es.wedoany.com Noticia: Andy Gutmans, vicepresidente y director general de datos en la nube de Google Cloud, afirmó recientemente en la Cumbre de Google Cloud en Londres que la era de los agentes ha entrado en la fase de producción, y que el sector de las telecomunicaciones se está convirtiendo en una de las áreas de aplicación más destacadas. Gutmans cuenta con casi tres décadas de experiencia en software de código abierto e infraestructura empresarial; cofundó PHP, fundó y vendió Zend Technologies, y lideró el negocio de análisis en Amazon Web Services (AWS).
Gutmans explicó que Google Cloud está colaborando con operadores como Vodafone y Verizon para construir gemelos digitales de redes, impulsando operaciones de red autónomas mediante agentes. Considera que la combinación de capacidades de plataforma de datos, mapeo de grafos, búsqueda de texto completo, datos geoespaciales con inteligencia artificial y orquestación de agentes es una ventaja clave. Google Cloud puede incorporar conjuntos de datos diferenciados, como datos cartográficos y Earth Engine, generando sinergias con las capacidades de inteligencia artificial y agentes.
Gutmans señaló que las empresas enfrentan el desafío de un desorden de activos de datos antes de implementar inteligencia artificial. Un cliente acudió a Google Cloud con 20 000 tablas de bases de datos, pero debido a limitaciones de costos humanos, era difícil gestionar los datos manualmente. El Catálogo de Conocimiento (Knowledge Catalog) de Google utiliza agentes para enriquecer y contextualizar datos automáticamente, identificando relaciones mediante el análisis de registros de consultas y construyendo conocimiento estructurado para que otros agentes operen, acortando significativamente el camino desde los datos brutos hasta la activación de agentes.
En cuanto a los datos no estructurados, de los cuales hasta un 90 % no está catalogado, el Borderless Lakehouse de Google permite extender la activación de agentes a AWS, Azure, sistemas locales y aplicaciones SaaS como Salesforce y ServiceNow. Gutmans considera que muchos proyectos de inteligencia artificial no logran pasar de la fase piloto a la producción, principalmente por un alcance demasiado amplio. Recomienda que las empresas comiencen con casos de uso concretos y métricas de éxito claras, estableciendo primero la confianza antes de considerar la expansión.
Gutmans mencionó que la aparición de una arquitectura de verificación de agentes es una dirección de desarrollo notable. Este tipo de agente realiza control de calidad sobre otros agentes, por ejemplo, mediante la votación de múltiples agentes para evaluar la calidad de las respuestas. Hace un año, la capacidad de razonamiento de los modelos base aún no era suficiente para soportar esta arquitectura, pero Google ha reescrito todos sus agentes propietarios para aprovechar esta capacidad. Actualmente, los agentes autónomos pueden ejecutar tareas en nombre de los usuarios, y cada colaborador independiente puede contar con un equipo de agentes trabajando en paralelo.
En cuanto a los límites de confianza, Gutmans comparó con Waymo, señalando que la autonomía total es un espectro. Los operadores ya están acostumbrados a que los agentes manejen de forma autónoma decisiones de escalado en atención al cliente, pero aún mantienen la participación humana en compromisos financieros importantes. Puso como ejemplo que, si un pedido es de 50 000 libras, no hay razón para que un agente autónomo no lo realice; si el pedido es de 20 millones de libras, generalmente se prefiere la intervención humana. Dejó claro que la dirección del desarrollo es hacia más, no menos, autonomía, y que la pregunta clave para las empresas no es si comenzar, sino por dónde empezar.
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