Durante la conferencia anual Current de Confluent, celebrada en Austin, Texas, se destacó el papel fundamental que desempeña el streaming de datos en la satisfacción de las necesidades de datos en tiempo real para la inteligencia artificial (IA). Este evento, centrado en tecnologías como Apache Kafka y Flink, puso en el centro de la discusión cómo las empresas pueden manejar los requerimientos de datos en tiempo real que las aplicaciones de IA demandan cada vez más.
El director ejecutivo y cofundador de Confluent, Jay Kreps, inauguró la conferencia con una presentación clave titulada «El Streaming de Datos en la Era de la IA», donde él y sus invitados analizaron la próxima evolución en la infraestructura de datos. Este cambio se dirige hacia un uso más eficaz de la IA y la automatización ubicua en las empresas, resaltando la necesidad de plataformas robustas de streaming de datos.
Empresas impulsadas por IA y software
Uno de los temas centrales abordados por Kreps en su discurso fue cómo las empresas están migrando desde procesos burocráticos tradicionales hacia modelos basados en software, impulsados en gran parte por la computación en la nube y la creciente adopción de sistemas automatizados. A medida que la IA se vuelve más poderosa y omnipresente, las organizaciones deben contar con acceso fiable y en tiempo real a datos de alta calidad para que las aplicaciones basadas en IA y los agentes autónomos puedan tomar decisiones informadas y ejecutar acciones en nombre del negocio.
El discurso subrayó la importancia de las plataformas de streaming de datos, que están diseñadas para manejar grandes volúmenes de datos y permitir su acceso en tiempo real. Tecnologías como Apache Kafka y Flink fueron mencionadas como soluciones críticas para proporcionar las capacidades de procesamiento y acceso a datos que las aplicaciones empresariales modernas de IA requieren.
Además, Kreps trajo al escenario a líderes de la industria como Mercedes-Benz, Accenture y Viacom, quienes compartieron cómo han implementado plataformas de streaming de datos a nivel empresarial. Estas plataformas les han permitido abordar diversos casos de uso de IA y generar un impacto significativo en sus negocios. Cada una de estas organizaciones destacó la capacidad de transformar sus operaciones y mejorar la toma de decisiones mediante el uso eficiente de datos en tiempo real.
Inteligencia Artificial y la necesidad de datos en tiempo real
Kreps dedicó parte de su intervención a explicar la relación entre la IA, el streaming de datos y la capacidad de tomar decisiones en tiempo real. Señaló que, aunque modelos como ChatGPT son impresionantes, estos sistemas están entrenados con datos estáticos tomados de internet, lo que los limita en entornos empresariales. Comparó este tipo de IA con un amigo bien informado que ha leído mucho, pero que no tiene la capacidad de ejecutar tareas críticas dentro de una empresa.
El verdadero valor de la IA en las empresas, dijo Kreps, radica en su capacidad para utilizar datos sobre clientes, ventas, procedimientos y otros aspectos clave del negocio en tiempo real. Esto permite que las aplicaciones de IA respondan de manera precisa y oportuna a las necesidades específicas de la empresa, proporcionando respuestas actualizadas y relevantes para cada caso de uso. Un ejemplo típico de esto es el uso de chatbots de IA para asistir a clientes, donde las respuestas basadas en datos estáticos no son suficientes para situaciones como consultas sobre el saldo actual de una cuenta bancaria.
Sin embargo, Kreps también advirtió que abrir el acceso a datos en tiempo real para la IA no es una tarea sencilla. Es fundamental implementar controles de acceso rigurosos, especialmente en industrias reguladas, y contar con una infraestructura que pueda manejar estos datos en toda la organización. Esta infraestructura debe garantizar que los datos utilizados por las aplicaciones de IA estén siempre actualizados.
Nuevas tecnologías para el streaming de datos
Para hacer frente a estos desafíos, Confluent presentó nuevas capacidades dentro de Confluent Cloud, diseñadas para facilitar el procesamiento y acceso seguro a aplicaciones de streaming de datos. Entre las novedades más destacadas, se incluyó el soporte para la Table API, que permite a los desarrolladores de Java y Python acceder a Apache Flink. También se presentó la red privada para Flink, que proporciona protección a nivel empresarial para casos de uso con datos sensibles.
Además, Confluent lanzó el Programa OEM de Confluent, que ofrece a los proveedores de servicios gestionados (MSP), proveedores de servicios en la nube (CSP) y proveedores de software independientes (ISV) una plataforma de streaming de datos completa. Este programa alivia las cargas asociadas a la gestión de tecnologías de código abierto como Kafka y Flink, permitiendo a las organizaciones ofrecer soluciones de streaming de datos de forma eficiente y segura.
Este conjunto de herramientas y servicios busca hacer más accesible la creación de aplicaciones en tiempo real, modernizar aplicaciones empresariales y desbloquear nuevos proyectos que aprovechen la inteligencia artificial y el análisis de datos en tiempo real.
En resumen, la conferencia Current de Confluent resaltó la creciente importancia del streaming de datos en las aplicaciones de IA, mostrando cómo las empresas deben adaptarse a un mundo donde la toma de decisiones en tiempo real se está convirtiendo en un factor diferenciador clave.
