El papel de la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) en la IA está siendo fuertemente debatido a medida que se acerca 2026, y muchos cuestionan su viabilidad a largo plazo en su forma actual. La arquitectura original del pipeline de RAG, que funciona de manera similar a una búsqueda básica, se enfrenta a crecientes críticas debido a sus limitaciones en la recuperación de información.

Según expertos de la industria, el problema central de la RAG tradicional radica en su recuperación de consultas en un punto específico en el tiempo. Esto significa que el sistema encuentra resultados específicos para una consulta en el momento exacto en que se realiza. Además, las primeras implementaciones de RAG, particularmente las anteriores a junio de 2025, a menudo estaban restringidas a fuentes de datos únicas. Estas limitaciones han alimentado un sentimiento creciente entre los proveedores de que RAG, tal como se concibió inicialmente, se está volviendo obsoleta.

Durante décadas, las bases de datos relacionales como Oracle dominaron el panorama de los datos, organizando la información en filas y columnas. Sin embargo, esta estabilidad se ha visto interrumpida por la aparición de almacenes de documentos NoSQL, bases de datos de grafos y, más recientemente, sistemas basados en vectores. El auge de la IA agentic ha acelerado la evolución de la infraestructura de datos, haciéndola más dinámica que nunca.

Las limitaciones de RAG resaltan una tendencia más amplia: la creciente importancia de los datos en la era de la IA. A medida que la infraestructura de datos evoluciona, la necesidad de métodos de recuperación más sofisticados y versátiles se vuelve primordial. El debate en torno a RAG refleja un cambio mayor en la comunidad de la IA hacia la exploración de nuevos enfoques para la gestión y utilización de datos. Es probable que el futuro de la recuperación de datos implique sistemas más complejos y adaptables que puedan superar las limitaciones de los pipelines de RAG actuales.