{"id":30476,"date":"2025-07-09T11:22:49","date_gmt":"2025-07-09T17:22:49","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=30476"},"modified":"2025-10-24T14:39:21","modified_gmt":"2025-10-24T20:39:21","slug":"incorporar-genai-a-la-base-de-datos-cambia-todo-en-el-desarrollo-de-aplicaciones","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/big-data\/incorporar-genai-a-la-base-de-datos-cambia-todo-en-el-desarrollo-de-aplicaciones\/","title":{"rendered":"Incorporar GenAI a la base de datos cambia todo en el desarrollo de aplicaciones"},"content":{"rendered":"

Las bases de datos documentales han sido durante mucho tiempo la columna vertebral de las aplicaciones cr\u00edticas; ahora, est\u00e1n entrando en una nueva era de inteligencia y capacidad. Al integrar la IA generativa directamente en la capa de datos, el impacto no es solo una actualizaci\u00f3n t\u00e9cnica, sino un cambio estrat\u00e9gico y transformador para una entrega m\u00e1s r\u00e1pida, operaciones m\u00e1s eficientes y un escalamiento m\u00e1s inteligente.<\/p>\n

\u201cCuando se puede integrar todo el peso de un gran modelo de lenguaje en la base de datos, se pueden lograr much\u00edsimas cosas realmente asombrosas\u201d, afirma Oren Eini, director ejecutivo y fundador de RavenDB. \u201cEs un replanteamiento del lugar que ocupa la IA en el conjunto de software empresarial. Con la IA integrada en el motor de datos, organizaciones de todos los tama\u00f1os pueden crear f\u00e1cilmente aplicaciones inteligentes. Democratizar la capacidad de aplicar la IA en todos los aspectos del sistema resultar\u00e1 en un cambio radical en nuestra forma de pensar sobre el desarrollo de software\u201d.<\/p>\n

Convertir consultas en acciones inteligentes<\/strong><\/h2>\n

Antes, era necesario ser experto en etiquetado de datos, dedicar mucho tiempo y esfuerzo a catalogar correctamente todos los datos, crear un sistema de b\u00fasqueda completo, etc. Con la IA a nivel de datos, se puede usar ese modelo para realizar gran parte del trabajo y, adem\u00e1s, aplicar la b\u00fasqueda vectorial.<\/p>\n

La IA generativa permite a los usuarios generar, enriquecer, clasificar y automatizar contenido y decisiones directamente en la base de datos mediante grandes modelos de lenguaje. Adem\u00e1s, las capacidades de IA, presentes en la ubicaci\u00f3n real de los datos, permiten una ejecuci\u00f3n segura, eficiente y en tiempo real, ya sea clasificando documentos, resumiendo las interacciones de los clientes o automatizando flujos de trabajo. Permite a los equipos crear funciones directamente a partir de los datos que ya gestionan, sin necesidad de un equipo de IA dedicado.<\/p>\n

\u201cEso te da una gran potencia, que antes solo ten\u00edan disponible las empresas m\u00e1s grandes\u201d, dice Eini. \u201cPuedes tener un sistema de alt\u00edsima calidad, comparable al que pueden ejecutar Google o Microsoft, pero con una fracci\u00f3n de su presupuesto y un proceso de implementaci\u00f3n r\u00e1pido. Con los datos existentes, puedes pasar de cero a tener un sistema inteligente de primera calidad en cuesti\u00f3n de d\u00edas\u201d.<\/p>\n

Este tipo de integraci\u00f3n es fundamental para organizaciones que no cuentan con grandes equipos de IA ni una infraestructura MLOps dedicada. Para muchos prop\u00f3sitos, a\u00f1adir capacidades de IA generativa (GenAI) directamente a un motor de base de datos central supone un gran avance respecto a los envoltorios de servicios o las pilas de nube propietarias, lo que reduce significativamente la complejidad.<\/p>\n

Es un enfoque sencillo, afirma Eini, se\u00f1alando c\u00f3mo RavenDB permite a los clientes integrar la IA en sus productos. Este enfoque permite a los usuarios optimizar sus datos, gracias a la compatibilidad integrada con res\u00famenes, clasificaci\u00f3n y etiquetado. Los usuarios de RavenDB pueden incluso crear flujos de trabajo que enriquecen el conjunto de datos directamente desde la base de datos y utilizar los datos para generar documentos e informaci\u00f3n adicionales, superando la recuperaci\u00f3n pasiva de datos y utilizando los datos como catalizador de la innovaci\u00f3n.<\/p>\n

