Confluent presenta Data Streaming for AI para simplificar y acelerar el desarrollo de aplicaciones de IA en tiempo real

Juan Cascón Baños

hace 1 año

Confluent presenta Data Streaming for AI para simplificar y acelerar el desarrollo de aplicaciones de IA en tiempo real

La nueva iniciativa ampliará las alianzas y capacidades de producto de Confluent para ayudar a las empresas a crear innovaciones de IA en tiempo real con data streams

Confluent , Inc. (NASDAQ:CFLT), el pionero en data streaming, anunció hoy el Data Streaming for AI, una iniciativa para acelerar el desarrollo de las aplicaciones de IA en tiempo real.

Alcanzar la IA en tiempo real exige algo más que algoritmos rápidos; requiere datos fiables y relevantes obtenidos en el momento para conseguir perspectivas más inteligentes y rápidas. Para ayudar a las empresas a liberar todo el potencial de la IA con los datos contextuales más actuales de toda su empresa, Confluent está ampliando las alianzas con empresas líderes en el espacio de la IA y las bases de datos vectoriales, como MongoDB, Pinecone, Rockset, Weaviate y Zilliz. También está demostrando innovaciones de productos que incorporan los últimos avances en IA en su plataforma, con capacidades como un asistente generativo impulsado por IA que ayuda a generar código y responder preguntas sobre el entorno de data streaming.

«El data streaming es una tecnología fundacional para el futuro de la IA», afirma Jay Kreps, CEO y cofundador de Confluent. «Los data streams continuamente enriquecidos y fiables son clave para construir aplicaciones de IA de próxima generación que sean precisas y tengan el contexto rico y en tiempo real que exigen los casos de uso modernos. Queremos que sea más fácil para todas las empresas crear aplicaciones de IA potentes y estamos aprovechando nuestro amplio ecosistema de socios y experiencia en data streaming para ayudar a lograrlo.»

Aunque la promesa de la IA existe desde hace años, se ha producido un resurgimiento gracias a los avances de grandes modelos de lenguaje reutilizables (LLM), modelos de aprendizaje automático más accesibles y capacidades de GPU más potentes. Esto ha impulsado a las organizaciones a acelerar sus inversiones en IA. Sin embargo, un reto fundamental en la IA moderna es la falta de acceso a los datos relevantes en tiempo real que necesitan las aplicaciones de IA de forma oportuna, segura y escalable.

Durante la última década, la IA ha dependido en gran medida de los datos históricos, integrados con pipelines punto a punto lentos y basados en lotes que hacían que los datos fueran obsoletos e inconsistentes en el momento en que llegaban. Esto ya no es adecuado para los casos de uso de la IA en tiempo real que las empresas de hoy intentan poner en marcha, como la detección predictiva del fraude, los asistentes de viaje generativos de IA o las recomendaciones personalizadas. El problema se ve agravado por una gobernanza de datos y una escalabilidad deficientes. Como resultado, el ritmo de los avances de la IA se frena, ya que los desarrolladores se enfrentan constantemente a problemas con resultados obsoletos y alucinaciones de la IA muy poco fiables. No se trata solo de un obstáculo técnico, sino de una barrera a la innovación en IA.

«Aunque hay un crecimiento significativo en el número de empresas que experimentan con IA generativa, muchas se enfrentan a obstáculos derivados de una infraestructura de datos fracturada que carece de disponibilidad de los mismos en tiempo real y de confianza», dijo Stewart Bond, Vicepresidente de Inteligencia de Datos y Software de Integración de IDC. «La gestión de datos es el área de inversión más importante a medida que las organizaciones construyen una arquitectura de inteligencia que ofrece perspectivas a escala, apoya el aprendizaje colectivo y fomenta una cultura de datos. Aquellos que lo hacen bien han visto una mejora 4x en los resultados de negocio al eliminar la disponibilidad de datos en tiempo real y los obstáculos de confianza a través de la transmisión de datos, la gobernanza, la seguridad y la integración, por lo que vale la pena el esfuerzo.»

Cimentar el uso de datos en tiempo real para la IA moderna con Confluente

Las aplicaciones modernas de IA requieren que múltiples tecnologías y datos de numerosos dominios se combinen a la perfección. La iniciativa Confluent Data Streaming for AI tiene como objetivo ayudar a las organizaciones a crear y ampliar rápidamente aplicaciones de IA de próxima generación con una fuente compartida de verdad en tiempo real para todos los datos operativos y analíticos, independientemente de dónde se encuentren.

«Hemos creado una plataforma de IA diseñada para casos de uso crítico, en sectores en los que las empresas no pueden permitirse equivocarse», afirma David Ferrucci, fundador y CEO de Elemental Cognition. «Nuestro motor de razonamiento interactivo aprovecha un suministro continuo de datos fiables, fidedignos y actuales. La plataforma de flujo de datos de Confluent lo hace posible y nos permite mezclar y combinar datos de diferentes sistemas y optimizarlos para obtener perspectivas y respuestas contextualmente ricas en tiempo real.»

