La IA soberana empieza por tu base de datos

La IA empresarial pasa de ser una tecnología especulativa a estar lista para su implementación en producción, lo que está revolucionando los procesos y los supuestos arraigados en las organizaciones. Los departamentos de TI se enfrentan a la complejidad que supone coordinar una amplia pila tecnológica compuesta por sistemas de datos, sistemas de IA, sistemas de recuperación y soluciones de gestión de datos. Gartnerprevé¹ que el 60 % de los proyectos de IA se abandonarán de aquí a 2026 por diversas razones, como prácticas inadecuadas en materia de datos, datos aislados en silos, la complejidad de la implementación o la falta de confianza a la hora de pasar de las fases piloto a la producción.  

El dilema de la soberanía

Las organizaciones se esfuerzan por adquirir capacidades de vanguardia para situarse a la cabeza en la carrera de la IA y generar ventajas competitivas. Dichas capacidades abarcan funciones avanzadas, modelos de IA de vanguardia y amplios ecosistemas con el apoyo de la comunidad, a los que se puede acceder fácilmente como servicios gestionados para obtener un rápido retorno de la inversión. Si bien esto garantiza un acceso inmediato a las mejores capacidades de su clase, también conlleva graves vulnerabilidades operativas.  

Los cambios geopolíticos han llevado los debates sobre la soberanía a las salas de juntas de todo el mundo. El verdadero éxito empresarial requiere una IA soberana, un imperativo estratégico que el 71 % de los ejecutivos considera ahora una preocupación existencial, según McKinsey². Para proteger la empresa, los líderes deben mantener un control total sobre la infraestructura, el software, los datos y la IA. 

La pérdida de control conlleva un coste real: cada solicitud enviada a un modelo de terceros, cada incrustación calculada por una API externa y cada conjunto de datos copiado en el almacén vectorial de un proveedor son información confidencial que sale del entorno controlado. Ante el endurecimiento de las normas de residencia de datos y marcos normativos como la Ley de IA de la UE, esa exposición no es hipotética. Se trata de una amenaza que puede provocar que la próxima auditoría de cumplimiento falle. Y desde el punto de vista competitivo, los patrones que los modelos de una organización aprenden de sus datos pueden utilizarse con la misma facilidad para entrenar precisamente la característica que un proveedor suministrará a la competencia a continuación, lo que supone una amenaza directa para la ventaja competitiva y la situación normativa. 

Superar la brecha con una arquitectura unificada de IA relacional

Actian Analytics Engine 8.0 rompe por completo con esta situación de compromiso. Cierra la brecha entre el rendimiento analítico bruto y el control operativo total al unificar cargas de trabajo mixtas, tanto relacionales como de IA, en un único sistema de alto rendimiento. En lugar de obligar a los ingenieros a extraer, transformar y trasladar constantemente datos corporativos confidenciales a bases de datos vectoriales fragmentadas de terceros, Analytics Engine 8.0 lleva los flujos de trabajo de IA directamente al lugar donde ya residen los datos. Este enfoque unificado reduce drásticamente el movimiento de datos en canalizaciones frágiles y aprovecha las propiedades ACID a toda prueba de un sistema de gestión de bases de datos consolidado para lograr una baja complejidad operativa con una alta consistencia. 

Sovereign, análisis preparados para la IA: características que garantizan el éxito

Actian Analytics Engine es un motor de alto rendimiento para análisis complejos, capaz de escalar hasta terabytes de datos. La versión 8.0 amplía ese mismo motor y lleva las cargas de trabajo de IA allí donde ya residen los datos, subsanando así las deficiencias relacionadas con el movimiento de datos y el bloqueo de proveedores descritas anteriormente. La búsqueda vectorial nativa, los modelos de incrustación integrados y la integración de puntos finales de GenAI permiten a las organizaciones crear chatbots y sistemas de preguntas y respuestas seguros y específicos para cada ámbito directamente dentro de su cortafuegos, con capacidad para gestionar miles de millones de puntos de datos. La información confidencial nunca tiene que salir del entorno para resultar útil.  

