Gráficos de conocimiento e ingeniería del contexto

Los agentes de IA están pasando de ser asistentes pasivos a tomadores de decisiones autónomos, lo que genera un nuevo cuello de botella fundamental: el contexto. El rendimiento de un agente depende ahora menos de su modelo subyacente y más del contexto sobre el que puede razonar. Lamentablemente, las arquitecturas tradicionales data solo recogen el estado actual de las operaciones, pasando por alto por completo el razonamiento tácito y los precedentes históricos que residen en la mente de las personas y en las conversaciones fragmentadas.

Para subsanar esta carencia, las empresas deben sentar unas bases de tres niveles que incluyan:

1. Gráficos de conocimiento que reflejan los conocimientos de la empresa, conectando entidades dispersas en redes navegables.
2. Ontologías que definen el significado de estas conexiones, estableciendo reglas semánticas comunes y límites operativos estrictos.
3. Gráficos de contexto que reflejan cómo toma realmente las decisiones la organización, registrando el historial de las decisiones, las excepciones a las políticas y las cadenas causales a lo largo del tiempo.

Mientras que el software diseñado para personas refleja lo que es cierto en la actualidad, el software diseñado para agentes debe reflejar cómo se llegó a esa verdad. En última instancia, la próxima década de la IA empresarial la ganarán aquellas empresas que cuenten con el mejor contexto.