Por su propia naturaleza, los sistemas de IA de agente operan con un gran grado de autonomía. Esta autonomía tiene un valor real: los agentes basados ​​en la nube pueden remediar incidentes, optimizar los costos o interactuar dinámicamente con los usuarios. Sin embargo, cuando la autonomía no está marcada o está mal definida, a menudo termina con comportamientos impredecibles, ineficiencia o incluso violaciones de cumplimiento. Veamos tres formas en que las empresas pueden obtener más valor comercial de la IA agente. Mantenga los sistemas con una correa ajustada, un enfoque práctico es comenzar diseñando restricciones claras y basadas en políticas para las acciones específicas que los agentes pueden tomar y bajo qué circunstancias. Las tres nubes principales (AWS, Azure y Google Cloud Platform, ofrecen herramientas como la gestión de identidad y acceso (IAM), el etiquetado de recursos y los motores de política que le permiten restringir los privilegios de un agente y el alcance de sus acciones. Aquí hay un ejemplo rápido: un importante proveedor de SaaS lanza un agente de inteligencia artificial que automáticamente provoca nuevos recursos de calcular durante los picos de demanda. En cuestión de días, la autonomía sin control del agente causa grandes e inesperados costos de nubes debido a datos de telemetría malinterpretados. La compañía responde creando roles IAM más restrictivos en AWS, utilizando el etiquetado para controlar el entorno del agente y activar alertas de presupuesto y aprobación de flujos de trabajo para acciones de alto impacto.