La IA agentica está dando un paso firme hacia su adopción masiva, prometiendo transformar la forma en que las empresas automatizan procesos y toman decisiones. A diferencia de los modelos tradicionales que responden a una consulta específica, los agentes inteligentes tienen la capacidad de actuar por iniciativa propia, accediendo a diversas herramientas y fuentes de información para ejecutar tareas. Sin embargo, esta autonomía depende de un factor crítico: el contexto adecuado.
En la mayoría de las organizaciones, ese contexto se encuentra disperso. Correos electrónicos, documentos, aplicaciones internas, tickets de soporte y opiniones de clientes forman un paisaje de datos desestructurados que los agentes deben comprender para ofrecer respuestas útiles. Sin esa base contextual, la IA no solo pierde precisión, sino que puede tomar decisiones erróneas.
Ken Exner, director de producto en Elastic, lo resume con claridad: «Cuando las personas tienen dificultades para construir aplicaciones de IA, casi siempre el problema es la relevancia». Y es que no basta con tener datos; deben ser datos pertinentes, disponibles en el momento adecuado y bien estructurados para que el agente los utilice correctamente. Continúa leyendo «La nueva era de la IA agentica: el valor de la ingeniería de contexto»
