Las empresas están invirtiendo mucho en agentes de IA para optimizar las operaciones, pero muchas implementaciones no logran ofrecer resultados en el mundo real. El problema central no es la integración, sino la comprensión. Los agentes luchan con la ambigüedad inherente de los datos, las políticas y los procesos comerciales, a menudo porque carecen de una definición compartida y coherente de los términos clave.
Los silos de datos son la norma: los equipos de ventas definen “cliente” de manera diferente que finanzas, las definiciones de productos varían entre departamentos (SKU, familia de productos, paquetes de marketing) e incluso métricas básicas como “ventas de productos” pueden tener múltiples interpretaciones. Sin definiciones estandarizadas, los agentes de IA no pueden combinar datos de manera confiable, lo que genera conocimientos inexactos y una automatización defectuosa. Esto también conlleva riesgos de cumplimiento, ya que la clasificación adecuada de los datos confidenciales (PII según el RGPD o la CCPA) depende de un etiquetado y una interpretación coherentes.
Si bien las demostraciones funcionan bien, la implementación en el mundo real de datos empresariales confusos revela que los agentes de IA necesitan algo más que acceso a los datos: necesitan comprender lo que significan los datos.
La solución: una fuente de verdad basada en ontologías
La clave para desbloquear agentes de IA confiables es construir una ontología : una definición formal y explícita de conceptos de negocios, sus relaciones y jerarquías. Una ontología actúa como una única fuente de verdad, lo que garantiza que todos (y cada agente de IA) comprendan los términos de manera consistente.
Esto puede ser de un dominio específico (como finanzas o atención médica) o adaptarse a las estructuras internas de una organización. Crear una ontología es una inversión inicial, pero establece una base sólida para la IA agente y estandariza los procesos comerciales.
Las ontologías se pueden almacenar en formatos consultables como triplestores o, para reglas más complejas, gráficos de propiedades etiquetados como Neo4j. Las ontologías públicas existentes (FIBO para finanzas, UMLS para atención médica) proporcionan un punto de partida, pero a menudo requieren personalización para reflejar detalles comerciales únicos.
Cómo las ontologías potencian a los agentes de IA
Una vez implementada, una ontología se convierte en la fuerza guía para los agentes de IA. Puede solicitar a la IA que siga la ontología al descubrir datos y relaciones. La propia ontología puede exponerse a través de una capa de agente, lo que permite a los agentes consultarla directamente. Luego, las reglas y políticas comerciales se integran en la ontología, lo que garantiza que los agentes las cumplan.
Este enfoque reduce significativamente el riesgo de alucinaciones causadas por grandes modelos de lenguaje (LLM) en el núcleo de muchos sistemas de IA. Por ejemplo, se puede programar a un agente para que aplique una política que establezca que el estado de un préstamo permanece “pendiente” hasta que todos los documentos asociados tengan indicadores de verificación establecidos en “verdadero”. El agente consulta la base de conocimientos para determinar qué documentos faltan y luego aplica la regla.
Una implementación práctica
Considere esta arquitectura: los datos estructurados y no estructurados son procesados por un agente de inteligencia de documentos (DocIntel), que llena una base de datos Neo4j basada en una ontología específica del negocio. Luego, un agente de descubrimiento de datos consulta este gráfico para encontrar los datos correctos para otros agentes de IA que ejecutan procesos comerciales. La comunicación entre agentes se produce a través de protocolos como A2A (agente a agente) y las interfaces de usuario se crean utilizando estándares emergentes como AG-UI (Agent User Interaction).
Este método permite un control escalable sobre las alucinaciones al imponer rutas basadas en ontologías y mantener clasificaciones de datos. Las anomalías, como un “cliente” alucinado con datos no verificables, se pueden detectar y eliminar fácilmente.
Si bien este enfoque introduce gastos generales (descubrimiento de datos, bases de datos gráficas), proporciona las barreras de seguridad necesarias para que las grandes empresas orquesten procesos comerciales complejos de manera confiable.
En conclusión, si bien el desarrollo de agentes de IA está evolucionando rápidamente, una ontología bien definida no es opcional: es el requisito fundamental para crear soluciones de IA confiables y efectivas en el mundo real.
