{"id":185777,"date":"2026-04-09T17:45:20","date_gmt":"2026-04-09T20:45:20","guid":{"rendered":"https:\/\/www.itsitio.com\/ar\/?p=185777"},"modified":"2026-04-09T17:45:20","modified_gmt":"2026-04-09T20:45:20","slug":"oracle-mostro-en-vivo-como-construir-agentes-de-ia-con-foco-en-datos-y-escalabilidad","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.itsitio.com\/ar\/inteligencia-artificial\/oracle-mostro-en-vivo-como-construir-agentes-de-ia-con-foco-en-datos-y-escalabilidad\/","title":{"rendered":"Oracle mostr\u00f3 en vivo c\u00f3mo construir agentes de IA con foco en datos y escalabilidad"},"content":{"rendered":"

Oracle<\/strong><\/a> llev\u00f3 a cabo el Oracle AI Workshop<\/strong>, una experiencia que reuni\u00f3 a m\u00e1s de 60 participantes<\/strong> \u2014entre desarrolladores y clientes empresariales y del sector p\u00fablico\u2014 para demostrar, en vivo, c\u00f3mo crear soluciones basadas en agentes de inteligencia artificial capaces de razonar, ejecutar tareas complejas y generar resultados concretos<\/strong>.<\/p>\n

La IA dej\u00f3 de ser una promesa para convertirse en una tecnolog\u00eda disponible y cada vez m\u00e1s integrada en los procesos de negocio, es por este que el encuentro puso el foco en una idea clave: el verdadero diferencial<\/strong> ya no est\u00e1 en acceder a la inteligencia artificial, sino en saber c\u00f3mo implementarla correctamente para generar valor real<\/strong>.<\/p>\n

Durante la jornada, los asistentes participaron de una experiencia pr\u00e1ctica en la que se desarroll\u00f3 desde cero un Prode Mundialero 2026<\/strong> impulsado por agentes de IA. El ejercicio recorri\u00f3 todo el proceso: desde la recolecci\u00f3n y an\u00e1lisis de datos hasta la construcci\u00f3n de un agente capaz de proyectar resultados en base a informaci\u00f3n estad\u00edstica<\/strong>. M\u00e1s all\u00e1 del caso puntual, la demostraci\u00f3n busc\u00f3 evidenciar c\u00f3mo estas tecnolog\u00edas ya pueden aplicarse en escenarios concretos y no solo en pruebas experimentales.<\/p>\n

\"Participantes
Participantes del workshop organizado por Oracle durante una jornada centrada en el desarrollo pr\u00e1ctico de soluciones con inteligencia artificial.<\/figcaption><\/figure>\n

\u201cLo m\u00e1s interesante que estamos viendo es que las organizaciones empiezan a integrar la inteligencia artificial en el coraz\u00f3n de sus procesos, y no como una herramienta aislada. Cuando eso sucede, el cambio es inmediato: los equipos trabajan de forma m\u00e1s \u00e1gil, las decisiones se aceleran y empiezan a aparecer nuevas oportunidades. Ese es el verdadero punto de inflexi\u00f3n\u201d<\/em>, destac\u00f3 Ignacio L\u00f3pez Gay, Director de Tecnolog\u00eda de Oracle<\/strong>.<\/p>\n

De la adopci\u00f3n al valor: el nuevo desaf\u00edo de la IA<\/span><\/h2>\n

Uno de los ejes m\u00e1s claros del workshop fue el cambio de paradigma en torno a la inteligencia artificial. Hace poco tiempo, la discusi\u00f3n giraba en torno a si las empresas deb\u00edan comenzar a utilizarla. Hoy, en cambio, la tecnolog\u00eda ya est\u00e1 presente en m\u00faltiples herramientas y entornos<\/strong>, lo que desplaza el foco hacia una pregunta m\u00e1s relevante: qui\u00e9n logra extraer valor real de la IA y c\u00f3mo lo hace<\/strong>.<\/p>\n

Desde Oracle<\/a> remarcaron que el acceso a la tecnolog\u00eda dej\u00f3 de ser la principal barrera<\/strong>. El desaf\u00edo ahora es convertir ese acceso en resultados concretos, sostenibles y alineados con el negocio<\/strong>. En ese punto, aspectos como la calidad de los datos, la integraci\u00f3n entre sistemas y la gobernanza pasan a ser determinantes<\/strong>.<\/p>\n

