Confluent Intelligence amplía el alcance de los datos empresariales en tiempo real a la IA corporativa

*La compatibilidad con el protocolo Agent2Agent permite conectar agentes de IA en cualquier lugar en tiempo real para que puedan colaborar a escala empresarial.

La detección multivariante de anomalías lleva la detección de anomalías al siguiente nivel, deteniendo los problemas antes de que comiencen.*

Madrid, 26 de febrero - Confluent, Inc. (Nasdaq:CFLT), pionera en streaming de datos, ha anunciado hoy nuevas capacidades de Confluent Intelligence que conectan agentes de inteligencia artificial (IA) y permiten obtener análisis de datos más precisos e inteligentes. Los Streaming Agents de Confluent utilizan el protocolo Agent2Agent (A2A) para activar y coordinar agentes de IA externos mediante flujos de datos en tiempo real, facilitando la conexión de sistemas de IA en toda la empresa. Por su parte, la detección multivariante de anomalías analiza múltiples métricas para identificar automáticamente patrones inusuales en los flujos de datos, ayudando a los equipos a prevenir problemas con mayor precisión antes de que provoquen interrupciones o impactos en sistemas posteriores. En conjunto, estas capacidades permiten crear sistemas de IA inteligentes y conscientes del contexto, que se adaptan a medida que cambian los datos, los agentes y las condiciones del negocio.

“Para ser competitivo, tu IA no puede quedarse atrás”, afirmó Sean Falconer, responsable de IA en Confluent. “Necesitas un sistema de agentes de IA que trabajen juntos y que aprendan y compartan información constantemente en tiempo real. Confluent Intelligence conecta las inversiones y los sistemas de IA de los equipos, independientemente de dónde se hayan desarrollado, para que la IA pueda reaccionar automáticamente a los datos en vivo, actuar, coordinar sistemas y escalar a los miembros del equipo cuando sea necesario.”

Construir ecosistemas de agentes colaborativos

Las empresas recurren cada vez más a los agentes de IA para automatizar decisiones y asumir tareas más complejas. Según el informe IDC FutureScape: Worldwide Future of Work 2026 Predictions, “para 2026, el 40% de todos los puestos de trabajo del G2000 implicarán trabajar con agentes de IA, redefiniendo los roles tradicionales de nivel inicial, intermedio y senior”. Y es probable que incluso esta cifra sea aún conservadora. Sin embargo, a medida que los agentes se expanden por distintas herramientas y sistemas, la mayoría opera de forma aislada. Si los agentes no pueden comunicarse entre sí ni compartir contexto dentro de la empresa, la información queda atrapada en silos y las decisiones se fragmentan.

Los Streaming Agents de Confluent abordan este reto conectando los agentes de IA con datos en tiempo real mediante el Model Context Protocol (MCP) de Anthropic y con otros agentes a través del protocolo A2A. De este modo, pueden analizar de forma continua información procedente de frameworks de agentes como LangChain, plataformas de datos como BigQuery, Snowflake y Databricks, generar insights y, a continuación, activar plataformas de IA empresariales como ServiceNow y flujos de trabajo de Salesforce para actuar de inmediato, cerrando la brecha entre el conocimiento y la ejecución. Al conectar estos sistemas, Confluent transforma el análisis a nivel de flujo en un modelo de “insight to action”, generando la inteligencia en tiempo real necesaria para adaptarse rápidamente a los cambios en las necesidades del negocio.

Con el soporte de A2A en Streaming Agents, los equipos pueden:

• Crear agentes de IA más inteligentes y reutilizables: alimentar los agentes y sistemas existentes con contexto actualizado desde Confluent para que respondan de forma asíncrona a eventos y ejecuten nuevas acciones.
• Facilitar la comunicación entre agentes y garantizar la trazabilidad: registrar cada acción de los agentes en un log inmutable que permita auditoría y repetición de procesos. Aprovechar Apache Kafka® para orquestar la comunicación entre agentes y reutilizar sus resultados en otros agentes y sistemas.
• Centralizar la orquestación y la gobernanza en un único entorno: Streaming Agents actúa como orquestador, mientras que Confluent garantiza la gobernanza, la seguridad y la observabilidad integral de todas las interacciones entre agentes.

