De acuerdo con Gartner, descuidar la semántica provocará que los agentes de IA sean imprecisos e ineficientes, lo que expondrá a las organizaciones a gastos innecesarios y a mayores vulnerabilidades en la gobernanza de datos e IA.
Los agentes de IA necesitan comprender los datos de contexto en cada paso del flujo de trabajo para ofrecer respuestas precisas a un costo óptimo.
En su intervención en la Cumbre de Datos y Análisis de Gartner en Londres, Rita Sallam, vicepresidenta analista distinguida de Gartner, afirmó: “los resultados de la IA basada en agentes dependen del contexto, incluidas las representaciones semánticas de los datos. Sin contexto —una comprensión clara de las relaciones y reglas específicas dentro de los datos de una organización— los agentes de IA no pueden operar con precisión y son mucho más propensos a tener ilusiones, introducir sesgos y producir resultados poco fiables”.
Gartner predijo que, para 2027, las organizaciones que prioricen la semántica en los datos preparados para la IA aumentarán la precisión de su IA con agentes hasta en un 80% y reducirán los costos hasta en un 60%.
“El contexto con coherencia semántica se convertirá en una estrategia de control de costos y confianza, no en un lujo”. – Rital Sallam
Gartner prevé que los reguladores exigirán una mayor transparencia semántica, y que los consejos de administración considerarán cada vez más la gobernanza semántica como un riesgo estratégico y una oportunidad competitiva.
“El contexto con coherencia semántica se convertirá en una estrategia de control de costos y confianza, no en un lujo”, afirmó Sallam. Agregó: “al reducir los errores y aumentar la confianza, la semántica impulsará a las organizaciones a destinar presupuesto a las capacidades semánticas como un pilar fundamental e innegociable”.
