Gartner prevé que, para 2028, el 80 % de las aplicaciones empresariales basadas en inteligencia artificial generativa (GenAI) se desarrollarán sobre plataformas de gestión de datos ya existentes. Esta estimación fue presentada el 2 de junio durante el Gartner Data & Analytics Summit, celebrado en Bombay. Según la consultora, este enfoque permitirá reducir en un 50 % tanto la complejidad como el tiempo necesario para desplegar estas soluciones.
Durante su intervención en el evento, Prasad Pore, director sénior de análisis en Gartner, subrayó que el desarrollo de aplicaciones GenAI actualmente requiere la integración de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) con los datos internos de la organización, así como la adopción de tecnologías en constante evolución como la búsqueda vectorial, la gestión de metadatos, el diseño de prompts y los embeddings. Pore advirtió que, sin un enfoque de gestión unificado, la integración aislada de estas tecnologías puede alargar los plazos de entrega y generar costes hundidos.
Integración de GenAI en plataformas de datos empresariales
El uso de plataformas existentes como base para el desarrollo de soluciones GenAI representa un cambio hacia una arquitectura más integrada. Gartner señala que estas plataformas deberán incorporar nuevas funcionalidades o servicios que garanticen la preparación de datos para la IA y la implementación efectiva de las aplicaciones generativas.
Este enfoque también facilita la gobernanza de los datos y la protección frente a riesgos como el uso malicioso, problemas de privacidad o fugas de propiedad intelectual. En este contexto, el papel de los metadatos —especialmente los generados durante la ejecución (runtime)— adquiere una relevancia creciente.
RAG como eje arquitectónico para aplicaciones GenAI
Uno de los pilares técnicos destacados en la cumbre fue la adopción de retrieval-augmented generation (RAG), un patrón arquitectónico que mejora la precisión y aplicabilidad de los modelos generativos al incorporar datos contextuales procedentes de fuentes tanto tradicionales como no estructuradas.
Según explicó Pore, los LLMs entrenados con datos públicos no son eficaces por sí solos para resolver desafíos empresariales concretos. Sin embargo, al integrarse con conjuntos de datos internos mediante RAG, estos modelos logran una mayor precisión contextual. En este proceso, los catálogos de datos desempeñan un papel clave al capturar información semántica que enriquece las bases de conocimiento utilizadas en la generación aumentada.
Entre los beneficios operativos de RAG destacan la modularidad, la trazabilidad y una mayor explicabilidad, factores considerados esenciales para desplegar soluciones confiables en entornos corporativos.
Recomendaciones para la adopción empresarial
Gartner presentó una serie de recomendaciones dirigidas a empresas que buscan implementar aplicaciones GenAI:
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Transformar plataformas existentes: Evaluar si las plataformas actuales de gestión de datos pueden evolucionar hacia una oferta tipo RAG-as-a-service, evitando la dependencia de almacenes documentales o repositorios fragmentados.
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Incorporar tecnologías RAG: Priorizar tecnologías asociadas al patrón RAG —como búsqueda vectorial, grafos y fragmentación de contenidos (chunking)— desde soluciones ya integradas o a través de sus socios tecnológicos. Esta estrategia permite una mayor resiliencia frente a disrupciones tecnológicas.
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Utilizar metadatos como salvaguarda: Ampliar el uso de metadatos más allá de los técnicos, incluyendo los metadatos operativos, para reforzar la seguridad y la trazabilidad de las aplicaciones generativas ante posibles amenazas o incumplimientos normativos.
Escenarios futuros y próximos encuentros
Durante la cumbre, los analistas también abordaron los cambios que la IA está introduciendo en el mercado de la gestión de datos. Se espera que los proveedores de plataformas adopten capacidades nativas para la IA generativa, lo que podría redefinir los modelos de servicio y los estándares de interoperabilidad.
Gartner ampliará estas perspectivas en futuros encuentros como el Gartner Data & Analytics Summit que se celebrará en Sídney los días 17 y 18 de junio. En estos eventos se continuará explorando cómo equilibrar el aprovechamiento del valor de la IA con los riesgos derivados de su adopción empresarial.