Equipos de todos los sectores pueden utilizar el soporte A2A en Streaming Agents para aumentar ingresos, reducir riesgos y optimizar costes. Estos agentes pueden personalizar ofertas en retail, disminuir el riesgo crediticio en servicios financieros, automatizar recomendaciones asistenciales en el ámbito sanitario, predecir tareas de mantenimiento en la industria manufacturera y anticiparse a incidencias en telecomunicaciones antes de que se produzcan interrupciones.

El soporte A2A en Streaming Agents ya está disponible en modalidad Open Preview.

Actuar sobre señales en tiempo real y eliminar puntos ciegos

Las empresas generan más datos que nunca, pero a menudo les resulta difícil distinguir qué es importante y qué puede ignorarse. La detección de anomalías permite identificar amenazas y oportunidades que ningún humano podría detectar por sí solo. Las soluciones tradicionales de detección de anomalías suelen analizar métricas de manera aislada y, con frecuencia, se limitan a análisis por lotes de datos históricos. Al basarse en referencias estadísticas simples, estos sistemas son muy sensibles al ruido, a los picos y a datos incorrectos. Sin contexto, pueden generar falsos positivos y, normalmente, detectan los problemas una vez que ya han afectado al sistema.

La Detección de Anomalías Multivariantes de Confluent, una nueva función de las Machine Learning (ML) Functions integradas, analiza métricas relacionadas de manera conjunta para reducir los falsos positivos y detectar problemas reales más rápido. Permite a los equipos identificar anomalías a través de múltiples métricas, ignorando valores atípicos y garantizando mayor precisión en la monitorización de datos complejos. Además, los equipos pueden empezar a usar esta funcionalidad de inmediato, ya que no necesitan construir ni actualizar el modelo, que aprende de forma continua a medida que cambian los datos.

Además, los equipos pueden:

• Entender cuando un sistema funciona correctamente: las herramientas tradicionales de detección de anomalías se basan en promedios, que pueden alterarse por un pico aleatorio en los datos. La Detección de Anomalías Multivariantes de Confluent utiliza ML que reacciona y aprende junto con los datos en tiempo real, ignorando fallos aislados y entendiendo mejor el comportamiento de los sistemas.
• Reconocer problemas y patrones complejos: analiza varias métricas juntas como un grupo unificado, por ejemplo, CPU, memoria y latencia combinadas, en lugar de evaluarlas por separado, para descubrir patrones que de otro modo pasarían desapercibidos. Esto permite identificar problemas complejos que se perderían al observar métricas individuales.
• Actuar automáticamente: al medir continuamente la distancia a la que se encuentran los nuevos datos del “estado normal real”, cualquier dato que se desvíe demasiado se marca inmediatamente como una anomalía.

Para acceso anticipado a Detección de Anomalías Multivariantes, regístrate aquí.

Visita el blog de Confluent Intelligence para conocer más sobre la plataforma. Este blog de lanzamiento incluye todas las nuevas funcionalidades de Confluent Cloud, como la nueva herramienta de migración, Kafka Copy Paste (KCP) y Queues for Kafka.

Acerca de Confluent

Confluent es la plataforma de transmisión de datos que está liderando una categoría fundamentalmente nueva de infraestructura de datos que pone los datos en movimiento. La oferta nativa en la nube de Confluent es la plataforma fundamental para los datos en movimiento, diseñada para ser el tejido conectivo inteligente que permite que los datos en tiempo real de múltiples fuentes se transmitan constantemente a través de una organización. Con Confluent, las organizaciones pueden cumplir con la nueva necesidad empresarial de ofrecer experiencias digitales enriquecedoras a los clientes y realizar la transición a operaciones sofisticadas, en tiempo real y basadas en software. Para obtener más información, visite www.confluent.io.

Dado que nuestra hoja de ruta puede cambiar en el futuro, las características aquí mencionadas pueden cambiar, no entregarse a tiempo o no entregarse en absoluto. Esta información no constituye un compromiso de entrega de ninguna funcionalidad, y los clientes deben tomar sus decisiones de compra basándose en las características que están disponibles actualmente.

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