{"id":30207,"date":"2025-04-09T11:01:10","date_gmt":"2025-04-09T17:01:10","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=30207"},"modified":"2025-10-24T15:01:59","modified_gmt":"2025-10-24T21:01:59","slug":"que-les-depara-el-futuro-a-las-bases-de-datos-de-google-cloud-ia-en-sql-y-mas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/big-data\/que-les-depara-el-futuro-a-las-bases-de-datos-de-google-cloud-ia-en-sql-y-mas\/","title":{"rendered":"\u00bfQu\u00e9 les depara el futuro a las bases de datos de Google Cloud? IA en SQL y m\u00e1s"},"content":{"rendered":"

Durante d\u00e9cadas, el lenguaje de consulta SQL ha sido la piedra angular de la tecnolog\u00eda de bases de datos.<\/span><\/p>\n

Pero \u00bfqu\u00e9 sucede al integrar SQL con la IA generativa moderna? Esa es la pregunta que\u00a0<\/span>Google Cloud<\/span>\u00a0responde con una serie de actualizaciones de bases de datos que se lanzar\u00e1n hoy en la conferencia Google Cloud Next de la compa\u00f1\u00eda.<\/span><\/p>\n

Durante el \u00faltimo a\u00f1o, todas\u00a0<\/span>las bases de datos de Google Cloud<\/span>\u00a0incorporaron alg\u00fan tipo de compatibilidad con vectores, lo que facilita casos de uso de IA. En Google Cloud Next, se est\u00e1n actualizando varias bases de datos, incluyendo Firestore, que ahora es compatible con MongoDB. Google Bigtable est\u00e1 incorporando compatibilidad con vistas materializadas, y la compatibilidad con Oracle Database en Google Cloud tambi\u00e9n se est\u00e1 expandiendo.<\/span><\/p>\n

La noticia m\u00e1s importante y transformadora, al menos desde la perspectiva de la IA de bases de datos, se encuentra en la base de datos AlloyDB. Google\u00a0<\/span>lanz\u00f3 AlloyDB<\/span>\u00a0en 2022 como una versi\u00f3n mejorada de la base de datos PostgreSQL de c\u00f3digo abierto. En el evento Google Next del verano de 2024,\u00a0<\/span>se incorporaron incrustaciones vectoriales en AlloyDB,<\/span>\u00a0as\u00ed como compatibilidad con Duet AI para facilitar la migraci\u00f3n de bases de datos.<\/span><\/p>\n

Hoy, AlloyDB se est\u00e1 ampliando con la integraci\u00f3n con Agentspace de Google, que tambi\u00e9n se presentar\u00e1 en el evento Google Cloud Next. Sin embargo, quiz\u00e1s lo m\u00e1s interesante sea el nuevo motor de consultas de IA, que por primera vez permite expresiones de lenguaje natural directamente en consultas SQL.<\/span><\/p>\n

El motor de consulta API de AlloyDB incorpora el lenguaje natural directamente a SQL<\/span><\/h2>\n

El nuevo motor de consulta de inteligencia artificial de Google para AlloyDB permite a los desarrolladores usar expresiones de lenguaje natural dentro de consultas SQL est\u00e1ndar, no solo reemplazando SQL, sino mejor\u00e1ndolo con capacidades de inteligencia artificial.<\/span><\/p>\n

“Estamos incorporando un motor de consultas de IA a AlloyDB”, declar\u00f3 Andi Gutmans, gerente general y vicepresidenta de Ingenier\u00eda de Bases de Datos de Google Cloud, a VentureBeat en una entrevista exclusiva. “En una consulta SQL, tendremos operadores que pueden usar lenguaje natural y modelos b\u00e1sicos, as\u00ed como operadores SQL tradicionales. Y es posible combinarlos”.<\/span><\/p>\n

