La innovación en IA continúa impresionando y, en 2025, estamos mirando hacia el próximo gran avance: Agentes de IAEstos sistemas inteligentes están surgiendo como la próxima capa de software transformadora para revolucionar las operaciones de las empresas, empoderar a los empleados, optimizar los flujos de trabajo e impulsar la productividad a nuevas cotas. Pero, ¿qué son exactamente los agentes de IA y en qué se diferencian de los...? IA generativa (GenAI) y modelos de lenguaje grandes (LLM) ¿Qué hemos aprendido? Y lo que es más importante, ¿cómo pueden las organizaciones garantizar que los datos de los que dependen estos agentes sean seguros, cumplan con las normas y estén bien gestionados?
Vamos a sumergirnos en ello.
Agentes de IA vs. IA generativa y LLM: ¿cuál es la diferencia?
A primera vista, los agentes de IA pueden parecer similares a las herramientas de IA generativa como ChatGPT u otros LLM. Sin embargo, existen distinciones clave que los distinguen:
- IA generativa y LLM: Estas herramientas están diseñadas para generar texto, imágenes u otro contenido con un diseño similar al de un humano, basándose en indicaciones. Son excelentes para tareas como redactar correos electrónicos, resumir documentos o generar ideas. Sin embargo, son reactivas: responden a las entradas del usuario, pero no actúan de forma autónoma.
- Agentes de IA: Los agentes de IA van un paso más allá. Son sistemas proactivos y autónomos que pueden realizar tareas en nombre de los usuarios. Considérelos asistentes virtuales capaces de gestionar flujos de trabajo complejos de varios pasos, como la conciliación de estados financieros, la gestión de la logística de la cadena de suministro o incluso la generación de oportunidades de venta, sin intervención humana constante.
La diferencia clave radica en su capacidad de actuar de forma autónoma y aprovechar sistemas externos (como almacenes de datos) para ampliar sus conocimientos y capacidades.
Por qué esto importa
A medida que los agentes de IA se integren más en los procesos empresariales, dependerán en gran medida de fuentes de datos externas para realizar sus tareas eficazmente. Esto genera nuevas oportunidades de eficiencia, pero también nuevos riesgos, especialmente en lo que respecta a la seguridad de los datos, la privacidad y el cumplimiento normativo.
Cómo funcionan los agentes de IA: el papel de los almacenes y la recuperación de datos Generación Aumentada (RAG)
Como todos los buenos asistentes, los agentes de IA dependen en gran medida de fuentes de datos externas para realizar sus tareas eficazmente. Aquí es donde se almacenan los datos y Generación Aumentada de Recuperación (RAG) entran en juego.
- Almacenes de datos: Son la columna vertebral del conocimiento de los agentes de IA: es la forma en que amplían su conocimiento al conectarse a sistemas externos, como almacenes de datos. Estos almacenes de datos suelen implementarse como bases de datos vectoriales, que permiten a los agentes acceder y procesar grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados, incluidos:
- Contenido del sitio web
- Datos estructurados (por ejemplo, archivos CSV, hojas de cálculo)
- Datos no estructurados (por ejemplo, archivos PDF, correos electrónicos, documentos de texto)
Sin embargo, esta dependencia de datos externos conlleva riesgos, en particular en lo que respecta a la fuga de datos y las vulnerabilidades de seguridad. Si no se gestiona adecuadamente, la información confidencial almacenada en estos almacenes de datos podría quedar expuesta, lo que generaría problemas de cumplimiento normativo y daños a la reputación.
- Recuperación de Generación Aumentada (RAG): Las aplicaciones RAG permiten a los agentes de IA ir más allá de sus datos de entrenamiento básicos al recuperar información relevante de fuentes externas en tiempo real. Esto les permite proporcionar respuestas más precisas y contextualizadas, y tomar medidas informadas.
Por ejemplo, un agente de IA encargado de la atención al cliente puede extraer detalles de productos de la base de datos de una empresa para responder consultas específicas, o un agente financiero puede acceder a registros de transacciones para conciliar cuentas.
El desafío de la seguridad de los datos en RAG
Si bien RAG mejora las capacidades de los agentes de IA, también aumenta la superficie de ataque para las filtraciones de datos. Las organizaciones deben garantizar que los datos a los que se accede sean seguros, cumplan con las normas y estén debidamente gobernados.
Los riesgos de los agentes de IA: fuga de datos y preocupaciones de seguridad
Si bien los agentes de IA ofrecen un potencial inmenso, también presentan nuevos riesgos, en particular en lo que respecta a la seguridad de los datos y el cumplimiento normativo. Algunos de estos riesgos incluyen:
- Acceso a datos sensibles: Los agentes de IA suelen necesitar acceder a datos empresariales confidenciales para realizar sus tareas. Si estos datos no están protegidos adecuadamente, podrían quedar expuestos. usuarios no autorizados.
- Vulnerabilidades de la base de datos vectorial: Los almacenes de datos, a menudo implementados como bases de datos vectoriales, pueden convertirse en objetivos de ciberataques si no se protegen adecuadamente.
- Retos de cumplimiento: Las organizaciones deben asegurarse de que sus agentes de IA cumplan con las regulaciones de privacidad de datos como GDPR, CCPA, y otros. No hacerlo puede resultar en fuertes multas y repercusiones legales.
Por qué las medidas de seguridad tradicionales son insuficientes
Las soluciones tradicionales de seguridad de datos no están diseñadas para afrontar los desafíos únicos que plantean los ecosistemas de IA. Las organizaciones necesitan herramientas especializadas para... Descubrir, clasificar y proteger activos de datos relacionados con la IA, incluidas bases de datos y modelos vectoriales.
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Los agentes de IA están transformando la forma de trabajar. Desde la automatización de tareas rutinarias hasta la gestión de procesos empresariales complejos, estos sistemas inteligentes tienen el potencial de transformar industrias y alcanzar nuevos niveles de productividad. Sin embargo, un gran poder conlleva una gran responsabilidad. Las organizaciones deben garantizar que los datos que alimentan sus... AI Agents es seguro, cumple con las normas y está bien gobernado..
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