Todo lo que lanzamos en junio para preparar los datos empresariales para la IA

La mayoría de las iniciativas de IA en las empresas no fracasan porque los modelos sean erróneos. Fracasan porque los datos con los que se alimentan esos modelos no están documentados, no se han validado, no están regulados o son inaccesibles.

Cada versión de este lanzamiento aborda uno de esos problemas. En materia de gobernanza, calidad de los datos, análisis conversacional, búsqueda vectorial y conectividad con bases de datos de agentes, esto es lo que estará disponible a partir del 3 de junio.

Plataforma de inteligencia de datos de Actian: Gobernanza escalable

Los catálogos de datos fracasan por una razón muy simple: mantenerlos actualizados es un trabajo manual, y el trabajo manual no es escalable. Las definiciones quedan obsoletas. La responsabilidad se va desdibujando. Los sistemas de IA que utilizan tu capa semántica empiezan a generar resultados erróneos porque el contexto que interpretan lleva meses desactualizado.

El Agente de gestión de datos se encarga del trabajo rutinario de gestión de catálogos directamente dentro de la plataforma Actian Data Intelligence. Genera documentación, asigna la titularidad a los activos huérfanos, recomienda etiquetas y clasificaciones, y señala las definiciones incompletas utilizando lenguaje natural. Los gestores de datos pasan de ejecutar el trabajo a revisarlo. Para los equipos que gestionan catálogos a escala empresarial, eso supone un cambio en sus funciones.

Políticas del ciclo de vida de los elementos: Solo las definiciones aprobadas llegan a los usuarios y agentes. Los administradores de datos definen etapas personalizables (borrador, revisión, aprobado) y establecen normas de visibilidad en cada etapa en Explorer, las API, el servidor MCP y las extensiones del navegador. Los usuarios solo ven definiciones aprobadas y fiables. El contenido objeto de controversia permanece en estado de borrador. Para las empresas sujetas a regulación —entre las que se encuentran Forvis Mazars, Natixis y Merck—, ese control de la visibilidad es la capacidad de gobernanza que llevaban tiempo solicitando.

Analista de IA: Información útil sin cuellos de botella

Los paneles de control son útiles para responder a preguntas que ya sabías que debías plantearte. No te avisan de que algo ha cambiado antes de que te des cuenta, ni preparan ese informe para el directivo que lo necesita a las 8:00 de la mañana.

Informes convierten el análisis conversacional en resultados estructurados y reutilizables: narrativas, gráficos y tablas vinculadas a datos en tiempo real y regulados. El resumen semanal de comercialización, el informe sobre la salud de los clientes y la revisión de la cartera se generan a partir del propio flujo de trabajo de análisis, sin necesidad de reconstruirlos manualmente a posteriori.

Informes programados supervisa de forma continua los datos corporativos regulados, evalúa los cambios en su contexto y destaca las anomalías significativas y los cambios operativos a través de Slack, Teams o resúmenes ejecutivos. La diferencia con respecto a las alertas basadas en umbrales: el criterio. AI Analyst determina si realmente merece la pena destacar un cambio, y no solo si ha superado un valor preestablecido. Los equipos de BI dejan de atender solicitudes recurrentes de supervisión. Los ejecutivos reciben el resumen, no el panel de control.

El resultado es un enfoque más operativo del análisis, en el que la supervisión, la investigación y la elaboración de informes ejecutivos continúan de forma automática, en lugar de tener que empezar de cero cada semana.

Observabilidad de datos de Actian: Calidad que se puede demostrar

Decirle a una parte interesada que tus datos están limpios es muy diferente a mostrarle un registro de «aprobado/suspendido» para cada regla, en todos los activos y para cualquier intervalo de tiempo que indique. Lo primero es una afirmación. Lo segundo es una prueba.

La página de informes de DQ ofrece a los equipos de calidad de datos una vista centralizada y filtrable de los resultados a nivel de regla en todos sus monitores personalizados. Ya no es necesario navegar activo por activo ni esperar a una exportación manual. Los resultados se exportan a S3, GCS, Azure Blob y CSV para su uso posterior en sistemas de inteligencia empresarial.

Comprobaciones de calidad de datos (DQ) en SQL eliminan el mayor obstáculo para la migración en materia de calidad de datos empresariales: la reescritura de las reglas existentes en una sintaxis propietaria. El SQL estándar ANSI funciona. La regla DBT que su equipo creó el año pasado puede trasladarse a Actian Data Observability tal y como está escrita, ejecutándose como una consulta pushdown contra el sistema fuente nativo. Se admiten uniones entre conjuntos de datos, lo que significa que las comprobaciones de claves foráneas, la integridad referencial y la lógica de negocio entre varias tablas se ejecutan en una única consulta.

