UiPath -Trend 7 – Los datos como combustible

Las empresas se esfuerzan por incorporar el contexto, la estructura, el acceso en tiempo real y el control que convierten los datos corporativos en el combustible que impulsa a los agentes.

A medida que las empresas amplían el uso de la IA generativa y la IA con capacidad de agencia, la calidad, la estructura y el contexto de los datos se están convirtiendo en ventajas decisivas. En 2026, las organizaciones se centrarán en enriquecer y gestionar sus datos, creando sistemas en tiempo real, fiables y semánticamente ricos que proporcionen a los agentes de IA la comprensión que necesitan para actuar con precisión, confianza y control.

La gestión de los datos empresariales ha sido durante mucho tiempo un desafío fundamental —y una fuente de oportunidades— para las organizaciones. A medida que amplían el uso de la IA generativa y la IA agentiva, esa oportunidad se vuelve aún más estratégica. Los agentes de IA y los modelos de IA generativa dependen de un flujo confiable de datos de alta calidad y fiables (a menudo en tiempo real) para rendir al máximo.

Abordar la calidad y la usabilidad de los datos es una de las principales preocupaciones de los líderes a medida que buscan escalar sus iniciativas de IA agencial. En una encuesta reciente, el 82 % de los ejecutivos señaló la «calidad de los datos organizacionales» como la mayor barrera para alcanzar sus objetivos de IA general, frente al 56 % de apenas seis meses antes. Una base de datos sólida puede marcar la diferencia entre las iniciativas de IA que aportan un valor significativo y aquellas que solo ofrecen ganancias incrementales.

El análisis de McKinsey muestra que las empresas con capacidades de datos maduras tienen tres veces más probabilidades que sus pares de obtener al menos el 20 % de su EBIT a partir de iniciativas de datos y análisis.

En 2026, las organizaciones dedicarán nuevos esfuerzos e inversiones a fortalecer esta base. Cinco áreas en las que se centrarán:

1. Dar sentido a los datos: metadatos y ontologías El simple acceso no es suficiente: los agentes también necesitan entender qué significan los datos. Esa comprensión proviene de los metadatos y las ontologías. Los metadatos describen los conjuntos de datos: qué contienen, quién es su propietario y qué tan confiables son. Las ontologías van más allá, definiendo cómo se conectan las cosas: una póliza pertenece a un cliente; una reclamación liquida una póliza; un pago cierra una reclamación. Juntos, les dan a los sistemas de IA una visión estructurada del mundo empresarial. Cuando los datos se enriquecen con estas capas semánticas, los modelos de IA funcionan mucho mejor. Por ejemplo, en un estudio, los datos enriquecidos con ontologías aumentaron la precisión de un modelo de lenguaje grande del 16 % al 54 %.

2. Proporcionar los datos adecuados a los agentes: La eficacia de los agentes de IA depende de los datos a los que tienen acceso. Para razonar y actuar de manera confiable, necesitan acceder a información en tiempo real, confiable y regulada. Las empresas están invirtiendo en estructuras de datos y arquitecturas modernizadas que conectan virtualmente las fuentes — CRM, ERP, almacenes de datos y contenido no estructurado— mediante una gobernanza compartida y la aplicación de políticas. Estos sistemas permiten a los agentes consultar y actuar sobre datos en vivo mientras aplican automáticamente el linaje, los permisos y los controles de seguridad. En 2026, más organizaciones adoptarán arquitecturas reguladas y sin copias, lo que garantizará que los agentes siempre operen con datos actuales y que cumplan con las normas.

3. La codificación en la gobernanza: A medida que los agentes de IA actúan con mayor autonomía, la gobernanza está pasando de ser una política para convertirse en una práctica —integrada directamente en los sistemas de datos. La «política como código» permite que las reglas de negocio, los controles de acceso y los requisitos de cumplimiento acompañen a los propios datos. Cada consulta o acción que realiza un agente se compara en tiempo real con estas reglas codificadas, lo que garantiza la seguridad, la transparencia y la auditabilidad. Gartner proyecta que, para 2028, el 90 % de los sistemas de IA empresariales incluirán marcos de aplicación de políticas y observabilidad en tiempo real para garantizar un comportamiento confiable de los agentes. Esta evolución transforma la gobernanza en un facilitador de la autonomía segura.

