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MastekHw > Noticias > Noticias > Oracle anuncia novedades para Oracle AI Database
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Oracle anuncia novedades para Oracle AI Database

Carlos Cantor
Última actualización: abril 7, 2026 5:05 pm
Carlos Cantor
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Oracle anuncia novedades para Oracle AI Database
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Oracle ha anunciado nuevas innovaciones de IA agéntica para Oracle AI Database que ayudarán a los clientes a crear, desplegar y ampliar aplicaciones de IA autónoma seguras compatibles con cargas de trabajo de producción a gran escala. Oracle AI Database combina IA agéntica y datos en bases de datos operativas y lakehouses analíticos. Permite a los agentes de IA acceder de forma segura a datos empresariales en tiempo real allí donde residen y usarlos con LLM entrenados con datos públicos para ofrecer insights de negocio. Los clientes pueden escoger modelos de IA, marcos autónomos, formatos de datos abiertos y plataformas de despliegue. Asimismo, los clientes que utilizan Oracle Exadata podrán disfrutar de Exadata Powered AI Search, que ofrece IA autónoma a la mayor escala posible, con consultas de IA aceleradas para cargas de trabajo de IA autónoma de gran volumen y múltiples pasos.

«La próxima ola de IA empresarial se definirá por la capacidad de los clientes para usar IA en sistemas empresariales de producción críticos para ofrecer innovaciones, insights y una productividad revolucionarios de forma segura», afirma Juan Loaiza, vicepresidente ejecutivo de tecnologías de bases de datos de Oracle. «Con ayuda de Oracle AI Database, los clientes no solo almacenan datos, los ponen a disposición de la IA. Al combinar la IA y los datos, ayudamos a los clientes a desarrollar rápidamente y gestionar aplicaciones de IA agéntica que pueden realizar consultas y actuar en función de datos empresariales en tiempo real con la solidez que esperan las empresas que cotizan en bolsa en entornos de nube y locales».

Innova más rápido con IA diseñada para los datos

Con capacidades de IA concebidas para los datos, Oracle AI Database  ayuda a eliminar la necesidad de crear y mantener pipelines de desplazamiento de datos que añaden complejidad y riesgos de seguridad y podrían empeorar los resultados. Entre estas nuevas capacidades se incluyen las siguientes:

  • Oracle Autonomous AI Vector Database ofrece la simplicidad de una base de datos vectorial con toda la potencia de Oracle AI Database. Ayuda a los desarrolladores y científicos de datos a desarrollar aplicaciones basadas en vectores rápida y fácilmente usando API intuitivas y una interfaz web simple de usar. Basada en Oracle Autonomous AI Database, combina una experiencia de desarrollador sencilla con una seguridad, una fiabilidad y una escalabilidad de clase empresarial. Actualmente disponible de forma limitada, se puede acceder a Autonomous AI Vector Database a través de Oracle Cloud Free Tier o de un modo para desarrolladores con precio reducido. Con un solo clic, los clientes pueden actualizar de forma sencilla para disfrutar de toda la potencia de Oracle Autonomous AI Database cuando sus necesidades crecen, con compatibilidad total para datos de grafos, espaciales, JSON, relacionales, de texto, SQL paralelo, etc., eliminando la necesidad de bases de datos independientes y complejos flujos de trabajo de IA autónoma entre bases de datos.
  • Oracle AI Database Private Agent Factory permite a los analistas empresariales y expertos de dominio crear agentes y flujos de trabajo basados en datos de forma rápida y segura. AI Database Private Agent Factory es un generador de agentes de IA sin código que se ejecuta como un contenedor en nubes públicas o entornos locales, garantizando la seguridad de los datos de los clientes al permitirles crear, desplegar y gestionar agentes de IA sin necesidad de compartir datos con terceros. AI Database Private Agent Factory incluye múltiples agentes de IA preintegrados especializados en datos, como Database Knowledge Agent, Structured Data Analysis Agent y Deep Data Research Agent. Otros enfoques se basan en la orquestación de agentes externos o deben realizar llamadas a distintos tipos de bases de datos. Oracle ha simplificado la IA autónoma para los usuarios empresariales incluyéndola en AI Database para ofrecer consistencia y sencillez con seguridad, resiliencia y escalabilidad de clase empresarial para todas las cargas de trabajo autónomas.
  • Con Oracle Unified Memory Core , los usuarios pueden almacenar contexto para los agentes de IA en un solo sistema. Permite un razonamiento de latencia baja único para datos vectoriales, JSON, de grafos, relacionales, espaciales y columnares en un motor convergente, con unas transacciones y una seguridad consistentes.

