La IA agenética marca una transición de los flujos de trabajo estáticos y centrados en modelos a sistemas de razonamiento continuo que planifican, actúan y se adaptan sin supervisión humana constante. Mientras que los LLM con RAG pueden extraer información actualizada en tiempo de consulta, los sistemas agenéticos requieren mayores datos en tiempo real, de modo que la recuperación y la adaptación del contexto se realizan continuamente, en medio del razonamiento. Esto presenta un desafío fundamental para los datos: múltiples agentes, cada uno con sus propias tareas, deben acceder y compartir el mismo contexto en constante evolución sin interferir en el estado de los demás. Sin esto, el razonamiento se fragmenta, los resultados se desvían y los flujos de trabajo posteriores fallan.
La IA agéntica reemplaza las indicaciones puntuales con razonamiento continuo: los agentes perciben el entorno, recuerdan el contexto relevante, planifican, actúan y evalúan iterativamente para maximizar las funciones de recompensa. Para que esto funcione a escala, el bucle continuo de datos debe avanzar en sincronía: las nuevas señales se ingieren, se seleccionan y versionan, se indexan (incluidas las incrustaciones) y luego se recuperan como fragmentos inmutables cada vez que un agente piensa. Los bucles de datos se alimentan de volúmenes masivos de datos no estructurados, como texto, imágenes, video y flujos de sensores. Estos conjuntos de datos están cada vez más geodistribuidos en nubes, centros de datos y entornos perimetrales. Las acciones y los resultados se controlan con su procedencia y se retroalimentan al proceso de selección, de modo que el siguiente paso de razonamiento parte de un estado consistente y auditable. En flujos de un solo agente, este es un patrón simple de recuperación y contexto; en sistemas multiagente, exige puntos de control persistentes, lecturas fijadas a instantáneas, recuperación simultánea, acceso basado en políticas y linaje. Sin este acoplamiento estrecho de los dos bucles, los agentes se estancan en un contexto obsoleto, chocan con datos cambiantes y fallan en la reproducibilidad, lo que hace que la arquitectura de datos sea un factor decisivo para que estos sistemas de IA de próxima generación puedan alcanzar la escala empresarial.
Como dice Andrew Ng, “el cuello de botella para muchas aplicaciones es obtener los datos correctos para alimentar el software”, y como lo expresa claramente el CEO de Snowflake, “potenciar la IA actual no se trata de los modelos, se trata de la capa de datos que los alimenta”.
Desafíos
- Gestión de datos no estructurados en infraestructuras aisladas
Los modelos multiagente de Agentic AI exigen un acceso fluido a diversos conjuntos de datos. Cuando la información está aislada, como registros de clientes, telemetría de IoT o reglas operativas, surgen complejidad en el flujo de trabajo y cuellos de botella en el rendimiento. Las GPU pierden eficiencia cuando el acceso a los datos se retrasa, lo que incrementa los costos de computación debido al menor rendimiento de las aplicaciones de IA. Mantener la agilidad requiere orquestar conjuntos de datos relevantes para el preentrenamiento, el ajuste y la mejora con una latencia mínima.
El 61% de los líderes están implementando agentes de IA, pero Gartner espera solo un 15% de automatización para 2028, lo que destaca que los silos de datos fragmentados socavan el ROI de la agencia.
- Curación y entrega de datos para flujos de trabajo adaptativos
Los flujos de trabajo de aprendizaje continuo requieren una entrega de datos rápida y específica. Complejo La curación consume entre el 30 y el 50 % del tiempo del proyecto, especialmente para fuentes dinámicas como los flujos de opinión en redes sociales. Las canalizaciones de CI/CD multiagente deben alimentar numerosos modelos de aprendizaje simultáneamente, donde incluso pequeños retrasos en los datos pueden detener el procesamiento entre los agentes.
Forbes informa que hasta el 79% del tiempo de los profesionales de datos se dedica a preparar conjuntos de datos, lo que subraya por qué los canales de entrega automatizados y versionados son vitales.