4. Crear una ventaja competitiva con contexto en tiempo real: El valor de la IA depende cada vez más de la rapidez con la que pueda detectar y responder. En 2026, las empresas líderes ampliarán las arquitecturas basadas en eventos que proporcionan a los agentes un contexto continuo y en tiempo real: transacciones, datos de sensores, acciones de los clientes. Estos sistemas brindan a los agentes la conciencia situacional necesaria para tomar decisiones inmediatas y precisas. Los investigadores señalan que las organizaciones que combinan datos en tiempo real con la automatización inteligente logran ciclos de decisión un 25 % más rápidos y tasas de error un 40 % más bajas que aquellas que dependen de conjuntos de datos estáticos. 6, 7 Para las operaciones impulsadas por la IA, el contexto en vivo se está convirtiendo en un diferenciador crítico, lo que permite una precisión en el momento.

5. Crear una ventaja competitiva con datos propios: Los datos públicos entrenan a los modelos para comprender el mundo; los datos propios los entrenan para comprender la empresa. Los historiales de los clientes, la telemetría operativa, los registros de servicio y otros datos exclusivos reflejan los flujos de trabajo, la lógica y las interacciones con los clientes propios de cada organización. Estos datos permiten a los agentes actuar en función del contexto, tomar decisiones coherentes y que cumplan con las normas, anticiparse a las necesidades y ofrecer una experiencia personalizada a gran escala.

A nivel de modelos individuales, se ha demostrado que la incorporación de datos propios reduce las tasas de error hasta en un 40 %. A nivel empresarial, las organizaciones que integran datos propios en sus sistemas de IA obtienen sistemáticamente mejores resultados que sus competidores: un estudio reveló que su EBITDA era un 25 % más alto. 9 En 2026, ese efecto de inercia se convertirá en la verdadera ventaja competitiva, impulsado por las empresas que transforman los datos contextualizados y gestionados en un motor duradero de inteligencia y ventaja.

El horizonte 2026 será el año decisivo: el momento en que las empresas creen un marco dinámico de significado y control para sus datos. Al enriquecer sus datos con estructura, semántica y gobernanza, las organizaciones proporcionarán a los sistemas de IA lo que más necesitan: comprensión. Esa comprensión es el puente hacia la siguiente fase —los agentes nativos de datos—: una IA que habita en los datos, razonando y actuando con la misma confianza y contexto que los seres humanos a los que asiste.

Acciones clave 2026

• Prepare los datos para su uso: conecte los datos y garantice su gobernanza, calidad y acceso.
• Establezca el contexto: enriquezca los datos con metadatos, ontologías y reglas de política como código.
• Adopta un enfoque propio: Identifica los datos empresariales de alto valor y asegúrate de que estén estructurados, regulados y listos para su uso en tiempo real.

«Los agentes solo pueden tomar las decisiones correctas cuando cuentan con el contexto adecuado. Hoy en día, los datos empresariales son desordenados y están fragmentados. Cuando se organizan esos datos, los agentes pueden analizarlos con precisión y ofrecer resultados fiables a gran escala«

En Practia creemos en una evolución clara hacia modelos agénticos, donde la combinación de datos, inteligencia artificial y procesos redefine cómo las organizaciones operan y compiten aumentando las capacidades humanas.

Junto a nuestro partner UiPath, potenciamos esta visión en LATAM: integrando capacidades tecnológicas avanzadas, con agentes inteligentes que no solo ejecutan, sino que aprenden, se adaptan y colaboran con las personas. Esta alianza nos permite acompañar a las empresas desde la estrategia hasta la implementación, acelerando resultados concretos y sostenibles.

Hoy, más que nunca, contar con el partner adecuado marca la diferencia entre automatizar procesos… o transformar verdaderamente el negocio. En Practia, estamos listos para liderar ese camino junto a nuestros clientes.

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