El trabajo en IA generativa está en marcha en la mayoría de las organizaciones, pero las bases de datos son desiguales. Couchbase encargó un estudio de mercado independiente a UserEvidence de 619 profesionales de producto, ingeniería, datos e IA que muestra una fuerte confianza y una actividad creciente, especialmente en productividad de desarrolladores, análisis de datos y chatbots. Al mismo tiempo, muchos equipos confían en un único modelo y carecen de una base de datos unificada multimodelo, mientras que la preocupación por las alucinaciones y la privacidad de los datos sigue siendo generalizada. Sigue leyendo para descubrir lo que muestran los datos respecto a cómo las empresas están adoptando GenAI, dónde aparecen los cuellos de botella en RAG y pipelines de datos, y cómo una capa de datos NoSQL moderna puede ayudar a los equipos a pasar de los pilotos a la producción.
La adopción de la IA y la base de datos
El 62% de las organizaciones encuestadas ya están trabajando con GenAI, pero la mayoría carece de una plataforma de datos unificada. Solo el 29% afirma utilizar una base de datos multimodelo para alimentar la IA, lo que puede ralentizar la innovación a medida que se amplían los proyectos. Las pilas fragmentadas dificultan la localización de errores, el control de la información confidencial y el cumplimiento de las expectativas de latencia.
El uso de modelos es temprano y concentrado, y el 49% de los encuestados solo utiliza un LLM, normalmente ChatGPT. Mientras tanto, al 77% le preocupa quedarse atrás en la curva de la IA, lo que subraya la necesidad de canalizaciones de datos más rápidas, repetibles y seguras que estén preparadas para la IA. El uso actual es práctico y ávido de datos: el 72% se utiliza para desarrollo, el 65% para análisis de datos y el 59% para chatbots. Todas estas cargas de trabajo dependen de una base de datos optimizada para la velocidad, la flexibilidad del esquema y la integración de la IA.
¿Qué significa esto? Sin una capa de datos unificada y fácil de usar para los desarrolladores, parece que los equipos pueden tener dificultades para pasar de pilotos prometedores a experiencias duraderas y de nivel de producción.
Principales preocupaciones de los encuestados
Las principales preocupaciones de los encuestados se centran en la confianza. Al 85% le preocupan las alucinaciones de la GenAI y al 83%, compartir datos privados con los LLM. Para hacer frente a ambos problemas se necesitan arquitecturas RAG respaldadas por bases de datos que puedan almacenar y buscar vectores y, al mismo tiempo, mantener cerca los datos de fuentes fiables, de modo que las respuestas estén fundamentadas y sean fiables. También exige capas de datos seguras y controladas que apliquen normas de acceso y eviten fugas, al tiempo que permitan una recuperación útil. En resumen, la confianza es el factor decisivo para la IA de cara al cliente, y la recuperación fundamentada con una gobernanza clara debe diseñarse desde el principio, no añadirse más tarde.
Retos del GAR y la canalización de datos
Los encuestados señalaron varios retos que se relacionan directamente con las responsabilidades básicas en materia de datos. El 67% menciona problemas de privacidad y cumplimiento con los LLM públicos, lo que subraya la necesidad de una base de datos con controles de acceso integrados, búsqueda vectorial y almacenamiento de modelos múltiples para aplicar políticas de seguridad. El 49% tiene dificultades con las canalizaciones de datos y la ingeniería rápida, que una plataforma compatible con JSON, incrustaciones vectoriales nativas e integraciones ETL puede simplificar reduciendo el frágil código de cola. El 47% afirma tener dificultades para gestionar datos no estructurados; las funciones de documentos y vectores que gestionan PDF, texto y metadatos de forma conjunta pueden cerrar esta brecha y hacer que la recuperación sea fiable.
Lo bueno es un enfoque disciplinado del ciclo de vida de los datos RAG. Consolidar las fuentes prioritarias, estandarizar la agrupación y los metadatos, ubicar los vectores junto con los datos de origen y aplicar controles de acceso. Instrumente la latencia de extremo a extremo y añada pasos de validación que comprueben las respuestas antes de emprender acciones, de modo que la precisión y la confianza sean mensurables.
Una base de datos NoSQL es de gran ayuda
Una plataforma NoSQL moderna puede unificar datos estructurados, semiestructurados y no estructurados con modelos JSON first, almacenar y consultar vectores junto a la verdad de origen y proporcionar recuperación en tiempo real en todas las regiones. Esto reduce la complejidad en RAG, refuerza la gobernanza y soporta el rendimiento por debajo del segundo que exige la IA de cara al usuario.
Conclusión
La confianza en la IA es alta, pero la madurez es temprana. La mayoría de los trabajos siguen siendo pilotos, como copilotos, chatbots y pruebas de modelos únicos, en lugar de agentes complejos o aplicaciones empresariales. Esta brecha entre la ambición y la realidad, combinada con la baja confianza, es donde una base de datos NoSQL puede ayudar al simplificar los datos, escalar la recuperación RAG y ofrecer rendimiento de producción para que las organizaciones puedan pasar de la experimentación a los resultados reales. Descubra todas las conclusiones en El estado del desarrollo de la IA empresarial: Perspectivas de implantación y realidades arquitectónicas.
