La IA agentica está avanzando hacia su adopción masiva, prometiendo transformar la forma en que las empresas automatizan procesos y toman decisiones. Los agentes inteligentes necesitan un contexto adecuado para actuar con precisión, lo que depende de la ingeniería de contexto. Según Ken Exner, director de producto en Elastic, la relevancia es el problema principal cuando se construyen aplicaciones de IA. Un estudio de Deloitte predice que para 2026, más del 60% de las grandes empresas habrán desplegado soluciones de IA agentica a gran escala. Gartner predice que el 40% de las aplicaciones empresariales incluirán agentes especializados en tareas específicas. La ingeniería de contexto es una disciplina emergente que busca dotar a los modelos de lenguaje con los datos precisos para que puedan razonar, decidir y actuar. Elastic ha lanzado Agent Builder, una herramienta para crear agentes inteligentes basados en datos privados. La meta es que más organizaciones puedan aprovechar sus propios datos para construir agentes realmente útiles.