Como parte de este lanzamiento, Confluent ha ampliado las alianzas en el espacio de la IA y también se ha comprometido a ofrecer más capacidades de IA dentro de su propia plataforma para facilitar aún más el desarrollo de aplicaciones en tiempo real.

Alianzas ampliadas

Socios tecnológicos de Connect with Confluent: Confluent se ha asociado con MongoDB, Pinecone, Rockset, Weaviate y Zilliz para proporcionar datos contextuales en tiempo real desde cualquier lugar para sus bases de datos vectoriales. Las bases de datos vectoriales son especialmente importantes ya que pueden almacenar, indexar y enriquecer grandes conjuntos de datos en formatos que las tecnologías de IA como los LLM requieren. A través de estas integraciones, ahora se puede acceder directamente a los data streams totalmente gestionados de Confluent Cloud dentro de las plataformas de estos socios, lo que facilita aún más el uso de datos en tiempo real para aplicaciones impulsadas por IA. Esto es solo el principio, ya que Confluent busca ampliar sus asociaciones en el espacio de la IA con el programa Connect with Confluent.
Socios de Public Cloud: Confluent está aprovechando sus acuerdos de alianza estratégica con Google Cloud y Microsoft Azure para desarrollar integraciones, pruebas de concepto (POC) y esfuerzos de comercialización específicamente en torno a la IA. Por ejemplo, Confluent planea aprovechar las capacidades de IA generativa de Google Cloud para mejorar los conocimientos empresariales y la eficiencia operativa de los clientes de servicios financieros y minoristas. Con Azure Open AI y Azure Data Platform, Confluent planea crear una plantilla de solución Copilot que permita a los asistentes de IA realizar transacciones comerciales y proporcionar actualizaciones en tiempo real, beneficiando a sectores como las aerolíneas y el transporte.
Socios de servicios: Confluent está lanzando arquitecturas listas para POC con Allata e iLink que abarcan la tecnología de Confluent y los socios del cloud para ofrecer soluciones a medida para casos de uso verticales. Desarrollar, probar, implementar y ajustar estas aplicaciones de IA requiere un conjunto de habilidades específicas. Estos socios ofrecen esto para aliviar las conjeturas en torno a la creación de aplicaciones de IA en tiempo real, acelerando drásticamente el tiempo de creación de valor.

Innovaciones de producto

Asistente IA de Confluent: Para ayudar a los equipos a obtener las respuestas contextuales que necesitan para acelerar las innovaciones de ingeniería en Confluent, el asistente de IA de Confluent convierte las entradas de lenguaje natural, como «¿Cuál fue mi entorno más caro el mes pasado?» o «Dame una petición de API para producir mensajes a mi topic de pedidos», en sugerencias útiles y código preciso específico para su implementación. Esto es posible gracias a la combinación de información disponible públicamente, como la documentación de Confluent, con información contextual del cliente para proporcionar respuestas específicas y oportunas. Estará disponible para los clientes de Confluent Cloud en 2024.
IA para Apache Flink^® SQL: A lo largo de los próximos meses, Confluent anunciará una serie de actualizaciones de su recién anunciado servicio Flink para Confluent Cloud que aporta capacidades de IA a Flink SQL. En el escenario principal de Current, el evento del sector del data stream, Confluent demostrará cómo Flink puede realizar llamadas a la API OpenAI directamente desde Flink SQL. Esto desbloquea un sinfín de casos de uso, como calificar el sentimiento de las reseñas de productos o resumir las descripciones de artículos de los vendedores. Ayudará a aliviar las complejidades del stream processing, acelerando el tiempo de obtención de información.

Sumérjase en los casos de uso de Confluent con IA en Current 2023

La presentación de Current 2023 mostrará casos de uso reales de Confluent AI y demostraciones de las innovaciones de IA que forman parte de este lanzamiento. Asista hoy, 26 de septiembre, a las 8:45 a.m. PT (17H45 CET, Madrid). Regístrese ahora para asistir virtualmente. También habrá demostraciones en directo en el stand de Confluent para profundizar en las asociaciones de Confluent para aplicaciones de IA en tiempo real. ¡No se lo pierda!

Recursos adicionales

Lea el blog para más detalles sobre la iniciativa Data Streaming for IA
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Acerca de Confluent

Confluent encabeza una nueva categoría de infraestructura de datos centrada en el data in motion. Con su oferta cloud-native, Confluent se convierte en la plataforma fundamental para el data in motion, facilitando las conexiones que permiten que los datos de múltiples fuentes fluyan en tiempo real sin interrupción por toda la empresa.

Con Confluent, las empresas pueden cumplir las nuevas exigencias empresariales de ofrecer experiencias de cliente agradables y fluidas, así como lograr la transición de su back end a operaciones más sofisticadas, en tiempo real y software-driven.

Para obtener más información, visita www.confluent.es.

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