¿Sus datos están preparados para los agentes? 5 formas de saberlo
¿A quién no le gusta estrenar algo nuevo? Y si se trata de un agente IA, aún mejor. Pero antes de adoptarlo, hay una pregunta clave: ¿están realmente preparados sus datos?
La calidad de un agente IA depende de datos bien estructurados. Sin ellos, incluso las soluciones más avanzadas producen resultados poco fiables. Los datos son los cimientos: si no son sólidos, todo lo demás falla. Aun así, muchas empresas implementan agentes con IA sin evaluar primero su estado. Según una encuesta, el 90% de los profesionales de datos afirma que los directivos subestiman la mala calidad de los datos. Solo una de cada cinco empresas tiene un buen nivel de preparación de datos, y apenas un 9% está totalmente lista para la integración e interoperatividad que exige la IA (Capgemini).
“Desplegar agentes IA sin una estructura de datos sólida genera resultados poco fiables, riesgos de seguridad y desconfianza”, explica Kuber Sharma, director de Marketing de Productos para Tableau en Salesforce.
¿Qué son los datos de suficiente calidad?
Los datos de suficiente calidad son aquellos fiables, relevantes y accesibles para la tarea del agente IA. No necesitan ser perfectos ni abarcar todos los sistemas, solo estar bien organizados y alineados con el problema que se quiere resolver. La preparación de datos es un proceso continuo.
Preguntas sobre la preparación de datos
Cuando Sharma habla con sus clientes, les ayuda a evaluar el nivel de preparación de datos con la siguiente lista de preguntas:
1. ¿Sus datos cumplen con la preparación de datos y están unificados y armonizados?
Antes de implantar un agente IA, es importante comprobar si todos los datos están accesibles desde un único lugar. Los datos dispersos entre departamentos generan experiencias fragmentadas e incoherentes.
El primer paso es unificarlos. Plataformas como Data Cloud permiten consolidar información de toda la organización en un perfil único y coherente. Luego, los datos deben armonizarse, es decir, estandarizar formatos. Por ejemplo, un país puede aparecer como “EE.UU.”, “EUA” o “Estados Unidos”. Normalizar estos valores ayuda al agente IA a comprender y usar los datos con precisión.
2. ¿Su preparación de datos incluye la resolución de identidades y actualización de la información?
Aunque los datos estén unificados, puede haber registros duplicados para un mismo cliente, por ejemplo, con nombre completo, abreviatura o solo correo electrónico. Es importante fusionar estos registros en un único perfil coherente; herramientas como la Resolución de Identidad de Salesforce facilitan este proceso.
Además, los datos deben mantenerse actualizados. Correos incorrectos, productos desactualizados o información incompleta reducen la eficacia del agente IA y pueden generar respuestas poco fiables. Mantener los datos precisos asegura un mejor rendimiento y experiencia de cliente.
3. ¿Aplica normas claras de gestión de datos y garantiza la seguridad?
La confianza es clave para el éxito de un agente IA y comienza cumpliendo normativas como RGPD o la CCPA y contar con un marco de gestión que asegure calidad, seguridad y acceso adecuado a los datos.
También es clave proteger la información sensible, y plataformas como Data Cloud incorporan mecanismos que enmascaran datos confidenciales y evitan que se almacenen en modelos externos. Por último, el agente IA debe acceder solo a los datos necesarios para cumplir su función. Limitar el acceso reduce riesgos, mejora la seguridad y genera confianza entre los usuarios.
4. ¿Puede activar los datos en tiempo real?
¿Sus datos están listos para incorporarse de inmediato a flujos de trabajo y generar acciones en tiempo real? La mejor forma de comprobarlo es probar: configure su agente IA con datos y vea si realiza la acción esperada.
Por ejemplo, un agente de atención al cliente debería poder acceder a información sobre devoluciones o generar etiquetas de envío. También puede hacer recomendaciones proactivas a los clientes, como sugieren algunas multinacionales: ofrecer productos relacionados tras una compra o enviar recordatorios personalizados.
5. ¿Dispone de un circuito de feedback?
Los agentes IA necesitan supervisión constante. Pregúntese: ¿cómo supervisa el rendimiento de su agente IA y corrige errores cuando es necesario?
Herramientas de observación como el Centro de comandos de Agentforce de Salesforce permiten evaluar la actividad del agente IA y detectar áreas de mejora. Además, la Evaluación de la Preparación para IA de Salesforce ayuda a determinar si su sistema está realmente listo para un agente. Contar con un circuito de feedback asegura que el agente IA trabaja con datos adecuados, mejora con el tiempo y mantiene la fiabilidad de sus resultados.
¿Cuál es su situación en el espectro de madurez de los datos?
Mientras realiza estas comprobaciones, podrá identificar su posición en el espectro de madurez de los datos según la lista de Sharma. Estas son las diferentes fases de preparación a la hora de implementar un agente IA:
