Data Cloud agente

Estamos presenciando una explosión no lineal en la demanda a medida que los agentes extienden las habilidades humanas. Un solo empleado ahora puede crear agentes que activen miles de consultas por minuto. Los agentes realizan trabajos que los humanos no pueden mantener. Supervisan los datos de la empresa las 24 horas, todos los días. Actúan en tiempo real. Los sistemas ahora deben respaldar la velocidad y la escala del agente y amplificar la intuición del humano.

Ya no basta con analizar el pasado o incluso hacer predicciones basadas en él. Un agente se ejecuta en el momento. En la era de los agentes, los sistemas deben cerrar el ciclo entre el indicador y la resolución, lo que permite que los datos actúen en el mundo tan rápido como este cambia.

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

Los agentes requieren acceso al 100% de tus datos para funcionar de manera eficaz. Derribamos los silos y llevamos la IA multimodal a los datos, sin importar 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 de forma local sin necesidad de transferirlos. Este enfoque de Open Lakehouse ofrece un ROI del 117%  con un período de recuperación de menos de seis meses.

Leer el estudio de Forrester

El puente entre la inteligencia y la acción es la confianza. Nuestro Knowledge Catalog evoluciona más allá de los permisos simples para proporcionar un contexto activo y universal en datos no estructurados, modelos de AA y herramientas de agentes que impulsan la IA, lo que mejora la eficacia y la exactitud de los agentes. Con la integración de Looker y nuestro motor de conocimiento semántico, fundamentamos tus agentes en la verdad, lo que mejora la exactitud de la identificación de conjuntos de datos en un 50% y reduce las alucinaciones de la IA generativa hasta en un 66%.

Aprovecha la IA confiable

Con Google, la IA está integrada, no incorporada. Somos el único proveedor diseñado de forma exclusiva en toda la cadena de suministro de IA, ya que somos dueños de todo, desde la red de fibra global y las TPU hasta los modelos de Gemini y la plataforma de agentes de Gemini Enterprise. Como somos propietarios de la pila, creamos inteligencia de 8 a 16 veces más rentable que los competidores. Gemini se integra directamente en la pila para resolver problemas en menos pasos. Los tiempos de ejecución avanzados de BigQuery ofrecen consultas 6 veces más rápidas, Apache Spark se ejecuta 4.5 veces más rápido que Spark de código abierto con Lightning Engine y AlloyDB maneja cargas de trabajo transaccionales 4 veces más rápido que PostgreSQL estándar.

Leer el informe de GigaOm

Este rol pasa del entrenamiento de modelos a la creación de agentes. Con la integración de Gemini Enterprise y Spark, los científicos de datos crean motores de razonamiento que se encuentran justo al lado de los datos. En lugar de predicciones por lotes, crean agentes que usan nuestro motor de conocimiento para razonar sobre datos en tiempo real y reaccionar de forma instantánea.

El análisis se convierte en una conversación confiable en lugar de una tarea de recuperación de SQL. Los agentes se ubican entre el usuario y los datos, y generan consultas y visualizaciones a través de BigQuery y Looker. Esto les da a los empleados un equipo incansable de analistas de datos. 

Para pasar del pensamiento a la acción, los desarrolladores necesitan una base de datos que pueda manejar el proceso de pensamiento de un agente. Combinamos los mundos transaccionales y analíticos a través de AlloyDB y Spanner. Ahora los desarrolladores pueden crear agentes que leen el historial y toman medidas en un solo bucle lógico. Estandarizamos la forma en que los agentes se conectan a las herramientas a través del Protocolo de contexto del modelo (MCP), lo que permite la ejecución directa y une la percepción y la acción.