Entre los ponentes destacados estuvieron Sebastián Reckinger y Emiliano Actis Dato, cuyos aportes ofrecieron un análisis profundo sobre el rol emergente de los agentes de IA, las estrategias de gestión de datos y la integración de backend en la transformación empresarial. 

Al dar inicio al evento, Emiliano Actis Dato Customer Success Leader - IBM Argentina, Paraguay, Uruguay, tomó la palabra, estableciendo con un tono de entusiasmo todo una nueva visión de futuro que los asistentes esperaban escuchar. 

En los últimos años, el mundo tecnológico pasó de hablar de IA general y generativa (GenAI) a sistemas más autónomos y orientados a la acción. Reckinger remontó esta evolución a mayo de 2024, cuando IBM anunció Watsonx Orchestrate en la conferencia Think. En ese momento, el término "agentes" no era aún un término masivo en el mercado, pero IBM ya estaba pionando la idea de asistentes capaces de ir más allá de proporcionar información: podían actuar, integrarse con herramientas y ejecutar tareas dentro de los sistemas empresariales.

Esta visión se materializó con el lanzamiento de la versión actualizada de Watsonx Orchestrate, presentada el día siguiente al foro. Reckinger destacó dos características revolucionarias: Agent Builder y Assistant Builder. Agent Builder ofrece una interfaz gráfica que permite a los usuarios crear agentes personalizados, ya sea desde cero o utilizando una biblioteca de más de 100 agentes preconfigurados. Estos agentes, desarrollados por IBM en los últimos 18 meses y cada vez más por terceros y socios comerciales, son expertos en dominios específicos equipados con herramientas para interactuar con aplicaciones empresariales como sistemas ERP, CRMs, plataformas de correo electrónico y herramientas de recursos humanos como Workday. 

A través de APIs, estos agentes pueden realizar acciones como programar reuniones, actualizar registros o procesar transacciones, transformando la IA pasiva en participantes activos en los flujos de trabajo empresariales. Complementando a Agent Builder, Assistant Builder se centra en la capa conversacional, permitiendo diseñar interfaces de lenguaje natural. Esto permite a los usuarios interactuar con los agentes de manera fluida, con el asistente seleccionando dinámicamente al agente más adecuado según la tarea.

Si bien en sus inicios se lo presentó como una solución SaaS, Watsonx Orchestrate ahora se extenderá a instalaciones on-premise, con un ecosistema de agentes que crecerá a medida que más colaboradores se sumen. Reckinger expresó su entusiasmo al decir: "Habría sido genial lanzarlo hoy, pero mañana es igual de emocionante. Esta evolución marca un cambio de una IA reactiva a agentes proactivos, una tendencia que promete redefinir cómo operan las empresas". 

La capacidad de orquestar múltiples agentes y diseñar flujos conversacionales posiciona a Watsonx Orchestrate como un pilar para automatizar procesos complejos, desde la atención al cliente hasta la eficiencia operativa.

La Base de Datos: Alimentando a los Agentes de IA con Calidad y Velocidad
A medida que avanzaba la discusión, el foco se trasladó a un habilitador crítico de los agentes de IA: los datos. Sebastián Reckinger, VP Automation Platform IBM Latinoamérica, complementando el panorama de Reckinger, subrayó que la efectividad de los agentes depende de la calidad y accesibilidad de la información. Un dicho clásico en el ámbito de los datos: "sin buenos datos, no se pueden extraer buenas conclusiones" sigue vigente, pero la llegada de la IA generativa y los agentes introduce nuevas complejidades. 

A diferencia de los datos estructurados almacenados en bases de datos tradicionales, los agentes prosperan con datos no estructurados -documentos, correos, e imágenes- que históricamente han sido consumidos por humanos en lugar de máquinas. Actis Dato resaltó el desafío que enfrentan las empresas al preparar estos datos no estructurados para el consumo de IA. 

Durante décadas, las compañías han perfeccionado la gobernanza de datos estructurados en filas y columnas, pero los datos no estructurados requieren un enfoque diferente. Introdujo dos conceptos clave para abordar esto: plataformas robustas de integración de datos y repositorios avanzados de datos. DataStage de IBM, una herramienta líder en el mercado con más de 20 años de evolución, sigue siendo un referente para transformar y mover datos. Sin embargo, la incorporación reciente de StreamSets al portafolio de IBM aporta capacidades mejoradas para la ingesta y transformación de datos no estructurados, especialmente en tiempo casi real. Esto es esencial en el entorno empresarial actual, donde los retrasos en el procesamiento por lotes ya no son aceptables. 

