La inteligencia artificial empresarial está transformándose pues hoy en día los modelos actuales son potentes, capaces de procesar enormes volúmenes de información, pero siguen siendo incapaces de comprender plenamente los procesos internos, reglas y relaciones que rigen a cada organización. Ese es el diagnóstico que Salesforce planteo durante su más reciente sesión, donde presentaron la base de su estrategia conjunta que requiere construir una infraestructura de datos única y confiable para impulsar la nueva generación de agentes de IA.
La falta de contexto se convirtió en el mayor cuello de botella para desbloquear el potencial de la IA generativa a escala empresarial. Salesforce coincide en que la solución comienza por unificar, depurar y gobernar los datos dispersos en sistemas fragmentados, desde ERPs, CRMs hasta data lakes y aplicaciones heredadas. Y su propuesta para resolver ese reto combina el poder de Data Cloud, Data 360, MuleSoft y la plataforma de gestión de datos ahora integrados de manera nativa tras la adquisición anunciada este año.
De acuerdo con Gartner, el 41% del fracaso de iniciativas de IA empresarial se debe a la mala calidad y gobernanza del dato, mientras que IDC estima que, sin una estrategia de contextualización, hasta el 70% de los modelos generativos empresariales entregan recomendaciones erróneas o basadas en supuestos incompletos. En ese sentido, la apuesta combinada de Salesforce busca atacar el problema de raíz: dotar a los agentes de IA de acceso seguro, gobernado y en tiempo real a la “verdad empresarial”, sin importar dónde resida la información.
Una infraestructura de datos unificada
De acuerdo con Salesforce, la información que las empresas generan es correcta y abundante, pero está fragmentada. “Los sistemas ven fragmentos: una orden en comercio electrónico, un ticket en soporte, un lote en manufactura. Lo que falta es conectar esos puntos con el contexto correcto”.
La solución técnica diseñada por Salesforce integra cuatro capas estratégicas:
- Master Data Management (MDM) para generar “registros dorados” de clientes, productos, proveedores y otros objetos.
- Metadatos y catálogos empresariales que combinan modelos de metadatos
- Data 360 y Zero Copy Architecture, que permiten activar y acceder a los datos sin moverlos.
- MuleSoft, responsable de proporcionar señales operativas en tiempo real —inventario, entregas, excepciones— necesarias para que los agentes tomen decisiones.
“Cuando todos los sistemas y agentes operan bajo el mismo entendimiento, las decisiones se vuelven más rápidas, la IA más precisa y la automatización más confiable”.
La conversación también abordó el futuro de los agentes autónomos especializados. Salesforce ha liberado agentes para tareas específicas como calidad de datos, integración, segmentación y descubrimiento automático de información.
La industria de la IA empresarial entra en una nueva etapa donde la competencia ya no será por quién tiene el mejor modelo, sino por quién tiene el mejor contexto.
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