Recientemente Google Cloud ha anunciado una serie de actualizaciones en su plataforma Agentic Data Cloud, orientadas a facilitar la integración y ejecución de agentes de inteligencia artificial autónomos en entornos empresariales. Las novedades presentadas por la compañía abarcan desde mejoras en la arquitectura de lagos de datos y catálogos de información hasta nuevas herramientas para bases de datos transaccionales y soporte para desarrolladores.
Uno de los ejes centrales de la actualización es la ampliación de las capacidades del lago de datos sin fronteras basado en el formato abierto Apache Iceberg. Esta infraestructura permite unificar información distribuida en entornos multinube, sistemas locales y plataformas de software como servicio sin necesidad de mover los datos ni duplicar almacenamiento. Entre las novedades se incluye la disponibilidad general de las conexiones interregionales y sistemas de caché para entornos de Amazon Web Services y Microsoft Azure, así como la integración directa de AlloyDB con tablas de Iceberg, lo que posibilita consultar datos operativos y analíticos en una misma instrucción sin requerir procesos de extracción, transformación y carga.
En el apartado de gestión de metadatos y contexto, la compañía introdujo funciones automatizadas en su catálogo de conocimiento para que los agentes de inteligencia artificial operen con información precisa y alineada con las definiciones empresariales. El sistema incorpora mecanismos de aprendizaje automático que examinan fuentes de información no estructurada y repositorios corporativos para suministrar contexto contextualizado, apoyándose además en modelos semánticos provenientes de distintas plataformas del sector.
Asimismo, Google Cloud presentó soluciones de infraestructura diseñadas para responder a las exigencias de procesamiento de flujos de trabajo automatizados a gran escala. Entre ellas destaca la introducción de AlloyDB Express, una versión optimizada para desarrolladores y agentes de programación que permite un aprovisionamiento instantáneo y capacidades de pausa automática cuando no se encuentra en uso. En paralelo, la plataforma BigQuery incorporó nuevas capacidades de análisis de grafos y modelos nativos para la generación de pronósticos directamente mediante consultas estructuradas, buscando optimizar el rendimiento operativo y el control del costo de procesamiento en las organizaciones.
Fuente: Google Cloud