La IA, en este sentido, no funciona de manera aislada. Su efectividad depende de la capacidad de una organizaci\u00f3n para conectar informaci\u00f3n, estructurarla correctamente y utilizarla dentro de procesos bien definidos.<\/p>\n

\"M\u00e1s
M\u00e1s de 60 asistentes \u2014entre desarrolladores y referentes del sector p\u00fablico y privado\u2014 formaron parte del Oracle AI Workshop.<\/figcaption><\/figure>\n

El dato como punto de partida: calidad, integraci\u00f3n y trazabilidad<\/span><\/h2>\n

Otro de los conceptos centrales del encuentro fue la relaci\u00f3n directa entre la calidad de los datos y los resultados que genera la inteligencia artificial<\/strong>. Lejos de corregir problemas existentes, la IA tiende a amplificar inconsistencias, errores o debilidades en la informaci\u00f3n<\/strong> con la que trabaja.<\/p>\n

A medida que las organizaciones avanzan en la adopci\u00f3n de estas tecnolog\u00edas, comienzan a detectar con mayor rapidez limitaciones que antes pod\u00edan pasar desapercibidas: datos incompletos, integraciones fr\u00e1giles o estructuras dif\u00edciles de escalar<\/strong>. Esto no solo afecta la precisi\u00f3n de los modelos, sino tambi\u00e9n la confiabilidad de las decisiones que se toman a partir de ellos.<\/p>\n

En ese contexto, durante el workshop se hizo hincapi\u00e9 en la necesidad de contar con una arquitectura que permita unificar datos, mantener control sobre su origen y asegurar trazabilidad<\/strong>. Este \u00faltimo punto es especialmente relevante en entornos empresariales y del sector p\u00fablico, donde resulta clave poder responder preguntas como de d\u00f3nde proviene un dato, c\u00f3mo fue procesado y qui\u00e9n intervino en su transformaci\u00f3n.<\/p>\n

Plataforma unificada para evitar la fragmentaci\u00f3n<\/span><\/h2>\n

Uno de los enfoques presentados por Oracle apunta a resolver un problema com\u00fan en muchas organizaciones: la fragmentaci\u00f3n tecnol\u00f3gica<\/strong>. A lo largo del tiempo, es habitual que las empresas incorporen distintas herramientas para resolver necesidades espec\u00edficas \u2014bases de datos especializadas, soluciones de anal\u00edtica, plataformas de integraci\u00f3n o entornos de desarrollo\u2014 que luego deben conectarse entre s\u00ed<\/strong>.<\/p>\n

Si bien este modelo puede funcionar en etapas iniciales, suele volverse complejo cuando los proyectos crecen y requieren mayor escala, seguridad y control<\/strong>. La acumulaci\u00f3n de herramientas puede derivar en arquitecturas dif\u00edciles de gestionar, con m\u00faltiples dependencias y puntos de falla.<\/p>\n

Frente a este escenario, Oracle propuso una visi\u00f3n basada en una plataforma de datos unificada<\/strong>, que integra en un mismo entorno capacidades de almacenamiento, procesamiento, anal\u00edtica, desarrollo de aplicaciones y uso de inteligencia artificial. El objetivo es simplificar la operaci\u00f3n y facilitar el paso de iniciativas puntuales a implementaciones m\u00e1s amplias.<\/p>\n

Este enfoque no implica descartar herramientas espec\u00edficas, sino ofrecer una base sobre la cual puedan integrarse de manera m\u00e1s ordenada, evitando que la innovaci\u00f3n termine apoy\u00e1ndose en estructuras dif\u00edciles de escalar.<\/p>\n

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La actividad incluy\u00f3 ejercicios en vivo para construir agentes de IA capaces de analizar datos y ejecutar tareas complejas.<\/figcaption><\/figure>\n

El desaf\u00edo de escalar: del piloto a la operaci\u00f3n<\/span><\/h2>\n

Otro de los temas abordados durante el workshop fue la dificultad que enfrentan muchas organizaciones al intentar escalar proyectos de inteligencia artificial. Es com\u00fan que una soluci\u00f3n funcione correctamente en una prueba de concepto o en un caso acotado, pero presente limitaciones cuando se busca extenderla a otras \u00e1reas o integrarla en procesos cr\u00edticos<\/strong>.<\/p>\n

Lo que en una etapa inicial puede resolverse con herramientas livianas o integraciones r\u00e1pidas, se vuelve m\u00e1s complejo cuando entran en juego variables como seguridad, cumplimiento normativo, volumen de datos o gesti\u00f3n centralizada.<\/p>\n

