Nube de datos basada en agentes

Estamos asistiendo a una explosión no lineal de la demanda a medida que los agentes amplían las capacidades humanas. Ahora, un solo empleado puede crear agentes que activen miles de consultas por minuto. Los agentes hacen un trabajo que los humanos no pueden mantener. Monitorizan los datos empresariales las 24 horas del día. Actúan en tiempo real. Los sistemas ahora deben admitir la velocidad y la escala del agente y potenciar la intuición humana.

Ya no basta con analizar el pasado ni siquiera con hacer predicciones basándose en él. Un agente ejecuta en el momento. En la era de los agentes, los sistemas deben cerrar el ciclo entre la señal y la resolución, permitiendo que los datos actúen sobre el mundo con la misma rapidez con la que este cambia.

Los agentes necesitan acceso total a tu patrimonio de datos, incluido el 90 % de la información no aprovechada que se oculta en los datos oscuros, como contratos, imágenes y correos. Sin embargo, los datos por sí solos no generan conocimiento. Para convertir esta materia prima en conocimiento, los agentes necesitan un contexto semántico enriquecido.

Los agentes necesitan acceder al 100 % de tus datos para funcionar de forma eficaz. Derribamos los silos y llevamos la IA multimodal a los datos, independientemente de dónde se encuentren. Con Google Cloud Lakehouse y la compatibilidad con formatos abiertos como Apache Iceberg, ofrecemos lo mejor de Google y los estándares abiertos, lo que permite a los agentes activar datos en AWS, Azure y on-premise sin tener que moverlos. Este enfoque de Lakehouse abierto ofrece un retorno de inversión del 117 %  con un periodo de amortización de menos de seis meses.

Leer el estudio de Forrester

El puente entre la inteligencia y la acción es la confianza. Nuestro Knowledge Catalog va más allá de los simples permisos para proporcionar un contexto activo y universal en datos no estructurados, modelos de aprendizaje automático y herramientas basadas en agentes que impulsan la IA, mejorando la eficacia y la precisión de los agentes. Al integrar Looker y nuestro motor de conocimiento semántico, tus agentes se basan en datos reales, lo que mejora la precisión de la identificación de conjuntos de datos en un 50 % y reduce las alucinaciones de la IA generativa hasta en un 66 %.

Desbloquea una IA fiable

Con Google, la IA está integrada, no es un extra. Somos el único proveedor que ha diseñado toda la cadena de suministro de IA, desde la red mundial de fibra y las TPUs hasta los modelos de Gemini y la plataforma de agentes de Gemini Enterprise. Como somos propietarios de la pila, creamos inteligencia de forma entre 8 y 16 veces más rentable que nuestros competidores. Gemini se integra directamente en la pila para resolver problemas en menos pasos. Los tiempos de ejecución avanzados de BigQuery permiten ejecutar consultas 6 veces más rápido, Apache Spark se ejecuta 4,5 veces más rápido que el Spark de código abierto con Lightning Engine y AlloyDB gestiona las cargas de trabajo transaccionales 4 veces más rápido que PostgreSQL estándar.

Leer el informe de GigaOm

Este rol pasa de entrenar modelos a crear agentes. Al integrar Gemini Enterprise y Spark, los científicos de datos crean motores de razonamiento que se sitúan justo al lado de los datos. En lugar de hacer predicciones por lotes, crean agentes que usan nuestro motor de conocimiento para razonar sobre datos en tiempo real y reaccionar al instante.

El análisis se convierte en una conversación de confianza en lugar de una tarea de recuperación de SQL. Los agentes se sitúan entre el usuario y los datos, generando consultas y visualizaciones a través de BigQuery y Looker. De esta forma, los empleados disponen de un equipo de analistas de datos incansable. 

Para pasar de la idea a la acción, los desarrolladores necesitan una base de datos que pueda gestionar el proceso de pensamiento de un agente. Combinamos los mundos transaccional y analítico a través de AlloyDB y Spanner. Ahora los desarrolladores pueden crear agentes que lean el historial y tomen medidas en un solo bucle lógico. Al estandarizar la forma en que los agentes se conectan a las herramientas mediante el Model Context Protocol (MCP), permitimos la ejecución directa, lo que une la percepción y la acción.