es.wedoany.com Noticia: La empresa de gestión de datos Denodo anunció oficialmente el 18 de mayo en Palo Alto, California, el lanzamiento de múltiples integraciones de nuevos productos con Amazon Web Services, ayudando a las empresas a construir y escalar el despliegue de IA Agéntica en entornos de nube híbrida y multinube, con servicios que cubren sectores como servicios financieros, salud y ciencias de la vida, manufactura, retail y sector público.
A medida que las empresas trasladan la IA de la fase experimental a un despliegue en producción orientado a resultados de negocio, un problema común se vuelve cada vez más evidente: si los agentes de IA carecen de capacidad de percepción en tiempo real, operan con datos incompletos o erróneos, o se sitúan fuera de los límites de gobernanza y cumplimiento, difícilmente pueden ofrecer resultados fiables. El diagnóstico de Denodo es que estas limitaciones no residen en los modelos en sí, sino que son desafíos a nivel de datos. Las soluciones de integración presentadas, mediante la conexión con servicios de datos e IA de AWS como Amazon SageMaker, Amazon Bedrock AgentCore y Amazon Quick, extienden la capacidad de acceso a datos operativos y analíticos en entornos locales, SaaS y multinube, construyendo una base de datos lógica que proporciona a los agentes de IA datos en tiempo real, gobernados y con contexto de negocio.
La primera línea principal del esquema de integración se centra en el acceso seguro a datos para los agentes de IA. Apoyándose en Amazon Bedrock AgentCore, Denodo combina el acceso a datos gobernados en tiempo real con un control centralizado: primero se define el alcance de los datos accesibles dentro de la empresa, se enriquece el contexto de negocio de los datos en la capa semántica de Denodo, y luego, mediante el soporte de Denodo para el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP), se garantiza que los datos sean accedidos de forma segura por los agentes de IA bajo las políticas de gobernanza establecidas. Amazon Bedrock AgentCore se encarga simultáneamente de procesar la autenticación, enrutar solicitudes y ejecutar controles de acceso, gestionando la forma en que los agentes de IA interactúan con los datos, permitiendo que los agentes operen dentro de las reglas de negocio mientras entregan resultados fiables y de alta calidad a escala.
La segunda línea se enfoca en la unificación semántica a través de sistemas de nube híbrida y multinube. Con más de 200 conectores nativos para sistemas empresariales como SAP, Oracle y Salesforce, Denodo logra un acceso a datos en tiempo real y sin replicación a través de entornos locales, multinube y soberanos. En esta ocasión, Denodo integró Amazon SageMaker Catalog, lo que permite añadir metadatos de negocio y contexto directamente a los datos consumidos por los agentes de IA, utilizando las definiciones, clasificaciones y contexto de gobernanza ya establecidos en SageMaker para asegurar que los datos se entiendan de manera consistente y estén alineados con el significado de negocio en todos los servicios de AWS y entornos no AWS, proporcionando a los agentes de IA el contexto semántico necesario para interpretar correctamente los datos.
La tercera línea se concentra en convertir rápidamente los conocimientos en acciones. Denodo combina Quick con el acceso en tiempo real y sin replicación de su propia plataforma a los datos empresariales, permitiendo a los usuarios de negocio crear flujos de trabajo impulsados por IA, experiencias conversacionales y procesos automatizados basados en la información más reciente y completa en entornos distribuidos, eliminando la latencia causada por la migración de datos y acortando el tiempo de comercialización de los flujos de trabajo autónomos.
Suresh Chandrasekaran, vicepresidente ejecutivo de Denodo, declaró: "La IA Agéntica no solo necesita modelos potentes, también requiere datos confiables, en tiempo real y bien gobernados." Esta afirmación está respaldada por un conjunto de datos sectoriales: según investigaciones citadas previamente por Denodo, se espera que el gasto en IA Agéntica supere los 1,3 billones de dólares para 2029, pero actualmente el 95% de los proyectos piloto de IA no logran generar un retorno de inversión medible, siendo la causa principal que las arquitecturas de datos tradicionales no pueden satisfacer las necesidades rígidas de los agentes autónomos en cuanto a tiempo real, gobernanza y semántica consistente. Solo el 20% de los líderes de datos confía en la capacidad de sus sistemas actuales para soportar cargas de trabajo de IA en producción.
Denodo tiene su sede en Palo Alto, California, EE. UU. Su producto principal, Denodo Platform, ha logrado el acceso unificado a datos estructurados, semiestructurados y no estructurados a través de capacidades de gestión lógica de datos. La plataforma incorpora soporte para MCP, convirtiendo el acceso a datos gobernados en un servicio compartido de nivel empresarial, donde cualquier agente de IA o cliente compatible con MCP puede descubrir y consultar de forma segura datos empresariales en tiempo real basándose en semánticas y políticas aprobadas. Denodo Platform ya está disponible en la categoría AI Agents and Tools de AWS Marketplace a través de dos modalidades: Amazon Machine Image y el servicio de nube totalmente gestionado Agora. La versión Denodo Platform 9.4, lanzada anteriormente, introdujo el Lakehouse Accelerator, que aumenta el rendimiento de las consultas hasta 4 veces respecto al nivel original, basándose en el motor de ejecución de código abierto Velox.
Estas múltiples integraciones con AWS significan que Denodo está extendiendo sistemáticamente su capacidad de gestión lógica de datos desde los escenarios tradicionales de análisis e inteligencia de negocio hacia el emergente campo de la IA Agéntica. En una tendencia donde se exige a los agentes de IA completar tareas complejas de forma autónoma, invocar herramientas en múltiples sistemas y tomar decisiones de negocio, la capacidad de la capa de datos para proporcionar un soporte en tiempo real, confiable y semánticamente consistente está pasando de ser una "capacidad adicional" a un "requisito previo".
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