Esta innovaci\u00f3n marca una evoluci\u00f3n significativa en las interfaces de bases de datos. SQL, acr\u00f3nimo de Lenguaje de Consulta Estructurado (Structured Query Language), se introdujo por primera vez en 1973. Durante los \u00faltimos 50 a\u00f1os, ha sido el est\u00e1ndar de facto para las consultas estructuradas de bases de datos. La promesa original de SQL era facilitar la ejecuci\u00f3n de consultas de bases de datos con un lenguaje que usara palabras en ingl\u00e9s de forma natural. Las consultas y acciones SQL comunes incluyen t\u00e9rminos como “insertar” y “unir”, pero no es un lenguaje completamente natural.<\/span><\/p>\n

\u201cEstamos cumpliendo una promesa de hace 50 a\u00f1os seg\u00fan la cual SQL deber\u00eda imitar al ingl\u00e9s actual\u201d, afirm\u00f3 Gutmans.<\/span><\/p>\n

El motor de consulta permite a los desarrolladores combinar una sintaxis SQL precisa con expresiones de lenguaje natural flexibles.<\/span><\/p>\n

A diferencia de otros enfoques que simplemente traducen el lenguaje natural a SQL, la implementaci\u00f3n de Google integra el lenguaje natural directamente en el propio lenguaje de consulta. Google ejecuta operadores sem\u00e1nticos basados \u200b\u200ben modelos b\u00e1sicos junto con operadores relacionales tradicionales en el motor de base de datos.<\/span><\/p>\n

\u201cCuando SQL se lanz\u00f3 en 1973, la idea era: ‘Quer\u00edamos un lenguaje natural para consultar datos’, y SQL era una especie de lenguaje natural\u201d, dijo Gutmans. \u201cPero, en realidad, ahora deber\u00edamos considerarlo as\u00ed: esta es la promesa de SQL, porque ahora se puede usar a\u00fan m\u00e1s lenguaje natural como parte de la consulta SQL, pero a\u00fan as\u00ed est\u00e1 bien estructurado\u201d.<\/span><\/p>\n

La integraci\u00f3n de Agentspace democratiza el acceso a las bases de datos<\/span><\/h2>\n

Google Cloud tambi\u00e9n est\u00e1 conectando AlloyDB con su plataforma Agentspace, creando una interfaz de lenguaje natural que extiende el acceso a la base de datos m\u00e1s all\u00e1 de los especialistas t\u00e9cnicos a pr\u00e1cticamente cualquier empleado de una organizaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

Si bien los desarrolladores y administradores de bases de datos se benefician del motor de consulta de inteligencia artificial de AlloyDB, los usuarios comerciales habituales utilizar\u00e1n Agentspace.<\/span><\/p>\n

“Es para el empleado promedio de una organizaci\u00f3n que intenta realizar su trabajo”, dijo Gutmans. “Una de las maneras de lograrlo es contar con una interfaz de lenguaje natural, que le permita hacer preguntas sobre todos los datos empresariales a los que tiene acceso”.<\/span><\/p>\n

Lo que hace que esta integraci\u00f3n sea particularmente potente es c\u00f3mo mantiene la seguridad a la vez que ampl\u00eda el acceso. A diferencia de otras interfaces de bases de datos de lenguaje natural, la implementaci\u00f3n de Google aprovecha su potente plataforma Agentspace, que sabe c\u00f3mo razonar no solo sobre una \u00fanica fuente de datos, sino sobre m\u00faltiples fuentes. Podr\u00eda tratarse de una b\u00fasqueda web, AlloyDB u otros datos empresariales no estructurados.<\/span><\/p>\n

La optimizaci\u00f3n de la b\u00fasqueda vectorial ofrece resultados comerciales mensurables<\/span><\/h2>\n

Durante el \u00faltimo a\u00f1o, todas\u00a0<\/span>las bases de datos de Google Cloud<\/span>\u00a0incorporaron alg\u00fan tipo de compatibilidad con vectores, lo que facilita casos de uso de IA. En Google Cloud Next, se est\u00e1n actualizando varias bases de datos, incluyendo Firestore, que ahora es compatible con MongoDB. Google Bigtable est\u00e1 incorporando compatibilidad con vistas materializadas, y la compatibilidad con Oracle Database en Google Cloud tambi\u00e9n se est\u00e1 expandiendo.<\/span><\/p>\n

