Redefiniendo la transformación empresarial en la era de los ecosistemas inteligentes

En las empresas modernas, hemos creado sin darnos cuenta conductos de datos con conjuntos de datos redundantes dentro y entre sistemas de registro para consumidores posteriores a través de sistemas de interacción como la web, el chat y los dispositivos móviles, que afectaron negativamente de manera directa la arquitectura de la experiencia del cliente y nuestra capacidad para gestionar la integridad y la precisión de los datos. En última instancia, si el linaje de datos está fragmentado, es de baja calidad y no tiene contexto, la experiencia del cliente seguramente también se fragmentará o se romperá. El nivel intermedio, dominado por las arquitecturas de bus empresariales clásicas, también carecía de inteligencia flexible, aparte de una lógica empresarial frágil y a veces complicada que aumentaba aún más la complejidad de la gestión de aplicaciones, infraestructura e integraciones. 

Los LLM, combinados con la IA generativa y la automatización de procesos basada en agentes, pueden negociar acciones a través de API, calificar el contexto y las clasificaciones de confianza en función de la calidad y el linaje de los datos, y navegar por el panorama de los almacenes de datos que se encuentran detrás del foso y entre otros ecosistemas. Ahora están surgiendo conversaciones impulsadas por datos e IA entre humanos y sistemas, donde la agencia y la interoperabilidad ahora reemplazan la integración y la centralización codificadas. 

Entonces, ¿qué significan los sistemas de inteligencia en términos de los mismos actores basados ​​en ecosistemas que han plagado a TI con dependencia de proveedores durante décadas? Las empresas sobreviven y prosperan gracias a su capacidad de pivotar y adaptarse. Los sistemas de aprendizaje pivotan y se adaptan en función de eventos y nuevos datos de capacitación. La naturaleza de la transformación moderna consiste en cambiar nuestras suposiciones de diseño arquitectónico de sistemas de registro que se abstraen mediante capas de integración y almacenes de datos redundantes a sistemas de inteligencia que puedan permitir la automatización de procesos completamente autónomos con agentes. Las “conversaciones” y los agentes semiautónomos, mediados por humanos, activan la automatización del flujo de trabajo en función de eventos, interacciones, metadatos del sistema y plataformas de datos empresariales agregados.