El avance que están teniendo las tecnologías de IA generativa no tiene comparación en la historia reciente. La aparición de nuevos modelos fundacionales dotados de una mayor capacidad de razonamiento que posibilita un análisis más profundo de los datos (Deep Research), junto a las nuevas interfaces MCP que facilitan el acceso a recursos empresariales y permiten a las tecnologías de agentes interaccionar con ellos, sienta las bases para una revolución en la forma en que las organizaciones toman decisiones basadas en datos.

Son pocas las tecnologías que han despertado tanto interés en el mundo corporativo como lo ha hecho la IA generativa. En muy poco tiempo ha pasado de ser una novedad para convertirse en la protagonista de conversaciones estratégicas dentro de organizaciones de todos los sectores.

Gracias a estos avances recientes, en especial Deep Research, no sólo es posible realizar consultas ad-hoc sobre datos puntuales en lenguaje natural (p. ej. ¿cómo han sido las ventas en Europa en el último trimestre?), sino también plantear consultas abiertas para obtener un análisis más profundo y recibir un informe detallado generado con IA, que incluya las conclusiones y los pasos seguidos para alcanzarlas (p. ej. ¿por qué las ventas han bajado y qué podemos hacer para revertir la situación?). Con Deep Research se puede obtener un informe detallado sobre tendencias, causas y posibles medidas, y generar en pocos minutos un plan estratégico de acción que, de otro modo, requeriría días de trabajo a un analista.

No obstante, para que las expectativas de Deep Research se conviertan en resultados reales, las compañías necesitan algo más que desplegar modelos de reasoning avanzados. ¿La clave? disponer de datos accesibles, consistentes y actualizados que permitan a la IA generar conocimientos relevantes para la propia empresa.

Ahora bien, en la práctica, la realidad es que ese planteamiento contrasta con lo que ocurre en muchas organizaciones, donde los datos siguen sin estar al alcance del negocio y menos aún en tiempo real. En la actualidad, las empresas se sirven de data warehouses, data lakes y lakehouses para almacenar la información que nutre a los modelos de IA generativa mediante las arquitecturas RAG.

La falta de una semántica común para interpretar los datos puede derivar en que un LLM ofrezca respuestas imprecisas y, en consecuencia, poco útiles. El obstáculo, por tanto, no está en la IA en sí misma, sino en la falta de contexto y coherencia de los datos disponibles.

Con Deep Research esta situación se agudiza aún más, ya que con frecuencia las respuestas requieren datos que van más allá de los precargados en los repositorios empresariales y, en muchos casos, demandan información en tiempo real que no se encuentra disponible en los repositorios.

En esta línea, el uso de una capa semántica que conecte las distintas fuentes de datos, más allá de los data lakes, y optimice su acceso de manera coherente, organizada y en tiempo real permite a las organizaciones superar este desafío. Esta capa actúa como un lenguaje común que traduce y armoniza la información procedente de distintos sistemas, sin necesidad de centralizarla. Al incorporar definiciones, reglas y relaciones propias del negocio, la IA generativa puede interpretar mejor las consultas de los usuarios y relacionar datos dispersos de forma coherente. Gracias a ello, los LLM pueden generar respuestas más precisas y alineadas con la realidad empresarial.

La capa semántica se encarga de velar por la seguridad y privacidad de los datos, aplicando restricciones de acceso y enmascaramiento de acuerdo a las reglas de gobierno establecidas, aplicándose las mismas cuando las aplicaciones de IA acceden a los datos. Este aspecto es especialmente relevante para sectores altamente regulados como la banca, la salud o la administración pública.

Como resultado, los equipos de negocio pueden realizar consultas complejas de forma directa y ágil, obteniendo insights claros y precisos sin requerir ayuda técnica. Pueden analizar tendencias de venta, evaluar riesgos o comprender el comportamiento de los clientes con rapidez y confianza, entre otras muchas cosas, merced a Deep Research. Podríamos llegar a decir que esta capa semántica potencia la autonomía y efectividad de los equipos, acelerando así la toma de decisiones basadas en datos relevantes.

Este tipo de arquitectura también facilita la adopción de estándares como el Model Context Protocol (MCP), diseñados para que los agentes inteligentes puedan interactuar con distintos servicios de datos de manera estandarizada. De este modo, la capa semántica no solo traduce y armoniza la información, sino que también se convierte en el punto de conexión desde el cual los agentes pueden acceder a recursos empresariales en tiempo real, de forma segura y gobernada.

Esta interacción vía MCP permite ir un paso más allá: desarrollar agentes que, de forma autónoma o semi-dirigida, ejecuten acciones sobre los datos. Por ejemplo, un agente de viajes podría reservar automáticamente vuelos y hoteles para una estancia vacacional. Para lograrlo, la capa semántica debe habilitar operaciones transaccionales (lectura/escritura) sobre los sistemas de origen.

El verdadero potencial de la IA generativa solo se alcanza cuando se cuenta con datos accesibles, contextualizados, confiables y en tiempo real. La capa semántica es la pieza que permite este equilibrio, conectando tecnología y negocio para transformar información dispersa en conocimiento útil. Avanzar en esta dirección no solo mejora la competitividad, sino que también prepara a las organizaciones para afrontar con agilidad los retos futuros al aprovechar la IA como motor real de valor para el negocio.

***Anastasio Molano es Senior VP Arquitecturas de Datos EMEA en Denodo.