Este cambio responde a una tendencia clara: las organizaciones están dejando atrás las arquitecturas aisladas para apostar por soluciones más integradas, aprovechando el ecosistema de datos que ya utilizan en su operativa diaria. No obstante, este enfoque exige que las plataformas tradicionales evolucionen y sean capaces de incorporar nuevas capacidades específicamente diseñadas para el desarrollo de inteligencia artificial.
Prasad Pore, director sénior de análisis en Gartner, ha explicado que construir aplicaciones de GenAI hoy implica combinar modelos de lenguaje de gran tamaño con datos internos y tecnologías emergentes como la búsqueda vectorial, la gestión de metadatos o el diseño de prompts. Sin embargo, ha advertido que sin un enfoque unificado de gestión, estas tecnologías dispersas pueden generar retrasos en la entrega y provocar costes hundidos para las organizaciones.
Uno de los pilares que está ganando protagonismo en esta integración es la arquitectura de generación aumentada por recuperación, conocida como RAG por sus siglas en inglés. Esta técnica permite que los modelos de lenguaje se nutran de información contextual procedente de fuentes tradicionales y no tradicionales, lo que mejora notablemente su precisión y capacidad de adaptación a retos específicos del negocio.
Por otor lado, Gartner también subraya que el uso de metadatos técnicos y operacionales, generados durante el funcionamiento de las plataformas, puede ayudar a proteger las aplicaciones GenAI frente a riesgos como el uso indebido, los problemas de privacidad o las filtraciones de propiedad intelectual. Esta capa adicional de control se vuelve especialmente relevante en entornos empresariales cada vez más regulados y sensibles al manejo de datos.
A raíz de estos cambios, las plataformas de datos dejarán de ser simples almacenes de información para convertirse en infraestructuras activas, capaces de sostener aplicaciones de inteligencia artificial adaptadas a las necesidades reales del negocio. Tal como concluye el informe, avanzar hacia una gestión de datos “lista para la IA” será clave para que las organizaciones puedan sacar partido del potencial transformador de la inteligencia artificial generativa en los próximos años.
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