- Gobernanza de datos para la seguridad, la ética y el cumplimiento
Los sistemas autónomos plantean mayores riesgos de cumplimiento normativo, especialmente cuando el 35 % o más de su linaje de datos puede ser ilocalizable, como se observa en algunos casos del sector. Sin una transparencia total sobre el origen, las transformaciones y el uso de los datos, las organizaciones se enfrentan a riesgos legales, reputacionales y operativos. La falta de trazabilidad perjudica la explicabilidad, la detección de sesgos y la protección de la privacidad, aspectos cruciales en los sectores regulados.
Con un 75% de iniciativas de IA que fracasan debido a inconsistencias en los datos y un 69% que nunca llegan a producción según radar de tecnologíaLos datos limpios y la trazabilidad no son opcionales, son una misión crítica para los sistemas de agentes.
Requisitos arquitectónicos
Yann LeCun, galardonado con el Premio Turing, nos recuerda que "más datos y más computación" no producirán mágicamente una IA más inteligente; lo que más importa es lo que se alimenta al sistema, la consistencia de la entrada y cómo se estructura y gobierna la información. Al fin y al cabo, alcanzar incluso la inteligencia de "nivel felino" sigue siendo difícil, lo que subraya por qué la IA Agentica exige algo más que escalabilidad.
Acceso a datos unificado
Un espacio de nombres global (GNS) híbrido/multicloud integra todos los conjuntos de datos en la nube, el edge y las instalaciones locales en una única vista lógica. Esto elimina la gestión manual de ubicaciones, la duplicación de datos y las inconsistencias de versiones, lo que permite a los agentes operar con un conjunto de información completo y consistente.
Compatibilidad entre protocolos
Los distintos pasos del bucle de datos aprovechan las diferentes bibliotecas implementadas en contenedores y se benefician de las interfaces POSIX/objeto de forma diferente. Las cargas de trabajo ETL y de entrenamiento se benefician de POSIX, mientras que el etiquetado se beneficia de las interfaces objeto. Las plataformas que admiten acceso a archivos (SMB, NFS), objetos (S3) y API (REST) evitan costosas reorganizaciones, lo que permite a los agentes funcionar de forma nativa en diferentes entornos sin retrasos en la migración de datos.
Rendimiento optimizado
El almacenamiento en caché inteligente mediante mapas de calor o precarga garantiza un acceso de baja latencia en un solo clúster o en un conjunto de clústeres geodistribuidos. El acceso flexible y de baja latencia a datos remotos, dondequiera que se encuentren, permite a los agentes tomar decisiones en tiempo real en ámbitos como el diagnóstico autónomo.
Escalable, de alto rendimiento y concurrente
La IA de Agentic requiere la entrega simultánea y de alta velocidad de conjuntos de datos seleccionados a múltiples agentes sin cuellos de botella ni cambios de estado. El control de versiones integrado, las instantáneas inmutables y la indexación garantizan que todos los agentes trabajen con un conjunto de datos consistente. La integración con pipelines de CI/CD automatiza las actualizaciones, las pruebas y la implementación en las fases de entrenamiento, validación, RAG y ajuste. Sin estas capacidades, los sistemas multiagente se enfrentan a la deriva de datos, el procesamiento redundante y las ralentizaciones en cascada.
Gobernanza robusta y seguimiento de procedencia
La procedencia automatizada de datos captura un registro cronológico detallado de cada transformación, movimiento y acceso a datos. Esto facilita la generación de informes de cumplimiento normativo, facilita las auditorías, detecta el uso indebido y reconstruye los contextos de decisión para facilitar su explicación y mitigar sesgos.
Resumen
En resumen, escalar la IA Agentic es tanto una desafío de la arquitectura de datos Como un desafío de IA. El éxito exige plataformas de datos unificadas, de alto rendimiento y listas para la gobernanza, capaces de orquestar petabytes de datos distribuidos y no estructurados, preservando al mismo tiempo la transparencia, la seguridad y la agilidad esenciales para sistemas autónomos seguros y eficaces. La Plataforma de Datos en la Nube de Qumulo fue diseñada para resolver desafíos como estos. Puede obtener más información. aquí.