La compatibilidad nativa con formatos de tablas abiertas como Apache Iceberg significa que la soberanía no se limita únicamente a la ubicación actual de los datos, sino que implica no quedar nunca atado a la estrategia de futuro de un único proveedor. La inferencia de modelos de IA dentro de la base de datos realiza predicciones directamente mediante SQL, lo que elimina las llamadas a API externas que generan tanto latencia como la exposición jurisdiccional descrita anteriormente.  

Actian Analytics Engine 8.0 se ha diseñado siguiendo ese mismo principio. Se puede implementar en cualquier entorno, desde configuraciones locales aisladas físicamente hasta máquinas virtuales en la nube, y es compatible con modelos de lenguaje de gran tamaño autohospedados y con la inferencia dentro de la propia base de datos, lo que proporciona a los equipos de seguridad y cumplimiento normativo una auditabilidad total sobre las decisiones de IA sin que los datos crucen nunca una frontera jurisdiccional. En combinación con la compatibilidad con formatos de tabla abiertos, esto proporciona a las organizaciones el mismo control sobre la infraestructura, los datos y la IA que ya esperan de cualquier otro sistema de registro. 

Qué significa esto en la práctica

La tasa de abandono del 60 % señalada por Gartner y la cifra del 71 % de preocupación existencial indicada por McKinsey apuntan al mismo error: tratar la capacidad de la IA y el control de la IA como problemas independientes. Las empresas que lideren la próxima década abordarán la preparación de los datos y la soberanía de la IA como una única decisión arquitectónica. 

Cuando la hoja de ruta obliga a elegir entre capacidad y control, el problema radica en la pila tecnológica. Actian Analytics Engine 8.0 ofrece una base autónoma y de alto rendimiento para salvar esa brecha. 

Para los directivos, el riesgo es cuantificable. Cada carga de trabajo de IA que se ejecuta en un modelo de terceros representa conocimiento propio fuera de su jurisdicción. En virtud de la Ley de IA de la UE y de los marcos cada vez más estrictos sobre la residencia de datos, esto supone, al mismo tiempo, un riesgo de auditoría de cumplimiento, un riesgo de inteligencia competitiva y un riesgo de responsabilidad ante el consejo de administración. Analytics Engine 8.0 ofrece a tu equipo de cumplimiento normativo una auditabilidad total sobre cada decisión de IA, dentro de tu entorno, con trazabilidad hasta la fuente. Esa es una posición defendible ante un organismo regulador. La alternativa es explicar, a posteriori, por qué tus datos salieron de tu entorno. 

Para los ingenieros y arquitectos, la consolidación es la ventaja concreta. La inferencia dentro de la base de datos elimina las llamadas a API externas que generan latencia y, al mismo tiempo, exponen a la empresa a riesgos jurisdiccionales. Los modelos nativos de búsqueda vectorial y de incrustación se ejecutan dentro del cortafuegos. Las consultas de IA nativas de SQL permiten seguir aprovechando tus conocimientos actuales. La compatibilidad con Apache Iceberg garantiza la portabilidad de la arquitectura a medida que evolucionan los requisitos. Menos puntos de integración que mantener, menos puntos de fallo que supervisar, y análisis e IA en una única pila que orquestar. 

Descubre las posibilidades que ofrece Actian Analytics Engine 8.0 para tu entorno:

Acerca del autor

Acerca de Steffen Kläbe

Steffen Kläbe es investigador jefe en Actian, donde se centra en la gestión moderna de datos, la innovación en bases de datos y las arquitecturas preparadas para la IA. Ayuda a plasmar la investigación emergente en tecnologías prácticas, contribuyendo a áreas como la búsqueda vectorial, la generación aumentada por recuperación (RAG) y los sistemas de datos impulsados por IA. Steffen es doctor (Dr.-Ing.) por la Universidad Técnica de Ilmenau (Alemania) y ha recibido varios premios académicos y del sector por su investigación en análisis de datos y sistemas de bases de datos.