Connecting AI agents to enterprise knowledge
2026-10-05
El informe destaca que, aunque los sistemas de inteligencia artificial acumulan y analizan grandes volúmenes de datos, los agentes de IA empresariales suelen carecer de 'conocimiento'. El conocimiento se define como la comprensión de lo que los datos significan dentro del contexto específico de cada organización, algo vital para que los agentes puedan razonar, tomar decisiones y actuar de forma fiable.
La investigación señala que la falta de este conocimiento es la razón principal por la que la mayoría de los casos de uso de IA de agentes no llegan a la fase de producción. Las empresas que no logran escalar estos proyectos corren el riesgo de perder la inversión ya realizada y de quedarse atrás frente a competidores que sí logran integrar sus agentes de forma efectiva.
Entre los hallazgos clave, se menciona que solo un 34% de los proyectos de IA de agentes llegan a producción. Los principales obstáculos identificados son los sistemas de datos heredados (sistemas antiguos que no se integran fácilmente), las preocupaciones de seguridad y privacidad, y la fragmentación de los datos, la cual es citada por el 55% de los encuestados como un reto para que los agentes accedan a la información necesaria.
Las empresas líderes en este campo, que logran que el 61% de sus proyectos avancen más allá de la fase de prueba, se caracterizan por tener capacidades de conocimiento más sólidas. Para mejorar esto, los ejecutivos están priorizando inversiones en tecnologías de recuperación, como tuberías de ingesta de datos, interfaces de programación de aplicaciones (APIs) listas para IA, generación aumentada por recuperación (RAG) y grafos de conocimiento.
Qué significa para una pyme colombiana y cucuteña: Si usted está pensando en contratar servicios de inteligencia artificial para automatizar tareas, no se limite a comprar la herramienta. El éxito dependerá de qué tan organizada tenga su información. Si sus datos están regados en archivos de Excel sueltos, correos y sistemas viejos que no se hablan entre sí, la IA cometerá errores y perderá su dinero. Antes de invertir en IA, asegure que su información esté centralizada y bien estructurada.