Una empresa clave en implementación de ciencia de datos se unió a OpenAI para impulsar una nueva manera de que las compañías trabajen con agentes de inteligencia artificial.

El "bloque agente" de Databricks, integrado en su plataforma de inteligencia de datos, incluirá modelos como GPT-5 dentro de entidades preparadas para el uso empresarial. Estos agentes podrán analizar información, tomar decisiones a partir de datos, automatizar tareas y contemplar aspectos como normativas o estándares de ciberseguridad.

La propuesta permite ejecutar modelos de lenguaje a gran escala y aprovechar su capacidad dentro de un ecosistema adaptado a las necesidades del negocio.

Se calcula que la alianza tiene un valor de US$ 100 millones, con el objetivo de "ofrecer IA de vanguardia a empresas de todo el mundo".

"Estamos observando una demanda abrumadora por parte de clientes empresariales que buscan desarrollar aplicaciones y agentes de IA basados en sus datos, adaptados a sus necesidades comerciales específicas", afirmó Ali Ghodsi, cofundador y director ejecutivo de Databricks, en un comunicado. "Esta alianza facilita a las empresas el aprovechamiento seguro de sus datos y modelos OpenAI a escala, con la mejor gobernanza y rendimiento del mercado".

"La demanda empresarial de IA de vanguardia está en auge", añadió Brad Lightcap, director de operaciones de OpenAI. "Nuestra colaboración con Databricks lleva nuestros modelos más avanzados a donde ya se encuentran los datos empresariales seguros, lo que facilita a las empresas la experimentación, la implementación y el escalado de agentes de IA con un impacto real".

Más sobre la gente de Databricks y la innovación

Databricks es una empresa con un peso propio que ofrece servicios a una gran cantidad de clientes en distintos sectores.

Durante el evento Imagination in Action, realizado en septiembre en Stanford, Navin Chaddha, socio gerente de Mayfield, dialogó con Ion Stoica, presidente y cofundador de Databricks, y Matei Zaharia, director de tecnología de la compañía. La conversación giró en torno a los motores de datos que impulsan la inteligencia artificial más avanzada y al trabajo que viene realizando la empresa junto a proveedores y otros actores para mejorar lo que hoy está disponible para las compañías.

Chaddha quiso saber cómo logra Databricks lo que hace y si hay algún "elemento especial" que motive a su equipo a innovar.

"Creo que muchos de estos proyectos empezaron a cobrar impulso", respondió Stoica. "Y ahora llega un punto en el que algunas empresas van a considerar apostar a largo plazo por esa tecnología, ese sistema, y en ese momento se preguntan: '¿Qué va a pasar?'".

Las empresas, explicó Stoica, buscan confianza. Necesitan tener la certeza de que vale la pena apostar por una tecnología.

"Quieren asegurarse de que exista una entidad bien financiada que respalde el proyecto, lo desarrolle, corrija errores, prepare todo para producción, etc.", explicó. "Por lo tanto, si se quiere ir un paso más allá y tener un impacto más amplio, alguien tiene que respaldar el producto a largo plazo y comprometerse con él".

El ciclo de la inteligencia artificial

"Definitivamente, es una mezcla de áreas sobrevaloradas y otras que probablemente están subestimadas", respondió Zaharia, ante la consulta de Chaddha sobre el momento que atraviesa la comunidad empresarial en relación con la inteligencia artificial. "A la gente le está llevando un tiempo entender qué se puede hacer bien con la IA y qué no, pero empiezan a tener una idea. Y todos los días se lanzan a producción muchas aplicaciones que funcionan bien".

Como ejemplo, mencionó a los agentes codificadores.

"Los agentes son realmente útiles para muchas cosas", explicó Zaharia. "Pero también para muchas otras cosas, con documentos, y solo en el ámbito empresarial, hay muchas cargas de trabajo. Y en el ámbito del consumidor, obviamente, hay una cantidad enorme".

La línea de tiempo

"Las cosas están evolucionando muy rápido", apuntó Stoica. "Al hacer estas preguntas, hay que recordar que ChatGPT se lanzó hace menos de tres años. Es sorprendente la situación actual: todo el mundo habla de estos modelos; antes, solo los investigadores los mencionaban".

Según sugirió, el avance de la inteligencia artificial está lejos de haber terminado.

"Creo que... estos modelos son muy inteligentes, pero también imprecisos y alucinantes; no podemos decir que haya habido mucho progreso en ese aspecto. Creo que donde se observa un gran progreso es en los dominios y las aplicaciones... es decir, cabe esperar que la gente siga trabajando para mejorar estos modelos para que no solo sean eficaces en cuanto a las respuestas y soluciones que ofrecerán, sino también en cuanto a la precisión, la fiabilidad y la fiabilidad del mercado. Creo que aún queda mucho trabajo por hacer en ese ámbito, probablemente también trabajo fundamental".

Bajando un poco el ritmo

"Para los LLM y VLM, está claro que, en términos de capacidades, el avance se está desacelerando un poco, pero también es evidente que, con el mismo nivel de capacidades, se puede reducir drásticamente el costo", sostuvo Zaharia. "Así que todo lo que hoy solo puede ejecutarse en un centro de datos, podría ejecutarse en el borde o ser más económico, porque se trata de una combinación de personal de hardware y software, además de la inversión en entrenamiento. Si se entrena un modelo pequeño durante más tiempo, mejora".

El grupo también conversó sobre inferencia, cuellos de botella y otras cuestiones de diseño, en torno a los tipos de innovación que Databricks ya está llevando a la práctica.

Una visión más integrada

Algo que resulta especialmente interesante de la colaboración entre Databricks y OpenAI es la posibilidad de integrar agentes de inteligencia artificial en una plataforma con un ecosistema de herramientas que amplía el acceso a estas tecnologías. En las clases del MIT, donde estudiantes interactúan con especialistas, se discutió mucho sobre las soluciones sin código y de bajo código, y cómo estas alternativas ayudan a que más personas puedan usar la tecnología. Iniciativas como esta marcan un camino más claro en ese sentido. Habrá más novedades pronto.

Con información de Forbes US.