30. enero 2026 por Dr. Michael Peichl
De silos de datos a agentes de IA: inteligencia de datos en la mediana empresa
En la realidad operativa de muchas empresas industriales, los fallos en componentes críticos todavía desencadenan procesos manuales y lentos: llamadas telefónicas, cadenas interminables de correos electrónicos y comparaciones manuales en hojas de Excel forman parte del día a día. Esto consume tiempo y recursos valiosos.
Hoy nos encontramos en un punto de inflexión tecnológico. La era de la analítica meramente descriptiva —visualizar datos históricos en dashboards— está evolucionando hacia la Agentic AI: sistemas que no solo muestran información, sino que derivan y ejecutan acciones de forma autónoma basándose en esos datos.
Escenario 1: Procesos de compras automatizados
En un entorno moderno de inteligencia de datos, un agente de IA actúa de manera proactiva. Si un sensor detecta una posible rotura de stock, el sistema no espera intervención humana.
El agente:
- Consulta el nivel de inventario en SAP
- Compara precios de proveedores en tiempo real
- Evalúa tiempos de entrega según datos logísticos históricos
El resultado es una orden de compra preparada, lista para aprobación del departamento correspondiente.
Esto libera a los especialistas de tareas administrativas rutinarias y acelera la cadena de suministro.
Escenario 2: Digitalización del conocimiento experto en ingeniería industrial
La elaboración de presupuestos para plantas industriales complejas suele depender del conocimiento implícito de empleados experimentados. Cuando esta generación se jubila, ese conocimiento —raramente documentado de forma estructurada— se pierde.
Un agente de IA sobre la Databricks Data Intelligence Platform puede hacer explícito y reutilizable ese conocimiento:
- Analiza planos CAD históricos
- Procesa especificaciones técnicas en PDF
- Examina hojas de cálculo y comunicaciones de proyectos
El sistema reconoce patrones como:
“El módulo solicitado es un 90 % similar al proyecto de 2018, pero los costes del acero son hoy un 20 % superiores según el índice actual.”
El agente genera un borrador de cálculo basado en datos. No sustituye a los ingenieros, pero reduce días de análisis a minutos y protege el conocimiento corporativo frente a la rotación de personal.
La base técnica: la Data Intelligence Platform
Muchos proyectos de IA fracasan por una infraestructura fragmentada. Un agente que accede a exportaciones CSV dispersas y silos de datos no puede tomar decisiones fiables.
Databricks aborda este reto mediante su Data Lakehouse Arquitectura | Databricks), que actúa como punto central de integración:
- Base de datos unificada: datos financieros estructurados del ERP y registros de mantenimiento no estructurados en un único entorno.
- Comprensión semántica: indexación inteligente del significado de los datos empresariales.
- Mosaic AI (Databricks GenAI Announcements at Data + AI Summit 2024 | Databricks Blog) y Agent Bricks (Agent Bricks | Databricks): marco modular para desarrollar, probar y monitorizar agentes.
Inteligente. Sencillo. Privado. - Fuente: Databricks IQ: análisis impulsado por IA para obtener información más rápida sobre los datos | Databricks
Gobernanza con Unity Catalog: cumplimiento desde el diseño
Uno de los mayores obstáculos para la IA en la mediana empresa es la seguridad de los datos.
Unity Catalog actúa como capa central de gobernanza:
- Define reglas de acceso granulares
- Controla qué datos puede consultar cada usuario o agente
- Garantiza cumplimiento normativo en entornos RAG (Retrieval Augmented Generation)
El acceso se gestiona de forma centralizada, independientemente de si lo solicita un data scientist, un analista o un agente de IA.
Privado y fuente: Databricks IQ: análisis impulsado por IA para obtener información más rápida sobre los datos | Databricks
Eficiencia de costes con arquitectura serverless
Gracias a Serverless Compute, no es necesario reservar recursos de forma permanente.
- Sin actividad → sin costes de cómputo
- Picos de carga → escalado automático
Esto hace que la tecnología enterprise sea económicamente viable también para medianas empresas.
Cómo adesso impulsa el “Agentic Enterprise
La tecnología es solo la base. La integración en entornos existentes (SAP S/4HANA, Salesforce, sistemas legacy) es decisiva.
En adesso combinamos experiencia técnica y conocimiento de procesos para empresas medianas, desarrollando casos de uso con ROI medible:
- Procesamiento inteligente de documentos
- Agentes de mantenimiento predictivo
- Automatización avanzada de procesos
The Data Intelligence Platform is ready. Is your data strategy?
Conclusión
La Databricks Data Intelligence Platform proporciona la base tecnológica. adesso aporta la estrategia y la integración. El siguiente paso es transformar un entorno fragmentado en una plataforma unificada e inteligente que automatice procesos y acelere la innovación.
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