Las lecciones de Netomi para escalar sistemas agenticos en la empresa
Netomi comparte tres lecciones clave para implementar sistemas de IA agentica confiables y escalables en la empresa: construir para la complejidad, paralelizar para baja latencia e integrar la gobernanza en el tiempo de ejecución.Resumen
Netomi, que construye sistemas agenticos para clientes Fortune 500 como United Airlines y DraftKings, describe tres lecciones esenciales para escalar agentes de IA de manera confiable en entornos empresariales. Primero, los sistemas deben construirse para la complejidad del mundo real, manejando flujos de trabajo desordenados y de múltiples sistemas mediante una canalización de orquestación gobernada que aprovecha GPT-4.1 para el uso rápido de herramientas y GPT-5.2 para una planificación más profunda, guiada por patrones de indicaciones agenticas como recordatorios de persistencia y planificación estructurada.
Segundo, para cumplir con las estrictas expectativas de latencia empresarial, Netomi enfatiza la paralelización sobre la ejecución secuencial, utilizando la transmisión de baja latencia y la llamada estable de herramientas de GPT-4.1 para garantizar que todo el sistema siga siendo receptivo bajo cargas extremas, como durante los picos de tráfico en DraftKings.
Tercero, la gobernanza debe ser intrínseca al tiempo de ejecución, no una idea de último momento. La arquitectura de Netomi integra mecanismos para la validación de esquemas, la aplicación de políticas, la protección de PII y los retrocesos deterministas directamente en la capa de ejecución, asegurando operaciones confiables y conformes, especialmente en industrias altamente reguladas.
(Fuente：OpenAI)