Minimiza los riesgos asociados a la IA

Oracle AI Database ayuda a los clientes a guardar sus datos de forma segura y protegerlos de ataques externos, usos indebidos internos, divulgaciones accidentales y exposición no deseada a LLM en entornos multicloud, híbridos y locales. Entre estas nuevas capacidades se incluyen las siguientes:

  • Oracle Deep Data Security implementa potentes reglas de acceso a los datos de extremo a extremo y en función del usuario en la base de datos. Cada usuario final o agente de IA que actúe en nombre de un usuario final puede ver únicamente lo que está autorizado a ver. Puede aplicar sofisticadas reglas basadas en el rol y la función. Por ejemplo, puede especificar qué partes de una cuenta de cliente están autorizados a ver los comerciales, el equipo de finanzas, el personal de almacén, la directiva, los agentes de soporte y los familiares del cliente. Esto brinda capacidades únicas de seguridad de datos con respecto a los usuarios finales para proteger frente a las nuevas amenazas de la era de lA, como la inyección de prompts, mediante controles declarativos nativos en la base de datos que aplican principios de acceso basado en privilegios mínimos. Al centralizar y desvincular la seguridad del código de las aplicaciones, ayuda a los clientes a determinar de forma sencilla quién puede ver qué datos, actualizar continuamente las reglas de acceso según surgen nuevas amenazas y ofrece barreras efectivas para los agentes que trabajan en Oracle AI Database. La seguridad en la fuente de los datos, la base de datos, proporciona una protección superior cuando los agentes de IA acceden directamente a los datos en nombre de usuarios finales.
  • Oracle Private AI Services Container permite a clientes con estrictos requisitos de seguridad ejecutar instancias de modelos de IA evitando que se compartan datos con proveedores de IA de terceros o se envíen datos fuera de su firewall. Asimismo, ayuda a mitigar los cuellos de botella de rendimiento permitiendo a los clientes descargar tareas de IA que hacen un uso intensivo de recursos informáticos (como la generación de incrustaciones vectoriales) fuera de la base de datos, lo que ayuda a garantizar la seguridad de los datos en su entorno. El contenedor puede desplegarse en la nube pública, en nubes privadas o en entorno local, incluso en entornos aislados.
  • Oracle Trusted Answer Search ofrece a las empresas un modo preciso, verificable y determinista de usar la IA para proporcionar respuestas a los usuarios finales. En lugar de usar directamente un LLM para responder a una pregunta de un usuario final, Trusted Answer Search usa AI Vector Search para vincular la pregunta con un informe creado con anterioridad. Esto ayuda a mitigar el riesgo de alucinaciones de los LLM probabilísticos o de interpretación errónea de las consultas por parte de estos.

Acaba con la dependencia para tus datos de IA con estándares y marcos abiertos

Oracle AI Database se ejecuta en todos los proveedores de nube líderes y en entornos híbridos o locales. Brinda a los clientes flexibilidad para elegir el modelo de IA y el marco de IA autónoma de nivel de aplicación que se ajusta mejor a sus necesidades. Pueden crear, desplegar y ejecutar aplicaciones de IA autónoma usando formatos de datos y estándares abiertos. Entre estas nuevas capacidades se incluyen las siguientes:

  • Oracle Vectors on Ice proporciona a los cliente soporte nativo para datos vectoriales almacenados en tablas Apache Iceberg. AI Vector Search puede leer datos vectoriales directamente en tablas Iceberg, crear índices vectoriales para acelerar la búsqueda vectorial y actualizar de forma automáticas esos índices cuando los datos vectoriales subyacentes cambian. Oracle Vectors on Ice permite la búsqueda de IA en datos de data lakes y una búsqueda unificada en los datos empresariales de la base de datos y los vectores almacenados en un data lake. Esto ayuda a los clientes a conseguir una inteligencia unificada de todas sus bases de datos y data lakes.
  • Oracle Autonomous AI Database MCP Server permite a agentes de IA externos y clientes MCP acceder de forma segura a Autonomous AI Database y sus capacidades sin necesidad de código de integración personalizado o configuraciones de seguridad manuales. Actúa como complemento de Oracle SQLcl MCP Server for Oracle AI Database, disponible a través de la extensión Oracle SQL Developer VS Code.

«En la era de la IA autónoma, un núcleo de memoria unificado es esencial para que los agentes puedan mantener el contexto en distintos tipos de datos, ya sean vectoriales, JSON, de grafos, columnares, espaciales, de texto o relacionales, sin la latencia o la rigidez de la sincronización externa», señala Steven Dickens, CEO y analista principal de HyperFRAME Research. “Solo Oracle AI Database ofrece esto en un motor de misión crítica único con procesamiento transaccional y analítico simultáneo, alta disponibilidad y una seguridad invulnerable, permitiendo razonamiento en tiempo real con datos empresariales dinámicos. Las organizaciones que no cuenten con esta base pasarán dificultades con agentes fragmentados y poco fiables, mientras que aquellas que recurran a Oracle lograrán una ventaja decisiva en el despliegue de IA escalable». Los clientes y desarrolladores pueden aprovechar las nuevas capacidades de IA autónoma de Oracle AI Database ya mismo, para empezar a desarrollar y desplegar aplicaciones de IA autónoma revolucionarias sin necesidad de desplazar datos, adquirir nuevas competencias o enfrentarse a obstáculos debido a la falta de escalabilidad de sus bases de datos y de barreras de seguridad para la IA autónoma.

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