HogarGuía del director de informática para gestionar la proliferación de agentes de IA
Las redes corporativas se están llenando rápidamente de agentes de IA, lo que crea un importante punto ciego en la gobernanza para los líderes que supervisan infraestructuras complejas multicloud.
A medida que las unidades de negocio individuales se apresuran a adoptar la IA generativa, los directores de informática se encuentran con que sus ecosistemas digitales están cada vez más poblados por activos fragmentados y sin supervisar. Esta tendencia refleja los retos de la informática en la sombra de los primeros días de la nube, pero ahora implica actores autónomos que pueden ejecutar la lógica empresarial y acceder a datos corporativos sensibles.
IDC prevé que el número de agentes de IA desplegados activamente superará los mil millones en 2029, lo que supone un asombroso aumento de cuarenta veces con respecto a las cifras actuales. Solo en la primera mitad de 2025, la creación de agentes se disparó un 119 %. Para los líderes empresariales, el reto apremiante ya no es solo crear estos agentes, sino localizarlos, auditarlos y gobernarlos de forma eficaz en plataformas dispares.
Salesforce está abordando esta fragmentación de frente mediante la mejora de su MuleSoft Agent Fabric con nuevas herramientas de detección automatizadas, diseñadas para centralizar la gestión de los agentes de IA independientemente de su origen.
Automatización del descubrimiento
Para los equipos de seguridad y operaciones, la falta de visibilidad sigue siendo el reto fundamental. Cuando los equipos de marketing implementan agentes de IA en una plataforma mientras que los equipos de logística lo hacen en otra, el departamento central de TI pierde una visión consolidada de la fuerza de trabajo digital de la organización, lo que hace casi imposible una gestión eficaz.
La arquitectura actualizada de MuleSoft aborda este problema con «escáneres de agentes». Estas herramientas supervisan continuamente los principales ecosistemas, incluidos Salesforce Agentforce, Amazon Bedrock y Google Vertex AI, para identificar automáticamente los agentes activos. Esto elimina la necesidad de depender de los desarrolladores para el registro y la generación de informes manuales.
Encontrar un agente es solo el principio; los responsables de cumplimiento normativo deben comprender su finalidad y alcance. Los escáneres extraen metadatos detallados sobre las capacidades de un agente, los grandes modelos de lenguaje que lo alimentan y los puntos finales de datos específicos a los que está autorizado a acceder. A continuación, estos datos se estandarizan en especificaciones uniformes de agente a agente (A2A), lo que crea perfiles coherentes para los activos en las diferentes plataformas de los proveedores.
Andrew Comstock, vicepresidente sénior y director general de MuleSoft, afirmó: «Las organizaciones más exitosas de la próxima década serán aquellas que aprovechen eficazmente toda la diversidad del panorama de la IA multicloud. La versión mejorada de MuleSoft Agent Fabric ofrece la libertad de innovar en cualquier plataforma, al tiempo que garantiza la visibilidad y el control unificados necesarios para escalar de forma segura».
Gobernanza y control de costes para los agentes de IA
Los agentes no gestionados plantean importantes riesgos financieros y de seguridad. Por ejemplo, un CISO bancario que necesite verificar un nuevo agente de procesamiento de préstamos tendría que rastrear manualmente la documentación de los equipos de desarrollo. La catalogación automatizada permite a los equipos de seguridad ver instantáneamente a qué bases de datos financieras puede acceder un agente y verificar sus niveles de autorización, lo que garantiza que trabajen con datos en tiempo real en lugar de informes obsoletos.
Desde el punto de vista financiero, la visibilidad permite la consolidación de costes. Las grandes empresas suelen sufrir redundancias, ya que los diferentes equipos regionales compran o crean herramientas similares de forma independiente. Por ejemplo, un fabricante multinacional puede tener tres equipos separados que pagan por diferentes agentes de resumen en tres plataformas diferentes.
Al utilizar MuleSoft Agent Visualizer para filtrar los activos por función, los responsables de operaciones pueden detectar rápidamente estas duplicidades. Consolidarlos en un único activo de alto rendimiento reduce las tarifas de licencia redundantes y libera presupuesto para proyectos nuevos e innovadores.
Transición exitosa a una «empresa agencial»
La innovación suele producirse en los límites de una organización, donde los científicos de datos crean herramientas personalizadas fuera de los canales de adquisición formales.
El Agent Fabric ampliado se adapta a esto al permitir el registro de agentes «de desarrollo propio» y servidores Model Context Protocol (MCP) a través de una simple URL. Esto es especialmente valioso en sectores como el de la logística, donde los equipos pueden crear herramientas internas para optimizar las bases de datos propias. En lugar de permanecer sin documentar, estos activos pueden registrarse y hacerse visibles para su reutilización en toda la empresa.
Jonathan Harvey, director de operaciones de IA de Capita, comentó: «Agent Scanners nos permitirá centrarnos en la innovación en lugar de en la gestión del inventario. La garantía de que todos los agentes se detectan y catalogan automáticamente permite a nuestros equipos colaborar de forma eficaz, reutilizar el trabajo existente y crear soluciones multiagente más inteligentes».
Del mismo modo, AT&T está aprovechando este marco para coordinar agentes en diversos canales de interacción con los clientes, incluidos el soporte técnico, el chat y la voz.
Brad Ringer, arquitecto empresarial y de integración de AT&T, explicó: «Con el ritmo de desarrollo de la IA, MuleSoft Agent Fabric proporciona el marco esencial que necesitamos para escalar. Unifica y nos ayuda a coordinar todos los agentes y servidores MCP que estamos implementando en la asistencia al cliente, el chat y las interacciones de voz. Es más que una simple herramienta; es un facilitador fundamental para toda nuestra estrategia de futuro».
El cambio a una «empresa agencial» exige un cambio fundamental en la forma de gestionar los activos de TI. Confiar en hojas de cálculo obsoletas para gestionar las integraciones ya no es compatible con la velocidad de implementación de los agentes de IA.
Los líderes deben partir de la premisa de que su inventario actual de agentes de IA está incompleto. La implementación de herramientas de escaneo automatizadas es esencial para establecer una base de referencia precisa. Una vez sentadas estas bases, las políticas de gobernanza deben exigir a todos los agentes, ya sean comerciales o de desarrollo interno, que expongan sus capacidades y privilegios de acceso a los datos en un formato estandarizado como A2A para permitir una supervisión coherente.
Por último, los ejecutivos pueden utilizar la visibilidad que proporcionan estas herramientas para auditar los gastos, identificar duplicados funcionales en los entornos de nube y consolidarlos para controlar mejor el coste total de propiedad (TCO).
A medida que las organizaciones pasan de programas piloto a implementaciones masivas, el factor diferenciador clave no será la inteligencia de un solo agente, sino la coherencia general y la gestión estratégica de la red que los conecta a todos.
Véase también: Equilibrar la rentabilidad de la IA con la soberanía de los datos
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