La diferencia de RavenDB<\/strong><\/h2>\n

\u201cEn esencia, nuestro objetivo es mercantilizar el uso de los LLM en sus sistemas, haci\u00e9ndolo f\u00e1cil, predecible, sostenible y asequible\u201d, afirma Eini. \u201cLa mayor\u00eda de las dem\u00e1s integraciones de IA en otros sistemas simplemente permiten realizar llamadas remotas al modelo, lo cual es \u00fatil si se desea introducir datos directamente en el modelo desde la base de datos y luego devolver la respuesta al usuario. El problema con ese flujo de trabajo es que no permite aprovechar al m\u00e1ximo el resultado de la acci\u00f3n del modelo ni personalizar y optimizar el comportamiento de los LLM\u201d, se\u00f1ala.<\/p>\n

\u201cPor otro lado\u201d, explica, \u201cel enfoque de RavenDB es crear un pipeline dedicado, donde los desarrolladores pueden simplemente ingresar un mensaje que le indica al modelo qu\u00e9 debe hacerse, el modelo procesa la solicitud junto con los datos en la base de datos y aplica los resultados a la base de datos de forma continua\u201d.<\/p>\n

RavenDB invocar\u00e1 el modelo para aplicar la l\u00f3gica del usuario a cualquier dato nuevo a medida que se agregue, lo que significa que ya no hay que esperar mucho tiempo para obtener resultados. Inyectar “inteligencia” a la base de datos tambi\u00e9n impide utilizar el modelo si no es necesario. RavenDB puede detectar si esos datos espec\u00edficos son pertinentes para la tarea definida del modelo y omitir la invocaci\u00f3n del modelo si no lo son (eliminando as\u00ed llamadas innecesarias al modelo y los costos asociados).<\/p>\n

La nueva funci\u00f3n de RavenDB permite usar de forma segura cualquier LLM directamente en la base de datos, ya sea una oferta comercial \u2014como Open AI, Mystral o Grok\u2014 o un modelo de c\u00f3digo abierto. Los clientes tambi\u00e9n pueden incorporar modelos especializados, como LLM m\u00e9dicos, o aquellos optimizados para sus necesidades espec\u00edficas. El enfoque de “gobernanza por defecto” que RavenDB utiliza en sus productos limita las capacidades del modelo, impidi\u00e9ndole realizar cambios no autorizados en la base de datos o acceder a los sistemas internos. Esto agiliza el desarrollo de aplicaciones y lo hace m\u00e1s seguro, brindando mayor tranquilidad a los equipos de riesgo.<\/p>\n

En lugar de necesitar canales de datos complejos o API espec\u00edficas de proveedores y grandes cantidades de conocimientos de ingenier\u00eda y ciencia de datos en la b\u00fasqueda de pasar del prototipo a la producci\u00f3n, los equipos de toda la organizaci\u00f3n ahora pueden ejecutar tareas GenAI directamente dentro de la base de datos, reduciendo significativamente la brecha entre el experimento y el resultado final.<\/p>\n

\u201cLos desarrolladores ahora tienen control total sobre todo lo que m\u00e1s les preocupa, como el costo, el rendimiento y el cumplimiento normativo\u201d, afirma Eini. \u201cDesde nuestra perspectiva, la clave es que, al facilitarles el uso de la IA en sus sistemas, les permitimos aplicar modelos sofisticados en todas partes. La idea es que, en lugar de pasar meses en procesos de integraci\u00f3n, ahora son tan sencillos como ejecutar una consulta. El resultado final es una tecnolog\u00eda que permite pasar de la idea a la implementaci\u00f3n m\u00e1s r\u00e1pido que nunca y pr\u00e1cticamente sin interrupciones\u201d.<\/p>\n

Fuente.<\/p>\n

Venture Beat (2025, 8 de julio). Incorporar GenAI a la base de datos cambia todo en el desarrollo de aplicaciones. Recuperado el 09 de julio de 2025, de: https:\/\/venturebeat.com\/data-infrastructure\/bringing-genai-into-the-database-changes-everything-about-app-development\/<\/a><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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