En el marco del Oracle AI World Tour, la compañía anunció nuevas capacidades de inteligencia artificial agéntica para Oracle AI Database, orientadas a facilitar el desarrollo y despliegue de aplicaciones autónomas sobre datos empresariales en entornos de producción.
El anuncio apunta a uno de los principales desafíos en la adopción de IA: cómo utilizar datos en tiempo real sin aumentar la complejidad ni comprometer la seguridad. Para ello, Oracle propone integrar la inteligencia artificial directamente dentro de la base de datos, evitando el traslado de información entre sistemas y permitiendo que los agentes accedan a datos donde estos residen.
“Con Oracle AI Database, los clientes no solo almacenan datos, los ponen a disposición de la IA. Esto permite desarrollar aplicaciones que consultan y actúan sobre datos empresariales en tiempo real, con la solidez que exigen entornos críticos”, señaló Juan Loaiza, vicepresidente ejecutivo de tecnologías de bases de datos de Oracle.
Datos empresariales y base avanzada privacidad
Entre las principales innovaciones destaca Oracle Autonomous AI Vector Database, que permite desarrollar aplicaciones basadas en vectores mediante APIs e interfaces simplificadas, junto con AI Database Private Agent Factory, una herramienta sin código que facilita la creación y gestión de agentes de IA directamente sobre los datos empresariales, sin necesidad de compartir información con terceros.
A esto se suma Unified Memory Core, que permite operar con distintos tipos de datos —vectoriales, JSON, relacionales o espaciales— en un solo sistema, reduciendo la latencia y facilitando el uso de información en tiempo real.
La seguridad es otro de los ejes del anuncio. Oracle incorporó capacidades como Deep Data Security, que define reglas de acceso a nivel de usuario directamente en la base de datos, y Private AI Services Container, que permite ejecutar modelos de IA dentro del entorno del cliente, evitando la exposición de datos a proveedores externos.
Asimismo, Trusted Answer Search introduce un enfoque más controlado en la generación de respuestas, al vincular consultas con información previamente validada, reduciendo riesgos asociados a errores o interpretaciones incorrectas de modelos de lenguaje en estos datos empresariales.
Oracle también destacó que estas capacidades están disponibles en entornos multicloud, híbridos y locales, junto con el uso de estándares abiertos que permiten integrar datos desde distintas fuentes. En este contexto, soluciones como Vectors on Ice y Autonomous AI Database MCP Server buscan facilitar el acceso seguro y unificado a datos empresariales y data lakes.
Desde la industria, Steven Dickens, CEO y analista principal de HyperFRAME Research, destacó que contar con un “núcleo de memoria unificado” será clave para desarrollar agentes de IA confiables y escalables en entornos empresariales.
Con estas innovaciones, Oracle busca posicionar su base de datos como un componente central en la adopción de IA en empresas, permitiendo desarrollar aplicaciones autónomas sin necesidad de mover datos ni rediseñar la infraestructura tecnológica.
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