IBM centra agentes de IA en un nuevo modelo operativo para empresas

Cómo funciona

Un plan que ofrece IBM para que las empresas puedan ejecutar sistemas de IA que actúen por su cuenta dentro del software que ya usan.

1. 🔗Vincular los agentes al software y los datos de tu empresa
2. 📋Incorporar las reglas sobre los datos desde el inicio del proceso
3. ⚙️Vigilar y evaluar constantemente las decisiones de los agentes
4. 👤Mantener a personas involucradas en las decisiones importantes

Qué podrías hacer con ello

• Una empresa podría integrar agentes de IA autónomos en sus sistemas SAP y Salesforce existentes, de modo que los agentes supervisen, tomen decisiones y ejecuten tareas de forma continua en toda la operación, sin esperar a recibir instrucciones ¹.
• Una organización podría adelantar la gobernanza de los datos en el proceso, para que los permisos de acceso viajen con los datos en tiempo real y ayuden a los agentes a decidir con mejor información sobre qué datos pueden usar ¹.
• Una compañía podría ejecutar varios ciclos de evaluación sobre las decisiones de los agentes, para comparar precisión, oportunidad y rentabilidad frente a los resultados reales del negocio y elegir los modelos que mejor funcionen ¹.

Según el anuncio: manos sobre un teclado de portátil con elementos holográficos de una interfaz de IA proyectados encima

Imagen: newsroom.ibm.com

Las cargas de trabajo agentivas están siempre activas

Las cargas de trabajo agentivas son diferentes de la IA tipo chat que conoce la mayor parte de la gente. En lugar de esperar a un mensaje y detenerse después, estos sistemas de IA realizan acciones continuas: supervisan, deciden y ejecutan tareas a lo largo de las operaciones de una empresa ¹.

"Cuanto más exitoso seas usando IA, especialmente cuando la IA está actuando, ahora tienes cargas de trabajo que se usan de forma continua", dijo Ritika Gunnar, directiva de marketing de rendimiento de IBM. "Tienes el incentivo de estar siempre activos porque esos agentes están siempre tomando acciones por ti." ¹

Esa actividad constante crea un nuevo conjunto de problemas. Las empresas necesitan conectar los agentes de IA a los sistemas que ya ejecutan, como SAP para la planificación de recursos empresariales o Salesforce para las relaciones con clientes, en lugar de reemplazarlos ¹.

Cuatro partes que deben funcionar juntas

El modelo operativo de IBM se basa en cuatro componentes que muchas empresas suelen comprar a diferentes proveedores, ahora integrados bajo un mismo marco de trabajo ²:

Los datos dan a los agentes el conocimiento actual que necesitan. Las cargas de trabajo son las aplicaciones y flujos en los que operan los agentes. La automatización proporciona supervisión y la capacidad de mantener las cosas funcionando con fluidez. Y la nube híbrida permite que esos sistemas se extiendan por múltiples entornos, incluyendo infraestructura privada y pública ².

Gunnar advirtió que tener buenos datos no basta por sí solo ¹. "Si tienes tus datos y esos datos alimentan tus sistemas, pero no te ocupas realmente de la automatización de manera que tengas observabilidad completa de todas tus cargas de trabajo con esa IA integrada, entonces no estás necesariamente logrando una forma óptima de elegir el modelo adecuado o los agentes adecuados para ese tipo de cargas de trabajo", dijo .

Gobernanza y juicio humano en el ciclo

Una de las partes más complicadas de operar agentes de IA a gran escala es asegurarse de que la información que usan esté gobernada, es decir, que las personas correctas tengan acceso a los datos correctos en el momento correcto ¹. IBM argumenta que adelantar la gobernanza en el proceso, para que los permisos viajen con los datos en tiempo real, ayuda a los agentes a tomar mejores decisiones .

Pero incluso los datos bien gobernados no pueden capturar todo lo que los empleados saben. Gran parte del juicio que guía las buenas decisiones reside en la experiencia de las personas más que en cualquier sistema ¹. Para operaciones empresariales esenciales, IBM dice que los humanos deben permanecer en el ciclo para aportar ese conocimiento tácito hasta que la IA madure más .

Medir lo que realmente importa

Cada acción de un agente deja un registro, y cada mensaje se guarda. Juntos, esos registros crean un ciclo de retroalimentación que permite a las empresas preguntarse si un agente tomó la decisión correcta ¹.

"De hecho puedes tener diferentes combinaciones de ese agente tomando una decisión y tener otro conjunto de ciclos de evaluación que realmente evalúen: '¿Ese agente realmente tomó las decisiones?'", dijo Gunnar ¹. La pregunta no es solo de precisión, sino también de rapidez, costo y si el resultado coincidió con el objetivo del negocio .

IBM hizo los anuncios en su conferencia Think 2026 en Boston el 5 de mayo de 2026 ². La compañía también presentó versiones de próxima generación de varios productos, incluyendo watsonx Orchestrate para coordinación multiagente, Confluent para acceso a datos en tiempo real, la plataforma Concert para operaciones, y Sovereign Core para independencia operativa y soberanía de datos .

Arvind Krishna, presidente y consejero delegado de IBM, enmarcó el cambio así: "Las empresas que van ganando ventaja no están implementando más IA; están rediseñando cómo opera su negocio" ².

Los datos clave

• El modelo operativo de IA de IBM se basa en cuatro componentes integrados: datos, cargas de trabajo, automatización y nube híbrida.
• Las cargas de trabajo agentivas funcionan de forma continua y toman acciones autónomas a través de los sistemas empresariales.
• Gunnar enfatiza que la gobernanza debe adelantarse para que los permisos viajen con los datos en tiempo real.
• Los productos anunciados en Think 2026 incluyen watsonx Orchestrate, Confluent, Concert y Sovereign Core.
• IBM dice que las empresas que van ganando ventaja están rediseñando operaciones empresariales, no solo implementando más IA.

Fuentes

1. IBM connects agentic workloads to the demands of always-on AI - SiliconANGLE — siliconangle.com
2. Think 2026: IBM Delivers the Blueprint for the AI Operating Model as the AI Divide Widens