En ese sentido, Oracle plante\u00f3 que uno de los principales desaf\u00edos actuales no es crear soluciones de IA, sino hacerlas crecer de manera consistente dentro de la organizaci\u00f3n<\/strong>. Esto implica contar con una infraestructura que soporte esa expansi\u00f3n sin perder control ni confiabilidad.<\/p>\n

\"Adem\u00e1s
Adem\u00e1s de las actividades t\u00e9cnicas, el evento cont\u00f3 con un espacio recreativo donde los asistentes pudieron participar en una experiencia de penales virtuales.<\/figcaption><\/figure>\n

Agentes de IA: de la automatizaci\u00f3n a la ejecuci\u00f3n de procesos<\/span><\/h2>\n

Uno de los momentos m\u00e1s destacados del workshop fue la demostraci\u00f3n de agentes de inteligencia artificial<\/strong><\/a> capaces de ejecutar tareas complejas a partir de flujos de trabajo integrados. Estos agentes no solo responden consultas, sino que pueden interpretar informaci\u00f3n, tomar decisiones en base a reglas y activar acciones dentro de un sistema<\/strong>.<\/p>\n

Durante la charla se present\u00f3 un ejemplo concreto: un agente dise\u00f1ado para analizar cambios en normativas que podr\u00edan afectar el packaging de una empresa. El sistema revisa documentos, identifica modificaciones relevantes, las contrasta con reglas internas y, en caso de detectar un impacto, genera una alerta autom\u00e1tica. Este tipo de soluciones marca una evoluci\u00f3n respecto de los asistentes tradicionales, ya que permiten pasar de la interacci\u00f3n a la ejecuci\u00f3n.<\/p>\n

Sin embargo, desde Oracle remarcaron que el verdadero diferencial<\/strong> no est\u00e1 solo en construir estos flujos, sino en hacerlo dentro de un entorno que garantice seguridad, control y trazabilidad<\/strong>. En ese sentido, cobra relevancia el concepto de linaje de datos<\/strong>, que permite seguir el recorrido de la informaci\u00f3n a lo largo de todo el proceso, un aspecto clave en entornos corporativos donde la auditor\u00eda, el compliance y el gobierno del dato son fundamentales.<\/p>\n

\"Oracle
Oracle present\u00f3 su enfoque de plataforma unificada para simplificar la adopci\u00f3n y escalabilidad de soluciones de inteligencia artificial.<\/figcaption><\/figure>\n

A su vez, el workshop puso en evidencia uno de los principales desaf\u00edos actuales: escalar estas soluciones m\u00e1s all\u00e1 de los pilotos iniciales<\/strong>. Es com\u00fan que una implementaci\u00f3n funcione correctamente en un caso acotado, pero presente limitaciones cuando se busca extenderla a otras \u00e1reas o integrarla en procesos cr\u00edticos. Variables como la seguridad, el volumen de datos o la gesti\u00f3n centralizada comienzan a jugar un rol determinante en esa transici\u00f3n<\/strong>.<\/p>\n

En ese contexto, Oracle plante\u00f3 que el foco ya no est\u00e1 solo en crear soluciones de IA, sino en hacerlas crecer de manera consistente dentro de la organizaci\u00f3n<\/strong>. Esto implica contar con una infraestructura que acompa\u00f1e ese crecimiento sin perder control ni confiabilidad.<\/p>\n

M\u00e1s all\u00e1 de la demostraci\u00f3n puntual, el enfoque presentado integra capacidades para conectar distintas fuentes de datos, trabajar con modelos de IA, visualizar resultados y desarrollar aplicaciones, tanto mediante herramientas de bajo c\u00f3digo como con lenguajes tradicionales. Esta integraci\u00f3n busca facilitar el paso desde la experimentaci\u00f3n hacia soluciones que puedan ser utilizadas en el d\u00eda a d\u00eda del negocio.<\/p>\n

A esto se suma la aparici\u00f3n de agentes<\/strong><\/a> predise\u00f1ados para funciones espec\u00edficas, como la gesti\u00f3n de devoluciones, que pueden integrarse con sistemas internos y automatizar procesos completos. Este tipo de capacidades anticipa un escenario en el que la IA no solo asiste a los usuarios, sino que participa activamente en la ejecuci\u00f3n de tareas dentro de las organizaciones.<\/p>\n

Leer m\u00e1s<\/span><\/h3>\n