La noticia m\u00e1s importante y transformadora, al menos desde la perspectiva de la IA de bases de datos, se encuentra en la base de datos AlloyDB. Google\u00a0<\/span>lanz\u00f3 AlloyDB<\/span>\u00a0en 2022 como una versi\u00f3n mejorada de la base de datos PostgreSQL de c\u00f3digo abierto. En el evento Google Next del verano de 2024,\u00a0<\/span>se incorporaron incrustaciones vectoriales en AlloyDB,<\/span>\u00a0as\u00ed como compatibilidad con Duet AI para facilitar la migraci\u00f3n de bases de datos.<\/span><\/p>\n

Hoy, AlloyDB se est\u00e1 ampliando con la integraci\u00f3n con Agentspace de Google, que tambi\u00e9n se presentar\u00e1 en el evento Google Cloud Next. Sin embargo, quiz\u00e1s lo m\u00e1s interesante sea el nuevo motor de consultas de IA, que por primera vez permite expresiones de lenguaje natural directamente en consultas SQL.<\/span><\/p>\n

El motor de consulta API de AlloyDB incorpora el lenguaje natural directamente a SQL<\/span><\/h2>\n

El nuevo motor de consulta de inteligencia artificial de Google para AlloyDB permite a los desarrolladores usar expresiones de lenguaje natural dentro de consultas SQL est\u00e1ndar, no solo reemplazando SQL, sino mejor\u00e1ndolo con capacidades de inteligencia artificial.<\/span><\/p>\n

“Estamos incorporando un motor de consultas de IA a AlloyDB”, declar\u00f3 Andi Gutmans, gerente general y vicepresidenta de Ingenier\u00eda de Bases de Datos de Google Cloud, a VentureBeat en una entrevista exclusiva. “En una consulta SQL, tendremos operadores que pueden usar lenguaje natural y modelos b\u00e1sicos, as\u00ed como operadores SQL tradicionales. Y es posible combinarlos”.<\/span><\/p>\n

Esta innovaci\u00f3n marca una evoluci\u00f3n significativa en las interfaces de bases de datos. SQL, acr\u00f3nimo de Lenguaje de Consulta Estructurado (Structured Query Language), se introdujo por primera vez en 1973. Durante los \u00faltimos 50 a\u00f1os, ha sido el est\u00e1ndar de facto para las consultas estructuradas de bases de datos. La promesa original de SQL era facilitar la ejecuci\u00f3n de consultas de bases de datos con un lenguaje que usara palabras en ingl\u00e9s de forma natural. Las consultas y acciones SQL comunes incluyen t\u00e9rminos como “insertar” y “unir”, pero no es un lenguaje completamente natural.<\/span><\/p>\n

\u201cEstamos cumpliendo una promesa de hace 50 a\u00f1os seg\u00fan la cual SQL deber\u00eda imitar al ingl\u00e9s actual\u201d, afirm\u00f3 Gutmans.<\/span><\/p>\n

El motor de consulta permite a los desarrolladores combinar una sintaxis SQL precisa con expresiones de lenguaje natural flexibles.<\/span><\/p>\n

A diferencia de otros enfoques que simplemente traducen el lenguaje natural a SQL, la implementaci\u00f3n de Google integra el lenguaje natural directamente en el propio lenguaje de consulta. Google ejecuta operadores sem\u00e1nticos basados \u200b\u200ben modelos b\u00e1sicos junto con operadores relacionales tradicionales en el motor de base de datos.<\/span><\/p>\n

\u201cCuando SQL se lanz\u00f3 en 1973, la idea era: ‘Quer\u00edamos un lenguaje natural para consultar datos’, y SQL era una especie de lenguaje natural\u201d, dijo Gutmans. \u201cPero, en realidad, ahora deber\u00edamos considerarlo as\u00ed: esta es la promesa de SQL, porque ahora se puede usar a\u00fan m\u00e1s lenguaje natural como parte de la consulta SQL, pero a\u00fan as\u00ed est\u00e1 bien estructurado\u201d.<\/span><\/p>\n

