Players Los agentes de IA se hunden sin una base de datos preparada
Xebia advierte que los agentes de IA fallan cuando los datos no están catalogados y estructurados para su consumo, y ofrece una solución basada en la Agentic Data Foundation para acelerar la transformación digital.
La raíz del problema
Cuando una empresa decide incorporar agentes de inteligencia artificial para acelerar procesos, la primera tarea no es diseñar el algoritmo más sofisticado, sino garantizar que los datos estén disponibles y estructurados para que esos agentes los consuman. Así lo plantea Niels Zeilemaker, director de tecnología global de Xebia. Sin una base de datos preparada, los agentes pueden buscar información equivocada, combinar campos incompatibles o interpretar datos de forma errónea. En esos casos, la culpa no recae en la inteligencia artificial, sino en la infraestructura que la alimenta.
Catalogación de datos como condición indispensable
Aunque el concepto de catálogo de datos no es nuevo, su relevancia se transforma radicalmente con la llegada de los agentes. En un entorno humano, la falta de documentación puede ser compensada con llamadas telefónicas o consultas a colegas que actúan como "puertas traseras". Los agentes, en cambio, dependen exclusivamente de lo que está escrito en el catálogo. Si la descripción es imprecisa o errónea, el agente no podrá cumplir su función, lo que se traduce en fallos operativos y pérdida de confianza.
Xebia ha convertido esta necesidad en su propuesta de valor a través de lo que denominan Agentic Data Foundation (ADF). La ADF amplía la plataforma de datos tradicional para alojar agentes y permitir su uso tanto en aplicaciones orientadas al cliente como en procesos internos. La empresa observa que cada vez más clientes buscan migrar rápidamente a plataformas modernas, y la metodología de Xebia combina la ingeniería experta con agentes diseñados a propósito, reduciendo de 12‑24 meses de trabajo a un proyecto de precio fijo con hitos claros.
Herramientas que cierran la brecha entre datos y código
Dentro del ecosistema de Xebia, la solución ADF se complementa con Xebia ACE, un marco de ingeniería de software nativo en IA. ACE inserta capacidades de IA en todo el ciclo de vida del desarrollo, prometiendo acelerar la entrega hasta en un 40 % y recortar los costos de transformación de sistemas legados hasta en un 70 %. Para las grandes corporaciones que deben mantener rígidos estándares de gobernanza, ACE ofrece una vía para aprovechar modelos de lenguaje grande sin sacrificar control ni calidad.
Zeilemaker ilustra el punto con el concepto de "vibe coding": la proliferación de aplicaciones creadas rápidamente por cualquier usuario, pero que rara vez llegan a producción por temores de seguridad y calidad. Con ACE, la aceleración de los modelos de IA se combina con revisiones estructuradas, evitando el caos de "fábricas oscuras" donde el código se genera sin supervisión. Además, el experto menciona la reciente incorporación de Anthropic de un revisor de pull‑requests basado en IA, una tendencia que sugiere que la revisión automática será una práctica habitual para mitigar vulnerabilidades.
Qué implica esto para los ejecutivos latinoamericanos
Para los líderes empresariales de la región, la lección es clara: la adopción de agentes de IA sin una base de datos robusta es una apuesta a ciegas que puede costar tiempo y recursos. Invertir en la catalogación precisa, en la integración de agentes dentro de una arquitectura de datos coherente y en marcos de desarrollo que mantengan el control de calidad se traduce en una transformación digital acelerada y segura. Xebia muestra que, al alinear datos y IA desde el inicio, es posible reducir drásticamente los plazos de migración y obtener resultados medibles que impacten directamente en la competitividad.
En última instancia, la capacidad de una empresa para construir una "fundación de datos agente" determinará si sus inversiones en IA generan valor real o se convierten en proyectos estancados. Los ejecutivos que comprendan esta dinámica estarán mejor posicionados para liderar la próxima ola de innovación sin sacrificar la integridad operativa.
Implicaciones finales
Sea cual sea el punto de partida—evaluar la preparación de datos o iniciar la construcción de agentes—Xebia se presenta como el socio que puede asegurar que la base sea sólida. Con una infraestructura adecuada, los agentes de IA dejan de ser meros experimentos y se convierten en motores de productividad que impulsan la competitividad de las empresas latinoamericanas en el escenario global.