Replay Scan gestiona los datos que llegan con retraso, un problema que la mayoría de las herramientas ignoran. Cuando los registros se asientan tras el cierre de la ventana de análisis, los monitores estándar no los detectan. Replay Scan permite a los ingenieros aplicar monitores de forma retroactiva a hasta 20 períodos de análisis anteriores, sin necesidad de rediseñar el proceso. Actualiza una regla, pulsa «Guardar y reproducir» y comprueba inmediatamente los resultados con respecto a los datos históricos. Los nuevos monitores también obtienen una referencia significativa desde el primer día.

Actian VectorAI DB:Búsqueda vectorial privadaa escala de producción

Las empresas que manejan datos confidenciales se enfrentan a una disyuntiva real con la mayoría de las bases de datos vectoriales: enviar los datos a un servicio en la nube multitenant o aceptar que las opciones locales no pueden escalar.

La telemetría basada en Prometheus cubre las carencias de observabilidad de los equipos que ejecutan VectorAI DB en sus propias instalaciones. Los administradores de bases de datos (DBA) y los ingenieros de fiabilidad del sistema (SRE) obtienen visibilidad en tiempo real del estado del motor, el rendimiento de las consultas vectoriales, el comportamiento de la caché y las esperas de E/S a través de los flujos de trabajo existentes de Prometheus y Grafana. Estándares abiertos, sin pila de monitorización propietaria, y visibilidad total en entornos aislados en los que los datos no pueden salir de la red.

Las pruebas de referencia internas realizadas con una carga de trabajo de más de 20 millones de vectores y 768 dimensiones demostraron el excelente rendimiento de VectorAI DB en un único servidor, sin necesidad de fragmentación ni escalado horizontal. Para las empresas que ejecutan RAG a gran escala con datos confidenciales, esto supone disponer de una IA en entorno de producción con rendimiento, observabilidad y control del despliegue en un entorno privado.

Servidor MCP para bases de datos Actian: Todaslas bases de datos de Actian, preparadas para el agente

Las empresas que no puedan conectar sus bases de datos actuales al ecosistema «agentic» verán cómo sus inversiones en IA se quedan en la fase de demostración.

Actian MCP Server 1.0 ya está disponible para Ingres, HCL Informix®, Zen, NoSQL y el motor de análisis. Ofrece una interfaz de consulta de solo lectura, esquema como contexto a través de definiciones de tablas y DDL, autenticación compatible con OAuth e implementación en contenedores a través de Docker Hub. Los agentes de IA se conectan a tus bases de datos sin riesgo de modificaciones accidentales, sin necesidad de nuevos lenguajes de consulta y sin tener que realizar trabajos de integración personalizados para cada sistema. Funciona con cualquier cliente compatible con MCP, incluidos Claude, Cursor, Copilot y agentes personalizados.

La arquitectura de solo lectura de la versión 1.0 es intencionada. Los equipos pueden poner a prueba flujos de trabajo de bases de datos asistidos por IA en sistemas de producción antes de que las operaciones de escritura y la confirmación con intervención humana se incorporen en la versión 1.1. Los límites integrados en los conjuntos de resultados evitan que las consultas descontroladas saturen las ventanas de contexto de los agentes, una medida de protección resulta fundamental cuando se conecta por primera vez una base de datos en tiempo real a un agente autónomo.

Todo lo anterior estará disponible a partir del 3 de junio. No te lo pierdas en directo en uno de los próximos eventos de Actian o ponte en contacto con tu gestor de cuentas (CSM) si ya eres cliente. Si eres nuevo en Actian, el Centro de demostraciones es la forma más rápida de verlo en contexto.

Informix es una marca comercial de IBM Corporation en al menos una jurisdicción y se emplea bajo licencia.

Acerca del autor

Acerca de Dee Radh

Como directora sénior de marketing de producto, Dee Radh dirige el departamento de marketing de producto de Actian. Anteriormente, ocupó puestos de responsabilidad en el ámbito del marketing de producto en Talend y Formstack. Dee ha dedicado el 100 % de su carrera a lanzar productos tecnológicos al mercado. Su especialidad radica en el desarrollo de narrativas estratégicas y un posicionamiento diferenciado para garantizar la eficacia de la estrategia de entrada en el mercado (GTM). Además de un diploma de posgrado de la Universidad de Toronto, Dee ha obtenido certificaciones del Pragmatic Institute, la Product Marketing Alliance y Reforge. Dee reside en Toronto, Canadá.