Presentado por Microsoft y NVIDIA
Cada generación de líderes tiene sus propios desafíos de transformación empresarial que enfrentar. Hace una década, la modernización significaba migración a la nube. Hace cinco años, significaba permitir el trabajo remoto e híbrido. Y hace apenas unos años, el auge de la IA generativa impulsó a las organizaciones de todo el mundo a adoptar la IA empresarial.
La period de la demostración está terminando
En los años transcurridos desde que la IA se convirtió en la nueva palabra de moda, los modelos generativos demostraron ser un trampolín essential, pero el camino hacia la transformación fronteriza es la IA agente. Las respuestas generadas por máquinas no son suficientes cuando lo que la empresa realmente necesita es una IA sofisticada que pueda acto. Experimentar con capacidades de agente fue un paso necesario; Han proliferado los prototipos y los pilotos. Pero el capítulo sobre demostraciones se está cerrando.
La aceleración de escala está comenzando. En 2026, las organizaciones que quieran ver resultados de acción que impacten en los resultados finales deben pasar de la capa de conocimiento a la capa de acción. Y ciertamente tienen la intención de hacerlo, según Informe de IA de Deloitte para 2026el 54% de las empresas encuestadas espera pasar el 40% o más de sus experimentos de IA a producción. ¿Qué tan difícil podría ser?
Los agentes son un problema de ingeniería diferente: he aquí por qué
Pasar del prototipo es la parte más difícil. Enviar un agente a producción no es solo una versión más difícil de enviar un chatbot de IA generativa. La producción agente es un problema de ingeniería completamente diferente, que requiere orquestación, memoria, aislamiento del tiempo de ejecución y observabilidad desde cero, todo lo necesario para ofrecer un agente que razone, actúe y colabore.
Una vez que un agente pasa a producción, cada herramienta y fuente de datos se convierte en un desafío de integración. La ejecución del agente requiere aislamiento entre sesiones, estado duradero y tiempos de ejecución que resistan una carga de trabajo. Y la ceguera operativa convierte los activos agentes en pasivos. Una vez que un agente está activo, necesita la capacidad de monitorear, comprender y solucionar problemas de sus sistemas a lo largo de su ciclo de vida; se requiere una disciplina completamente nueva de observabilidad, pero los equipos no saben cómo llegar allí. Pero hemos estado aquí antes. Cuando los microservicios enfrentaron una encrucijada related hace una década, la lección fue la siguiente: aquellos que reconocieron la necesidad de un enfoque de plataforma son los que tienen mayor éxito.
La brecha de producción: por qué la mayoría de los proyectos de agentes se estancan antes de escalar
Pasar de las demostraciones a la implementación en el mundo actual presenta una serie de desafíos: cómo encadenar múltiples pasos de manera confiable, cómo garantizar la seguridad y la identidad en todos los componentes del agente, cómo monitorear y mejorar el comportamiento del agente, y más. Muchos equipos intentan abordar estos desafíos con andamios personalizados, pero el riesgo suele ser mayor que la recompensa: tiempo de obtención de valor más lento, brechas y falta de confiabilidad.
Aquí es donde entra en juego el enfoque de plataforma. Sin un contexto compartido y una confianza intrínseca, es difícil confiar en la IA y escalarla, y la fragmentación de los datos impide que los agentes de producción igualen el desempeño del piloto. Los agentes carecen de contexto empresarial, las señales empresariales están fragmentadas, el desarrollo es complejo y frágil, y la seguridad y la gobernanza están integradas.
La solución es una plataforma unificada que permite a los desarrolladores crear, ejecutar y escalar IA física y agente de extremo a extremo. Juntos, Microsoft y NVIDIA se asocian para habilitar este enfoque de plataforma, ayudando a las empresas a llevar a los agentes de manera efectiva del piloto a la producción.
Cómo se ve realmente una fábrica de agentes
Las empresas de frontera son aquellas que no sólo incorporan agentes a la producción con éxito, sino que también entienden que los agentes monolíticos no son suficientes; sistema de agentes colaborativos es clave. Ellos son los que construyen fábricas de agentes y operan con una filosofía de producción que utiliza una base confiable y un proceso repetible para soluciones de agentes colaborativas y multifuncionales a escala empresarial.
Entonces, ¿qué es una fábrica de agentes? Es una arquitectura de producción coordinada que combina un plano de management agente con modelos, agentes y habilidades especializados acelerados, lo que permite a las organizaciones habilitar un sistema gobernado de modelos y agentes a escala empresarial.
Dentro de este sistema de producción, las empresas fronterizas están construyendo sistemas heterogéneos de agentes, donde los modelos, herramientas, habilidades y agentes especializados correctos están adecuadamente orquestados en el paso correcto de cada trabajo. El resultado son agentes de frontera de razonamiento amplio que planifican, sintetizan y colaboran con los usuarios y otros agentes, mientras que los modelos y agentes especializados acelerados ejecutan trabajos de dominios específicos con velocidad y eficiencia.
Microsoft y NVIDIA potencian conjuntamente este enfoque de fábrica de agentes. Microsoft ofrece el plano de management empresarial que permite el tiempo de ejecución, la identidad, la gobernanza, la observabilidad, el acceso a los datos y la conectividad de herramientas que los agentes necesitan para colaborar de forma segura. NVIDIA ofrece la inteligencia, la aceleración y las capas especializadas que brindan a las empresas una forma repetible de pasar de demostraciones aisladas a sistemas agentes gobernados y escalables que pueden trabajar juntos en todos los procesos comerciales para realizar tareas significativas, no solo responder preguntas.
En Microsoft construir 2026, Microsoft y NVIDIA mostraron cómo esta arquitectura se está integrando en entornos de nube, locales y de desarrollador. incorporar modelos, planos y herramientas de NVIDIA al ecosistema de Microsoft para habilitar sistemas de agentes con gobernanza y velocidad:
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Los modelos de NVIDIA ahora están en los agentes alojados en Foundry Agent Service.
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La cartera de modelos abiertos de NVIDIA en Foundry ahora abarca inteligencia synthetic, física y científica.
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Los planos de NVIDIA Agent Toolkit y NVIDIA NemoClaw brindan a los desarrolladores una plataforma de código abierto para crear agentes de producción en Foundry.
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Foundry Native en Azure Native ahora está en la plataforma NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Version.
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NVIDIA OpenShell se integra con GitHub Copilot para el desarrollo seguro de agentes.
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A dónde ir desde aquí
Las organizaciones que ganen con la IA agente serán las que inviertan en un enfoque de fábrica. ¿Listo para dar el siguiente paso en su viaje como agente? Explora estos recursos:
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