StreamSets asegura que los datos lleguen al lugar correcto en el momento adecuado, una necesidad para la toma de decisiones impulsada por IA.En cuanto a los repositorios, Actis Dato presentó el concepto de data lakehouse -una combinación de data warehouses y data lakes- encarnado en la plataforma Watsonx.data de IBM. Aprovechando tecnologías open-source como Presto, Spark, Milvus e Iceberg, Watsonx.data soporta datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, preparándolos para el consumo de IA. 

Esta plataforma asegura que los documentos estén bien documentados y disponibles, cerrando la brecha entre datos crudos y conocimientos accionables. La observación de Actis Dato subraya una verdad fundamental: el futuro de los agentes de IA depende de un ecosistema de datos que sea tanto completo como ágil.

Navegando el Backend Multicloud: Integración y Optimización
La conversación luego giró hacia los desafíos del backend para integrar agentes de IA en las arquitecturas empresariales, un tema que Reckinger retomó con una perspectiva histórica. Hace siete u ocho años, la integración se centraba en buses de integración y sistemas de mensajería en cola como IBM MQ. Sin embargo, el auge de la transformación digital cambió el panorama hacia aplicaciones nativas de la nube, APIs y microservicios. Esta evolución se aceleró con la adopción de contenedores y la orquestación de servicios, creando entornos híbridos multicloud que son algunas de las arquitecturas más complejas de la historia. Reckinger explicó cómo esta complejidad requirió nuevas metodologías de integración y herramientas de observabilidad. 

Las soluciones iniciales en la nube lucharon por monitorear estos sistemas dinámicos, lo que llevó al desarrollo de herramientas especializadas como Instana para observabilidad y API Connect para gestión de APIs. La introducción de arquitecturas impulsadas por eventos, respaldadas por frameworks como Apache Kafka, permitió oportunidades de negocio en tiempo real -como ofrecer productos en el momento en que un cliente muestra interés-. Este cambio no solo mejora las experiencias del cliente, sino que también fomenta nuevos modelos de negocio a través de integraciones de ecosistemas.

Un desafío significativo en este mundo multicloud es la gestión de costos. Reckinger abordó las preocupaciones de los directores financieros (CFOs), señalando que el despliegue rápido de recursos -habilitado por Infrastructure as Code (IaC) y herramientas como Terraform de la reciente adquisición de HashiCorp- puede llevar a gastos descontrolados. Para contrarrestar esto, IBM integró prácticas de cloudability y FinOps, que se vieron fortalecidas por adquisiciones como Turbonomic y Apptio. Estas soluciones optimizan los costos en la nube, predicen el uso de recursos y transforman los departamentos de IT en centros de valor al cuantificar los beneficios empresariales. 

La sinergia de AIOps impulsados por IA, despliegues automatizados y optimización de costos exemplifica el enfoque holístico de IBM hacia la tecnología empresarial. 

La Visión de Trabajadores Digitales Autónomos
Mirando hacia el futuro, Reckinger y Actis Dato pintaron un panorama ambicioso de agentes de IA evolucionando hacia trabajadores digitales. Los sistemas multiagentes en Watsonx Orchestrate, ya disponibles en Tech Preview, permiten flujos de trabajo sofisticados donde los agentes colaboran o incluso crean otros agentes. Reckinger imaginó un futuro en el que los usuarios podrían instruir a un agente para diseñar un nuevo agente adaptado a necesidades específicas, lo cual formará un ecosistema de empleados digitales.

 "Estamos haciendo historia con este cambio disruptivo, pasando de trabajadores humanos a trabajadores digitales," comentó, añadiendo una nota humorística sobre la dificultad de tomar café con estos nuevos colegas.Esta visión se alinea con tendencias industriales más amplias, donde la IA se ve cada vez más como un compañero de trabajo en lugar de una herramienta. 

El foro además mostró ejemplos prácticos de empresas como L'Oréal, Carrefour, OSDE, Banco Galicia, Wimbledon, US Open, Mercedes-Benz Stadium y Ferrari, ilustrando cómo estas tecnologías se aplican en diversos sectores. Destacadamente, el patrocinio de IBM a Ferrari, vinculado al piloto Franco Colapinto, resaltó innovaciones basadas en datos en el deporte, reavivando la pasión de Reckinger por la marca.