Xebia: Los Agentes de IA Fallan Sin una Fundación de Datos Adecuada

Nils Zeilemacher, director técnico global de la empresa consultora Xebia, declaró en un comentario al portal AI News que la mayoría de los fracasos en la implementación de agentes de IA en empresas se explica no por la debilidad de los modelos mismos, sino por la falta de un fundamento de datos preparado. Según él, la IA agentic se escala solo tan fuerte como los datos en los que se apoyan los agentes: si una organización no ha pensado en este tema con anticipación, el proyecto corre el riesgo de atascarse mucho antes de que los agentes comiencen a acelerar los procesos para los que fueron implementados.

Por Qué los Datos Son el Fundamento, No un Detalle

A diferencia del software ordinario que ejecuta un escenario preescrito, un agente de IA autónomo decide por sí mismo a qué fuentes acceder, qué datos leer y qué acción tomar a continuación. Si la información corporativa está dispersa en sistemas dispares, sin marcar y no accesible a través de interfaces claras, el agente no encontrará la información necesaria o la recibirá en forma distorsionada y cometerá una acción errónea. Zeilemacher enfatiza: la calidad del trabajo de un agente está directamente limitada por la calidad y disponibilidad de los datos a los que tiene acceso — ninguna cantidad de potencia del modelo puede compensar esto.

Esto distingue fundamentalmente los sistemas de agentes de los pilotos clásicos con IA generativa, donde los errores del modelo rara vez llevan a consecuencias reales fuera del chat.

Una lógica similar ya se ha manifestado en la onda de proyectos de IA generativa en años recientes: las empresas lanzaron masivamente chatbots en datos internos, luego descubrieron que las respuestas eran imprecisas o incompletas porque el modelo no tenía acceso a versiones actuales de documentos o no podía distinguir una instrucción desactualizada de una activa. Para los agentes, las apuestas son más altas porque un agente no solo produce texto — realiza acciones: envía correos, actualiza registros de CRM, inicia pagos. Un error causado por datos pobres en un escenario de agente se convierte no en una respuesta imprecisa sino en una acción real, potencialmente costosa.

Qué Hay Detrás de la Posición de Xebia

Xebia es una empresa consultora de TI internacional que ayuda a las corporaciones con la transformación digital, la construcción de datos y la implementación de IA en procesos de producción. La formulación de Zeilemacher está dirigida a aquellos responsables de acelerar procesos comerciales usando agentes de IA: según él, debe comenzar con el fundamento — hacer que los datos sean adecuados para consumo por parte de los agentes — y solo entonces pasar a escalar la implementación misma. Tal secuencia suena obvia, pero en la práctica es precisamente esta la que se viola más frecuentemente: las empresas compran licencias para plataformas de agentes antes de organizar las fuentes de datos que estos agentes deben usar.

Hechos clave:

• Nils Zeilemacher es el CTO global de Xebia
• Comentario publicado por el portal AI News (artificialintelligence-news.com)
• Tesis central: la IA agentic se escala en la fortaleza de los datos, no solo en la potencia del modelo
• Xebia se especializa en consultoría de datos y transformación digital para clientes corporativos

Qué Cambia Esto para Equipos que Implementan Agentes de IA

La conclusión práctica de la posición de Xebia es simple: antes de escalar una flota de agentes, vale la pena auditar las fuentes de datos — entender dónde se almacenan, cuán actuales son, quién las gestiona y si es seguro dar a un agente acceso a ellas a través de API. Las empresas que saltan esta etapa e ir directamente a pilotos con escenarios de demostración impresionantes descubren más frecuentemente que el agente funciona en una arena pero se rompe en datos corporativos reales, incompletos o contradictorios. Las inversiones en preparación de datos — catalogación de fuentes, control de calidad, gestión de derechos de acceso — se rentabilizan precisamente en la etapa de escalado, no en la etapa de prototipo.

Para los líderes técnicos, esto significa revisar prioridades presupuestarias: parte de los fondos que antes iban exclusivamente a suscripciones de modelos y marcos de agentes deben redistribuirse a ingeniería de datos — construir canalizaciones que aseguren que los agentes tengan acceso a datos actuales y verificados en tiempo real. Sin este paso, incluso el modelo más avanzado tomará decisiones a ciegas, y los agentes mismos corren el riesgo de convertirse en una demostración costosa de capacidades en lugar de una herramienta de trabajo que realmente acelere los procesos de la empresa.