La gobernanza que se aplica en el momento de la ingesta y se abandona en el primer traspaso no es gobernanza para los agentes. Las reglas, definiciones y normas asociadas a un registro de datos deben acompañarlo a medida que se desplaza entre agentes y a través de distintos ámbitos.
3. Auditabilidad en cada paso
Cuando una cadena de agentes produce un resultado inesperado, es necesario identificar exactamente sobre qué estado de los datos actuó cada agente y en qué momento. Sin ello, el registro de auditoría termina en el registro del flujo de trabajo, y no en la capa de datos donde se originó el fallo.
La auditabilidad también cambia la forma de diseñar la gobernanza desde el principio. Si es necesario que cada estado de los datos sea rastreable a posteriori, la estructura que lo permita debe integrarse desde el principio.
4. Una estructura diseñada para cadenas
La gobernanza de datos tradicional se diseñó en torno a aplicaciones individuales que consumían datos bajo demanda.
En los flujos de trabajo multiagente, se necesita una capa diseñada para admitir el consumo secuencial y autónomo más allá de los límites de los dominios, donde, a menos que la capa de gobernanza lo detecte primero:
- No se garantiza la revisión humana en cada traspaso (y, en configuraciones autónomas, ni siquiera existe)
- Ningún sistema señala una inconsistencia a menos que la capa de gobernanza la detecte primero
¿Cómo consigue Stibo Systems que los flujos de trabajo de agente a agente sean fiables?
STEP, la plataforma de inteligencia de confianza de Stibo Systems, es una plataforma líder en gestión de datos maestros (MDM). Con ella, se gestionan los datos de productos, clientes, socios, proveedores y ubicaciones como un todo conectado, en lugar de como dominios separados con estándares distintos.
Para la IA multiagente, esto significa:
- Un único registro gestionado en cada traspaso
- Las reglas de gestión acompañan a los datos
- Las relaciones entre dominios se mantienen a lo largo de toda la cadena
- Validación continua de los datos en todos los ámbitos
- Cada estado de los datos es trazable a posteriori
- El cruce entre dominios se admite de forma nativa, sin perder consistencia
A medida que la IA de agente a agente pasa de la fase piloto a la de producción, la capa de datos subyacente se convierte en el factor determinante.
En una carrera de relevos, el equipo más rápido pierde si la zona de cambio no está regulada. Lo mismo ocurre aquí: los agentes pueden estar bien configurados y diseñados específicamente para su finalidad, pero sin una capa de datos regulada que los conecte, el traspaso es el punto en el que el rendimiento se viene abajo.
Stibo Systems estructura su negocio para ofrecer una inteligencia de agente a agente fiable.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es la diferencia entre la gobernanza de datos para software tradicional y la gobernanza de datos para agentes de IA?
La gobernanza de datos tradicional fue diseñada para sistemas que consumen datos bajo demanda: un usuario ejecuta una consulta y una aplicación lee un registro. Los agentes de IA consumen datos de forma autónoma y los transmiten sin pausa.
La gobernanza construida para el primer modelo se desmorona en el segundo porque no hay revisión humana entre los pasos y no hay un punto de control natural donde se detecten las inconsistencias.
¿Cómo auditas el flujo de trabajo de un agente de IA cuando algo sale mal?
Auditar un flujo de trabajo multiagente requiere visibilidad a nivel de datos (no solo el registro del flujo de trabajo). Necesitas saber en qué estado de datos actuó cada agente en el momento en que tomó una decisión. Sin eso, puedes identificar que algo salió mal, pero no dónde en la cadena se originó o qué datos lo desencadenaron.
¿Qué significa la gobernanza de datos maestros para el despliegue de agentes de IA?
Los datos maestros gobernados significan que cada agente en un flujo de trabajo lee de un único registro autoritativo, uno que lleva definiciones, clasificaciones y relaciones consistentes en todos los dominios que toca.
Para los agentes de IA, los datos maestros no gobernados no son solo un problema de calidad. Es un problema de fiabilidad en el punto de cada decisión autónoma.
¿Qué es la gestión de datos maestros multidominio?
La gestión de datos maestros multidominio gobierna múltiples dominios de datos – producto, cliente, socio, proveedor y ubicación – como un todo conectado en lugar de como sistemas separados con estándares separados.
Para las empresas que implementan agentes de IA en las funciones comerciales, proporciona la base de datos consistente que las cadenas de agentes requieren para operar de manera confiable.
¿Cómo afecta la calidad de los datos al rendimiento de los agentes de IA?
La calidad de los datos determina si se puede confiar en un agente para que actúe de manera autónoma. Un agente que opera con datos inconsistentes o incompletos producirá salidas que reflejan esas inconsistencias. En un flujo de trabajo de múltiples agentes, esos resultados se convierten en las entradas para el siguiente agente en la cadena.
