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Líderes del sector pioneros de los datos, como OpenAI, MongoDB, Pinterest, Netflix y Adidas, tienen claro cuáles son los principios básicos que impulsan el éxito en el mundo real. El mensaje parece estar claro, según explica Matías Cascallares, director Customer Success Engineering EMEA de Confluent: para pasar de la experimentación a la práctica, las empresas necesitan un nuevo tipo de arquitectura, una arquitectura en tiempo real, basada en eventos y preparada para la inteligencia continua.

Según la empresa, estas son cuatro lecciones básicas pero tremendamente eficientes para crear una empresa nativa de IA, según Confluent:

Replanteamiento de la productividad de los desarrolladores en la era de la IA

El entorno de desarrollo moderno es cada vez más inteligente. Las herramientas de IA generan código, detectan errores y sugieren mejoras en un abrir y cerrar de ojos, pero más rápido no siempre significa mejor.

Las sesiones de trabajo se centraron en la verdad emergente de que la productividad real no consiste en generar código más rápido. Se trata de construir con confianza. Y eso significa dar prioridad a la fiabilidad, el control de versiones y la auditabilidad.

En el mundo de los sistemas basados en Kafka, un tema resuena en todos los debates es que la IA debe potenciar, no automatizar, el rigor de la ingeniería. ¿El enfoque más inteligente? Tratar a la IA como un potente programador en pareja, no como un ejecutor solitario. Es necesario que proponga para luego dejar que los desarrolladores revisen, perfeccionen y publiquen. "Esta mentalidad preserva lo que más importa en el software empresarial sin sacrificar la velocidad", señala Cascallares.

Los agentes de IA han llegado y necesitan una columna vertebral en tiempo real

Los copilotos de IA están cambiando la forma de trabajar de las personas, pero el siguiente salto es sistémico: agentes autónomos que persiguen objetivos, exploran el contexto del mundo real, toman decisiones y actúan, a menudo, sin esperar un empujón humano.

Hoy en día, las empresas se están dando cuenta cada vez más de que los agentes no prosperan con datos obsoletos procesados por lotes. Necesitan un contexto fresco, fluido y permanente. Y ahí es donde entra en juego la infraestructura de streaming.

Muchas de las empresas pioneras mencionadas anteriormente afirman cómo las tecnologías se combinan para crear agentes en tiempo real que detectan anomalías en el gasto, ajustan las cadenas de suministro sobre la marcha y dan sentido a entornos complejos en cada momento.

Este cambio de la recopilación pasiva de datos a la inteligencia activa en el momento convierte a las empresas de máquinas reactivas en motores proactivos. Las ventajas son de gran alcance, desde conocimientos más rápidos y menos cuellos de botella, hasta operaciones que no se ajustan días u horas después, sino al instante.

Los canales de IA en tiempo real, la base del futuro

Un modelo de IA es tan bueno como sus datos de entrada y su sincronización. En la era de la instantaneidad, alimentar los modelos con datos en tiempo real es la base. En sesiones sobre integración de código abierto hemos demostrado cómo están evolucionando las canalizaciones de extremo a extremo. Apache Flink, TensorFlow y PyTorch se están integrando en sistemas sin fisuras que ingieren, limpian, infieren e incluso vuelven a entrenar modelos continuamente.

"Se trata de una IA que se mueve con el mundo. Una IA que puede reaccionar ante una transacción fraudulenta, un fallo en la cadena de suministro o un cambio en el mercado mientras se está produciendo y no en el informe de mañana", recuerda Matías Cascallares desde Confluent.

Con una infraestructura escalable, observable y resistente bajo el capó, las empresas pueden desplegar una IA que no sólo se amplía, sino que también sigue siendo relevante. Esto cambia las reglas del juego en todos los ámbitos, desde la detección de fraudes hasta las experiencias personalizadas y las alertas en tiempo real.

Y todo empieza con el streaming. De hecho, el 89% de los líderes de TI globales afirman que las plataformas de data streaming (DSP) facilitan la adopción de la IA al abordar sus puntos débiles. El informe 2025 Data Streaming Report de Confluent también reveló que el 87% afirma que las DSP se utilizarán cada vez más para alimentar los sistemas de IA con datos en tiempo real, contextuales y fiables, mientras que el 73% de los líderes citaron las DSP como habilitadoras del uso de datos empresariales para impulsar sistemas basados en IA.

Convertirse en una verdadera IA nativa comienza con la infraestructura

Por último, demasiados equipos persiguen nuevas y brillantes herramientas de IA sin arreglar los cimientos. Sin embargo, las empresas que están abriendo camino no se centran en las funciones, sino en replantearse cómo procesan sus sistemas los datos, actúan sobre ellos y aprenden de ellos.

Desde los desarrolladores que utilizan asistentes inteligentes hasta los agentes autónomos que orquestan flujos de trabajo completos, todo apunta a una sola cosa: la infraestructura en tiempo real basada en eventos. "La revolución de la IA no consiste sólo en un software más inteligente, sino en una columna vertebral más inteligente. Y para los líderes listos para pasar del prototipo a la producción, ahí es donde comienza la verdadera transformación", concluye el experto.

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