Las organizaciones del Reino Unido están aumentando sus inversiones en inteligencia artificial (IA). Desde automatizar tareas repetitivas y potenciar chatbots hasta ofrecer experiencias de cliente personalizadas, la IA se está convirtiendo en una parte integral de las operaciones diarias de negocio.

Sin embargo, muchos líderes aún no ven un retorno claro de su inversión y miran con aprehensión hacia la próxima evolución de la IA: la IA agentiva. Esta nueva etapa implica sistemas con un alto grado de autonomía, capaces de tomar decisiones y actuar con mínima o nula intervención humana.

Si las empresas se enfocan exclusivamente en lo que viene, corren el riesgo de pasar por alto un paso esencial que lo hará posible: la IA contextual, que es el cimiento sobre el que se construirá la IA agentiva. La IA contextual proporciona la base para que estas operaciones sean viables en la práctica. Si bien los modelos de lenguaje amplio (LLMs) y la IA generativa han impulsado la ola actual de innovación y automatización, la IA contextual está emergiendo como el diferenciador clave entre el éxito y el fracaso en la implementación de la IA.

Correlación vs contextualización

Hoy en día, muchos sistemas de IA operan principalmente sobre correlación. Identifican patrones y relaciones estadísticas en los datos, pero a menudo carecen de una comprensión más profunda de lo que esos patrones realmente significan. La IA contextual da un paso más al interpretar los datos dentro de un contexto del mundo real, considerando factores como la intención del usuario, el entorno y el momento específico.

Al incorporar datos diversos dentro de un marco contextual, la IA puede ir más allá de identificar correlaciones y comenzar a comprender el significado. Esto conduce a insights y resultados más precisos, relevantes y alineados con la situación real para informar una acción adecuada.

Por ejemplo, una aerolínea que use un modelo de IA basado en correlación podría detectar un aumento de la carga del sistema durante períodos de alto tráfico y recomendar aumentar la capacidad del servidor. Esto podría ayudar a satisfacer la demanda inmediata, pero no considera el ecosistema más amplio en el que funcionan los sistemas operativos de la aerolínea, con factores como requisitos regulatorios, límites de tiempo de planificación de vuelos, necesidades de ciberseguridad y el impacto financiero significativo de una breve interrupción.

La IA contextual puede interpretar estas realidades operativas y hacer recomendaciones que reflejen las limitaciones y objetivos del mundo real. En lugar de simplemente sugerir capacidad adicional, puede proponer redirigir el tráfico para evitar cuellos de botella conocidos, programar actualizaciones en ventanas de muy bajo riesgo o priorizar funciones críticas como despacho y asignación de tripulación cuando los recursos están tensionados.

La transición hacia la IA contextual permite a las organizaciones pasar de analítica reactiva a una toma de decisiones proactiva y de alta calidad, ayudando a garantizar que los sistemas operativos críticos permanezcan estables y disponibles, incluso bajo presión.

La importancia de datos de alta calidad

La IA contextual se apoya en cuatro pilares clave: datos ricos, razonamiento inteligente, conciencia del mundo real e integración accionable. En el soporte de cada uno de estos pilares se encuentra la necesidad de datos de alta calidad. Sin datos fiables y completos, la IA contextual no puede ofrecer resultados significativos y muchas implementaciones de IA más avanzadas pueden fracasar.

Por ello, es crucial contar con un lago de datos único y robusto. Actuando como la fuente única de verdad para todas las operaciones de IA, un lago de datos garantiza que la información sea precisa, consistente y accesible en toda la organización.

A diferencia de las arquitecturas de datos tradicionales, un lago de datos híbrido combina lo mejor de dos mundos: el rendimiento y la fiabilidad de los almacenes de datos, que ofrecen analítica rápida y escalable, con la flexibilidad de los lagos de datos, que pueden almacenar grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados. Este modelo híbrido permite a las organizaciones gestionar los datos de manera más eficiente, realizar analítica avanzada y escalar operaciones de aprendizaje automático de forma rentable.

La disponibilidad de datos de alta calidad sigue siendo una de las mayores barreras para la adopción de IA agentiva. Al establecer una base de datos sólida, las empresas pueden desbloquear los beneficios de la IA contextual, al tiempo que desarrollan los datos de alta calidad necesarios para desplegar IA agentiva. Esto garantiza que la IA pueda actuar de manera fiable, inteligente y alineada con los objetivos comerciales reales.

Creando la base adecuada

A medida que las organizaciones compiten por demostrar el ROI de la IA, muchas se apresuran hacia la IA agentiva sin primero establecer las bases adecuadas. Sin IA contextual y los datos de alta calidad en los que se basa, los esfuerzos de IA agentiva probablemente no alcancen su máximo potencial.

Por ello, las organizaciones deberían centrarse en entender el valor de la IA contextual frente a los modelos basados en correlación y en asegurar la infraestructura necesaria para soportarla. Al mismo tiempo, las empresas deben garantizar que todos los datos fluyan a través de un lago de datos único y confiable. Actuar como la fuente definitiva de verdad permite obtener insights de IA precisos, seguros y accionables, preparando a la organización para sistemas autónomos más avanzados.

En última instancia, el éxito con IA no vendrá de perseguir el último ciclo de moda, sino de construir sistemas que realmente comprendan el contexto en el que operan. La IA contextual cierra la brecha entre los datos crudos y acciones significativas, proporcionando una base crítica para los sistemas inteligentes y autónomos que las empresas aspiran a desplegar.

Al invertir en IA contextual hoy, las organizaciones pueden mejorar los resultados a corto plazo y, al mismo tiempo, preparar el terreno para un futuro definido por sistemas autónomos y demandas del mundo real que evolucionan rápidamente.

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Este artículo fue producido como parte de TechRadar Pro Perspectives, nuestro canal para presentar a las mentes más brillantes de la industria tecnológica hoy.

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