Los agentes de IA empresarial se están estancando, no por el rendimiento del modelo, sino por la concesión de permisos. Cada flujo de trabajo de agente eventualmente choca contra la misma pared: ¿qué puede tocar este agente, en nombre de quién y cómo lo sabe el sistema?
La respuesta de Workday es convertir su sistema de registro existente en la capa de gobernanza para los agentes. Gerrit Kazmaier, presidente de productos y tecnología de la compañía, dijo a VentureBeat en una entrevista que los clientes a menudo tienen dificultades cuando improvisan soluciones para sus agentes.
«Sana se asegura de que siempre se respete la integridad de las aprobaciones y el modelo de seguridad», dijo Kazmaier. «Francamente, ahí es donde vemos a los clientes tener dificultades cuando intentan crear una IA que puedan hacer ellos mismos simplemente accediendo a datos sin procesar, por lo que se pierde la riqueza del modelo de seguridad y los resultados se vuelven demasiado amplios».
Jornada laboral, que lanzó Sana en marzoamplió su asociación con Google para llevar su sistema de registro de agentes Sana al Empresa Géminis – por lo que los agentes construidos en Sana también se pueden encontrar allí.
Precisión arquitectónica
Kazmaier dijo que el mayor obstáculo al que se enfrentaron fue garantizar la precisión de los agentes, especialmente para los usuarios de recursos humanos y finanzas.
«Casi lo correcto no es aceptable», afirmó Kazmaier. «Piense en pagar correctamente a las personas, cerrar los libros o gestionar los horarios de trabajo de forma fiable».
La precisión es más difícil de evaluar aquí que en la mayoría de los contextos de IA. Las configuraciones de políticas, la seguridad basada en roles y las jerarquías organizativas están profundamente interrelacionadas: un pequeño error se agrava. Y a diferencia de la mayoría de los resultados de la IA generativa, las consultas de recursos humanos y finanzas a menudo carecen de un ciclo de corrección. Cuando un cheque de pago se procesa incorrectamente o se programa mal una entrevista, el daño ya está hecho.
Workday abordó esto construyendo Gemini como su capa de razonamiento base y luego agregando su motor de contexto y su lógica de procesos de negocios en la parte superior. Workday también añadió modelos de verificación y clasificación que «interrogan» los resultados antes de su ejecución.
Resulta que precisión e identidad son la misma pregunta: ¿sabe el sistema lo suficiente sobre el agente, el ser humano que autoriza y el estado actual del registro para actuar correctamente?
La ventaja de Workday es que puede inferir las estructuras organizativas de sus clientes a partir de los datos que proporcionan. Los proveedores de identidad externos como Okta ya verifican su información consultando Workday, por lo que su contexto es el sistema de registro de muchas empresas. Kazmaier dijo que el agente de autoservicio de Sana utiliza Gemini como superficie de conversación para activar el flujo de trabajo. Luego, el usuario es autenticado y autorizado a través del modelo de identidad y seguridad de Workday. Los agentes de Sana solo actuarán en nombre de ese usuario y trabajarán dentro de sus permisos actuales.
Los registros de auditoría siguen la misma lógica: Gemini conserva únicamente los registros de interacción, mientras que la auditoría principal permanece dentro de Workday y su cliente.
Para muchos profesionales del ámbito de recursos humanos y finanzas, la capa de permiso y gobernanza en el sistema de registro de agentes es clave en espacios regulados.
«Tiene que vivir en el sistema de registro, eso no es una preferencia, es la única forma en que funciona», dijo Dan Obendorfer, director de producto de Würk, en un correo electrónico a VentureBeat. «Si sus permisos están definidos en algún lugar fuera de donde realmente se encuentran los datos, ya está perdido».
Kadan Stadelmann, director de tecnología y cofundador de Compance.AI, hizo el mismo comentario por separado. «Sin la propiedad, el desempeño, los costos o las acciones de los agentes, sobreviene el caos».
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