El 85 % de las organizaciones ha adoptado agentes en al menos un flujo de trabajo, lo que demuestra una rápida adopción generalizada.
Datos fiables para agentes
Impulse a los agentes de IA con datos gobernados y fiables a escala para respaldar una toma de decisiones precisa, segura y conforme a las normativas, y acelerar el éxito empresarial.
IA y agentes para la gestión de datos
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Ingeniería de agentes de IA
Desarrolle, conecte, organice y gestione agentes de IA personalizados, y aplique un contexto empresarial fiable para lograr resultados empresariales más inteligentes.
La plataforma de IA agéntica en evolución: guía para la gestión moderna de agentes y datos preparados para la IA
Casos prácticos
Por qué los líderes de IA eligen Informatica
30 segundos
de reducción del tiempo de finalización de llamadas
Redujo 30 segundos del tiempo de finalización de llamadas gracias al resumen de llamadas basado en IA y la puntuación de calidad, lo que mejora la eficiencia y el servicio personalizado con Informatica y Azure OpenAI.
Aumento del 40 %
en la productividad de los ingenieros
Migró el 96 % de los datos al cloud con Informatica IDMC en AWS, con tecnología del motor CLAIRE AI, lo que se tradujo en un ahorro millonario, un aumento del 40 % en la productividad, una mejora de la MDM y pruebas mejoradas con inteligencia de metadatos y gobierno automatizado.
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Modernization
goals delivered
Yamaha achieved all its modernization goals, including improved scalability and reduced overhead and maintenance costs. -
92% faster
data integration
Informatica helps Petmate modernize its data architecture and migrate legacy workloads to unify its complex data management landscape. -
APIs
developed and modernized
Dolby leverages Informatica to enable a cloud-first, scalable architecture, including Informatica-supported internal APIs.
Resuelva sus retos de IA agéntica
Las organizaciones desean aprovechar el potencial de la IA agéntica; sin embargo, la baja calidad de los datos y la complejidad de las implantaciones dificultan su adopción. Por ello, contar con datos fiables y con una ingeniería de IA segura resulta fundamental.
Garantice datos fiables, de alta calidad y gobernados para evitar sesgos en la IA
Unifique su plataforma para facilitar el gobierno y la conexión de fuentes de datos diversas
Reduzca el coste de propiedad total y acelere el tiempo hasta la obtención de valor de los agentes de IA
Simplifique la integración y centralice el gobierno de los agentes de IA
Automatice las operaciones manuales de datos para acelerar la implantación y el impacto de la IA
Cómo puede ayudar IDMC
Intelligent Data Management Cloud™ es una plataforma escalable que potencia a los agentes de IA con datos de alta calidad, seguros y gobernados, enriquecidos mediante inteligencia de metadatos, para respaldar una automatización fluida de los flujos de trabajo.
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Informe de analistas
De los datos a los agentes: modernice su arquitectura para la era de la IA
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De la integración a la inteligencia: cómo la IA agéntica transforma los flujos de trabajo empresariales
BLOG
Más allá de la IA generativa: la evolución de Informatica hacia agentes de datos autónomos
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Fundamentos emergentes en gestión de datos para el éxito de los agentes de IA
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Gestión de datos agéntica: un punto de inflexión para la empresa moderna
Preguntas frecuentes sobre la estrategia de IA agéntica
Los agentes de IA son programas informáticos que utilizan inteligencia artificial para realizar tareas de forma autónoma. Pueden percibir su entorno, tomar decisiones y aprender de los datos para resolver problemas o asistir a los usuarios. Los agentes de IA se utilizan en aplicaciones como asistentes virtuales, chatbots y sistemas automatizados para mejorar la eficiencia y la experiencia del usuario.
La IA agéntica hace referencia a sistemas de inteligencia artificial capaces de actuar de forma autónoma con un comportamiento orientado a objetivos. Estos agentes de IA perciben su entorno, toman decisiones independientes y ejecutan acciones para alcanzar objetivos específicos, con capacidad de adaptación y aprendizaje a lo largo del tiempo. La IA agéntica permite una automatización y una resolución de problemas más proactivas e inteligentes.
Los distintos tipos de agentes de IA utilizados en la gestión de datos empresariales pueden incluir:
- Agentes de recopilación de datos: automatizan la obtención de datos de diversas fuentes para su gestión centralizada.
- Agentes de limpieza de datos: identifican y corrigen errores o incoherencias para garantizar la calidad de los datos.
- Agentes de integración de datos: combinan datos procedentes de varios sistemas en un formato unificado para su análisis.
- Agentes de análisis: realizan análisis de datos, detectan patrones y generan información.
- Agentes de monitorización: supervisan de forma continua los procesos de datos y el estado de los sistemas para detectar anomalías.
- Agentes de recomendación: proporcionan sugerencias accionables basadas en tendencias de datos para respaldar la toma de decisiones.
- Agentes de seguridad: protegen los datos mediante la detección de amenazas y la aplicación de políticas de cumplimiento de las normativas.
Estos agentes de IA optimizan la gestión de datos, mejoran la precisión y permiten tomar decisiones empresariales más inteligentes.
Para desarrollar e implementar agentes de IA a escala empresarial, defina objetivos claros y prepare datos de alta calidad para el entrenamiento. Desarrolle modelos con herramientas escalables e impleméntelos en infraestructuras en el cloud o en un entorno local mediante contenedorización. Integre los agentes con los sistemas existentes a través de API, realice pruebas exhaustivas y supervise el rendimiento de forma continua. Garantice el cumplimiento de los estándares de seguridad y gobierno para ofrecer soluciones de IA fiables y escalables.
La IA generativa crea contenido nuevo, como texto, imágenes o música, a partir de patrones aprendidos, mientras que la IA agéntica actúa de forma autónoma para alcanzar objetivos mediante la percepción de su entorno y la toma de decisiones. La IA generativa se centra en la creación de contenido, mientras que la IA agéntica pone el énfasis en la acción independiente y la resolución de problemas.
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