Confluent, Inc., reconocida empresa en el ámbito del data streaming, ha anunciado el lanzamiento de Streaming Agents, una nueva funcionalidad integrada en Confluent Cloud para Apache Flink®. Esta herramienta tiene como objetivo facilitar la creación y expansión de agentes de inteligencia artificial (IA) que monitoricen, analicen y actúen sobre datos en tiempo real.
Streaming Agents busca solucionar los principales retos que enfrentan las organizaciones al implementar IA a gran escala. La propuesta ofrece una integración del procesamiento de datos con los flujos de trabajo de inteligencia artificial, posibilitando conexiones seguras y directas con distintos puntos de una organización, desde grandes modelos de lenguaje hasta sistemas de integración y plataformas corporativas. Esto promete un impulso en la adopción de la llamada IA agéntica, promoviendo procesos más eficientes y permitiendo a las empresas alcanzar un retorno de inversión más ágil y generar nuevas oportunidades de negocio.
Shaun Clowes, director de producto de Confluent, destaca que muchas empresas se estancan en la fase de prueba de conceptos en IA, quedando rezagadas respecto a otras que ya consiguen resultados tangibles. Según Clowes, incluso los agentes de IA más sofisticados requieren un contexto empresarial actualizado para operar eficazmente. Streaming Agents simplifica la integración de herramientas y datos, sentando una base sólida para la implementación de agentes que generen cambios significativos.
Un estudio de IDC revela que, aunque las organizaciones llevaron a cabo múltiples pruebas de IA entre 2023 y 2024, solo un pequeño porcentaje alcanzó la fase de producción con éxito. Stewart Bond, vicepresidente de IDC, subraya que las arquitecturas de datos actuales no están preparadas para soportar decisiones autónomas. Por ello, enfatiza la importancia de priorizar soluciones de IA agéntica que brinden integración segura y en tiempo real.
Streaming Agents, mediante Apache Kafka® y Apache Flink®, facilita la creación y coordinación de agentes basados en eventos. Ofrece acceso actualizado a datos contextuales, lo que permite que los agentes actúen dinámicamente a medida que cambian las condiciones, similar a la operación de los humanos. Un ejemplo de su aplicación es la capacidad de mantener precios competitivos en sitios de comercio electrónico mediante una supervisión constante y ajustes automáticos.
Entre las características prominentes de Streaming Agents se incluye la automatización contextual mediante el Protocolo de contexto de modelo (MCP), conexiones seguras para integraciones, enriquecimiento de datos de streaming con fuentes externas para mejorar la precisión de la IA, y la capacidad de realizar pruebas y mejoras continuas sin afectar las operaciones en tiempo real. Estas innovaciones prometen transformar la forma en que las empresas implementan y operativizan la inteligencia artificial en sus procesos.