La integraci\u00f3n de Agentspace democratiza el acceso a las bases de datos<\/span><\/h2>\n

Google Cloud tambi\u00e9n est\u00e1 conectando AlloyDB con su plataforma Agentspace, creando una interfaz de lenguaje natural que extiende el acceso a la base de datos m\u00e1s all\u00e1 de los especialistas t\u00e9cnicos a pr\u00e1cticamente cualquier empleado de una organizaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

Si bien los desarrolladores y administradores de bases de datos se benefician del motor de consulta de inteligencia artificial de AlloyDB, los usuarios comerciales habituales utilizar\u00e1n Agentspace.<\/span><\/p>\n

“Es para el empleado promedio de una organizaci\u00f3n que intenta realizar su trabajo”, dijo Gutmans. “Una de las maneras de lograrlo es contar con una interfaz de lenguaje natural, que le permita hacer preguntas sobre todos los datos empresariales a los que tiene acceso”.<\/span><\/p>\n

Lo que hace que esta integraci\u00f3n sea particularmente potente es c\u00f3mo mantiene la seguridad a la vez que ampl\u00eda el acceso. A diferencia de otras interfaces de bases de datos de lenguaje natural, la implementaci\u00f3n de Google aprovecha su potente plataforma Agentspace, que sabe c\u00f3mo razonar no solo sobre una \u00fanica fuente de datos, sino sobre m\u00faltiples fuentes. Podr\u00eda tratarse de una b\u00fasqueda web, AlloyDB u otros datos empresariales no estructurados.<\/span><\/p>\n

La optimizaci\u00f3n de la b\u00fasqueda vectorial ofrece resultados comerciales mensurables<\/span><\/h2>\n

Esta capacidad elimina la necesidad de canales de flujo de datos complejos para calcular agregados, lo que simplifica las arquitecturas para an\u00e1lisis en tiempo real.\u00a0<\/span><\/p>\n

Qu\u00e9 significa esto para la adopci\u00f3n de IA empresarial<\/span><\/h2>\n

Para las empresas que desarrollan aplicaciones de IA, las mejoras de la base de datos de Google ofrecen varias ventajas inmediatas. El motor de consultas de IA permite un acceso m\u00e1s intuitivo a los datos, manteniendo la estructura y la seguridad de SQL. La b\u00fasqueda vectorial optimizada ofrece mejoras de rendimiento mensurables para las aplicaciones de b\u00fasqueda sem\u00e1ntica. Por \u00faltimo, la integraci\u00f3n de Agentspace ampl\u00eda el acceso a la base de datos en todas las organizaciones sin necesidad de conocimientos de SQL.<\/span><\/p>\n

Para las empresas que buscan liderar la adopci\u00f3n de IA, estas innovaciones significan que la infraestructura de bases de datos ahora puede participar activamente en los flujos de trabajo de IA, en lugar de simplemente almacenar datos. La convergencia de la estructura de SQL con la flexibilidad del lenguaje natural crea oportunidades para aplicaciones m\u00e1s inteligentes que aprovechan la inteligencia humana y de las m\u00e1quinas sin necesidad de redise\u00f1ar completamente el sistema.<\/span><\/p>\n

Quiz\u00e1s lo m\u00e1s importante es que el enfoque de Google demuestra que las empresas no necesitan abandonar sus inversiones en bases de datos para adoptar las capacidades de IA. Como lo expres\u00f3 Gutmans sucintamente cuando se le pregunt\u00f3 si SQL se estaba volviendo obsoleto: \u00abSQL ha muerto. \u00a1Viva SQL!\u00bb.<\/span><\/p>\n

Fuente<\/p>\n

Venture Beat (2025, 09 de abril). \u00bfQu\u00e9 les depara el futuro a las bases de datos de Google Cloud? IA en SQL y m\u00e1s. Recuperado el 09 de abril de 2025, de: https:\/\/venturebeat.com\/data-infrastructure\/whats-next-for-google-cloud-databases-ai-inside-sql-and-more\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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