Cómo la IA agentiva puede crear una capa de inteligencia para la infraestructura

Imagine un sistema de infraestructura en el que los líderes puedan ver las implicaciones del cambio a medida que surgen; en el que los propietarios comprendan antes los efectos en la cartera; en el que los operadores puedan hacer un seguimiento del desempeño de los activos a lo largo de todo su ciclo de vida; y en el que los inversionistas, los reguladores y los equipos de ejecución actúen con una visión más completa de los riesgos, las consecuencias y las oportunidades. En un sistema de este tipo, la inteligencia no se detiene en las fronteras entre la planificación, la financiación, el diseño, la ejecución y las operaciones. Se desplaza a través de ellos.

Esto es importante porque cada vez resulta más difícil gestionar las infraestructuras únicamente mediante la coordinación humana. Los volúmenes de datos están aumentando, las interdependencias se multiplican y las consecuencias de las decisiones se dejan sentir cada vez más de forma simultánea en los ámbitos comercial, técnico, operativo y público.

Sin embargo, la IA agentiva hace posible un futuro diferente: no mediante la eliminación de los sistemas, las funciones o las barreras organizativas de las que depende la infraestructura, sino mediante la creación de una capa de inteligencia por encima de ellos que pueda armonizar la información fragmentada y proporcionar inteligencia lista para la toma de decisiones a las personas encargadas de emitir juicios y tomar decisiones. A nivel del sistema, esto podría traducirse en una detección más temprana de los riesgos, decisiones más rápidas y mejor fundamentadas, una mayor disciplina de capital, operaciones más resilientes y una menor pérdida de valor en los puntos de conexión entre organizaciones, funciones y etapas del ciclo de vida.

¿Qué es la IA agentiva? Se trata, en esencia, de un sistema orientado a objetivos en el que diversos agentes de IA especializados razonan entre sí a partir de múltiples fuentes. Esto no es automatización, ya que ese término se refiere a la tecnología programada para seguir trabajando de forma autónoma en tareas predefinidas. Tampoco se trata de la estandarización de datos ni de una renovación completa de las pilas tecnológicas.

Por el contrario, la IA agentiva refuerza el ecosistema de infraestructura con una «capa de inteligencia». Esto consiste en numerosos agentes especializados en IA que acceden a cada silo, extraen los datos necesarios y los envían a los usuarios correspondientes. Por ejemplo, los agentes de IA encargados de la programación recalibrarán la ruta crítica y tendrán en cuenta los factores que pueden provocar retrasos, así como sus consecuencias. Los agentes de IA dedicados a la seguridad evaluarán los riesgos y propondrán medidas de mitigación. Los agentes de IA de costos supervisarán continuamente el avance y los retrasos, y los compararán con los resultados financieros. Todo esto, y mucho más, se integrará en un agente de IA de coordinación que se encargará de coordinar sus actividades. No es necesario derribar los silos.

Es fundamental destacar que la IA agentiva está diseñada para beneficiar a los usuarios finales humanos. La capa de inteligencia aporta orden a la gran cantidad de datos que suele generar un proyecto de infraestructura, mediante la elaboración de propuestas de decisión y el establecimiento de prioridades destinadas a respaldar a las partes interesadas clave. Esto permite identificar de inmediato las consecuencias de los retrasos y otros problemas, así como generar soluciones. A continuación, los seres humanos utilizan agentes de IA de coordinación para llevar a cabo un proyecto hasta su finalización satisfactoria.

Para que la IA agentiva prospere, los agentes deben ser capaces de razonar más allá de los límites organizacionales y a través de múltiples fuentes de información que, en un principio, se diseñaron para permanecer separadas. Esto hace que sea fundamental contar con un marco de gobernanza adecuado.

Para tener éxito, los marcos de gobernanza de la IA agentiva deben abordar adecuadamente cinco aspectos: la rendición de cuentas y la responsabilidad legal, la transparencia y la explicabilidad, la soberanía de los datos y la confidencialidad comercial, la supervisión y la competencia humanas, y la resiliencia sistémica.

Se trata de ámbitos muy complejos que ponen de manifiesto los elevados estándares que deben cumplir las organizaciones para que esta tecnología pueda prosperar.

Sin embargo, la capa de inteligencia no requiere una revisión inmediata del modelo operativo para empezar a generar valor. Dado que la IA agentiva abarca diversos proyectos, programas y carteras, reflejará el nivel de calidad y gobernanza con el que opera.

El argumento a favor de la capa de inteligencia es estratégico, pero la respuesta debe ser práctica. Para la mayoría de las organizaciones, la cuestión no es si deben pasar de inmediato a una coordinación plena entre agentes, sino cómo dar los siguientes pasos de manera que se genere valor, se fomente la confianza y se refuerce la preparación a lo largo del tiempo.

Además, los distintos grupos de partes interesadas deben asumir la responsabilidad de su propio papel para crear las condiciones necesarias que permitan una coordinación eficaz, con el fin de generar valor de forma segura y a gran escala:

• Gobierno y organismos reguladores: elaborar directrices específicas para cada sector sobre la toma de decisiones asistida por IA en aplicaciones de infraestructuras críticas para la seguridad.
• Propietarios de activos e inversionistas: poner a prueba la capa de inteligencia en un área definida con criterios de éxito cuantificables.
• Diseñadores y consultores: estructurar los datos de diseño para que sean accesibles tanto para los agentes como para el público en general.
• Contratistas y organizaciones de distribución: implementar agentes en los sistemas existentes de programación, costos y seguimiento del avance en la Fase 1.
• Operadores: definir requisitos de traspaso estructurados que conserven la información del ciclo de vida en un formato que permita su consulta.
• Proveedores de tecnología: desarrollar sus soluciones basándose en estándares abiertos, en particular OpenUSD e IFC. Invertir en capacidades de mediación semántica.
• Instituciones educativas y de investigación: incorporar la gobernanza de la IA agentiva en los programas de ingeniería y gestión de la construcción.

Para los líderes, la prioridad inmediata no es resolverlo todo de una vez. Se trata de identificar el problema de coordinación que presenta mayores dificultades, demostrar el valor en ese ámbito y partir de ahí para ampliar el alcance. Sin embargo, ese pragmatismo a corto plazo debe enmarcarse en una ambición a largo plazo más clara: hacer que los sistemas, los datos y los procesos de toma de decisiones estén cada vez mejor preparados, desde su diseño, para un futuro en el que los agentes tengan un papel protagonista. Así es como la capa de inteligencia pasará de ser un concepto a convertirse en una realidad operativa, y de casos de uso aislados a una ventaja duradera.

La cuestión ahora no es si este cambio se producirá. La cuestión es si los líderes y sus organizaciones lo moldearán o se adaptarán a él. Quienes esperen a tener una visión completa descubrirán que otros ya la han trazado.