Caso de estudioLíder de Estrategia de Datos
Plataforma de datos para agentes de IA — Vesting (2023–2025)
La plataforma de datos de una startup de agentes de IA, diseñada desde cero: datos para que los agentes operen y datos sobre los agentes para poder confiar en ellos.
- Microsoft Fabric
- Gobernanza de datos
- Monitoreo en tiempo real
En cifras
12
clientes integrados a la plataforma
27
agentes construidos con el proceso core
23
agentes vigilados a la vez, en tiempo real
11
etapas del proceso core replicable
Contexto
Vesting, una startup de agentes de automatización, crecía sin infraestructura de datos: la analítica de sus agentes de IA no tenía dónde vivir y cada integración de datos de clientes era artesanal.
El reto
Construir desde cero el ecosistema de datos capaz de soportar la analítica y el monitoreo de agentes de IA en producción — con gobernanza desde el día uno y sin frenar a la startup.
Cómo lo hice
La arquitectura en Microsoft Fabric
Diseñé el ecosistema en Microsoft Fabric: Big Data, Data Warehouse y procesamiento distribuido sobre un lakehouse en OneLake, con pipelines que recibían los flujos de n8n que orquestaban a los agentes. La decisión clave fue normalizar los eventos desde el ingreso: sesiones, solicitudes, respuestas, tiempos, estados y costo en tokens, iguales para los 27 agentes.
Lo común y lo configurable
Un agente o un cliente nuevo no podía requerir una tabla nueva para lo que ya tenía nombre en la plataforma, y sí podía traer atributos propios. Lo común era la condición de comparar; lo configurable, la condición de no frenar a la startup.
Gobernanza desde el diseño
Definí la gobernanza para integrar datos de clientes y sistemas con un contrato de eventos validado desde el ingreso. Los 12 clientes quedaron aislados en workspaces separados: el límite de acceso coincidía con el límite del cliente y no dependía de un filtro bien escrito.
Monitorear agentes en producción
Construí el monitoreo en tiempo real en Power BI, con la sesión como unidad de análisis y cuatro dimensiones: operativa, de uso, económica y funcional. La funcional era la más difícil: un agente puede responder sin resolver nada.
El proceso core de once etapas
Estructuré, documenté y validé el proceso core con el que se construyeron los 27 agentes: del caso de uso y el nivel de autonomía a la definición de terminado, la adopción y la operación observable. El activo no era un agente, sino la capacidad de construir el siguiente sin mí.
Impacto
- El ecosistema de datos quedó operativo desde cero en Microsoft Fabric: 12 clientes integrados, 120 tablas, 20 GB y 1.000 eventos por día.
- 27 agentes en el inventario y hasta 23 monitoreados a la vez, en tiempo real.
- El proceso core replicable, de 11 etapas, estandarizó cómo se diseñan e implementan los agentes.
- El puente exacto entre la ingeniería de analítica (DP-600) y la ingeniería de IA.
Cuanto mayor es la capacidad de actuación de un sistema, mayor debe ser la trazabilidad de sus datos, su comportamiento y sus límites.