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Agentes en el Ciclo de Vida del Dato
Lo que ya funciona en producción (y lo que todavía no)
19 | 11 | 26
Madrid · Solo por invitación
LA PREMISA
De la paradoja del dato manual al ciclo de vida guiado por agentes.
Le exigimos a los modelos de Inteligencia Artificial que razonen, anticipen y tomen decisiones estratégicas de negocio, pero seguimos descubriendo fuentes, limpiando calidad, construyendo pipelines, migrando plataformas y aplicando gobierno de forma artesanal, lenta y costosa. La verdadera disrupción no reside en añadir una capa cosmética de IA Generativa sobre cimientos analógicos, sino en introducir agentes autónomos en las tripas del ciclo de vida del dato para reinventar la ingeniería operativa.
Este bFast Lab, en colaboración con Keepler, convoca a un selecto grupo de líderes del ecosistema digital para confrontar la realidad técnica y estratégica sin filtros: qué está funcionando verdaderamente en producción, qué ámbitos aún exigen criterio y desarrollo humano insustituible, y qué errores críticos no se deben repetir. Un espacio confidencial de inteligencia colectiva diseñado para sustituir el discurso especulativo por el aprendizaje pragmático entre pares.
PARA QUIÉN ES
El mercado está saturado de pruebas de concepto aisladas y promesas abstractas sobre Inteligencia Artificial. Sin embargo, la ventaja competitiva real pertenece a quienes ya gestionan la complejidad de operar y gobernar datos a escala dentro de la infraestructura corporativa.
Diseñado específicamente para CDOs, Heads of Data, Directores de Data Platform y responsables de Data Engineering que ya cuentan con una plataforma Cloud en producción. Convocatoria abierta asimismo a CIOs, CTOs y directores de Gobierno y Calidad del Dato decididos a transformar la operativa técnica en un motor de valor continuo.
¿QUÉ TE LLEVARÁS?
Evidencia real en producción:
Analiza en qué fases críticas del ciclo de vida del dato (descubrimiento, ingesta, perfilado de calidad, documentación, migración y gobierno) los agentes ya multiplican la aceleración y calidad del proceso, y en cuáles siguen siendo inviables sin intervención manual directa.
Control de riesgos y evolución del talento:
Identifica los vectores de vulnerabilidad que introduce la autonomía de los agentes en tus plataformas y cómo reconvertir el rol del equipo técnico hacia un modelo de desarrollo guiado por IA, garantizando supervisión, trazabilidad y gobernanza sólida.
Relaciones estratégicas entre pares:
Contrasta decisiones de arquitectura, marcos de adopción y lecciones no escritas con directivos C-Level y líderes de datos que enfrentan tus mismos desafíos operativos, en un entorno de máxima confianza bajo la metodología No-Speakers.
LAS CONVERSACIONES QUE DEFINIRÁN LA PRÓXIMA DÉCADA
Agentes en el Ciclo de Vida del Dato: lo que ya funciona en producción (y lo que todavía no) reúne a líderes del dato y la tecnología para debatir las decisiones arquitectónicas y organizativas que separan la deuda técnica del verdadero salto de escala corporativo.
Un espacio de inteligencia colectiva estructurado en cuatro ejes estratégicos:
Fricción vs. Aceleración: El mapa de madurez operativa
¿En qué fases de la ingeniería y gestión del dato los sistemas de agentes aportan una ventaja probada en producción y dónde siguen generando fricción innecesaria?
¿Cómo priorizar el despliegue para evitar automatizar ineficiencias previas?
Control, alucinación y vectores de riesgo
Al delegar en agentes autónomos el perfilado, la transformación o la gobernanza de datos críticos, ¿dónde nacen los nuevos puntos de fallo corporativo?
¿Qué marcos de observabilidad, auditoría algorítmica y control humano garantizan que la escala no diluya la integridad del dato?
La metamorfosis del equipo de ingeniería de datos
¿Cómo evoluciona el perfil técnico y organizativo cuando el desarrollo de pipelines y modelos pasa a estar guiado por IA?
¿Cómo transformar una estructura tradicional de desarrolladores manuales en un equipo de supervisores estratégicos de agentes?
El stack tecnológico para escalar sin colapsar
¿Qué requisitos de arquitectura Cloud, modularidad e interoperabilidad tecnológica son indispensables para que los agentes operen de manera coordinada y sostenible?
¿Qué bases de integración deben consolidarse antes de delegar la operativa en sistemas autónomos?
Programa
Las pruebas de concepto celebran la teoría del dato. Las arquitecturas de agentes en producción resuelven su realidad operativa.
Un encuentro para compartir aprendizajes y contrastar criterios, con claves prácticas para orientar las decisiones técnicas, operativas y humanas de las organizaciones.
09:30 · Bienvenida
10:00 · Kickoff - Anticipación de escenarios
10:15 · Challenge - Sesión de inteligencia colectiva
11:15 · Score - Conclusiones compartidas
11:30 · Brunch & Networking