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. Este debate surge de las limitaciones inherentes a la arquitectura original del pipeline de RAG, que se asemeja a una función de búsqueda básica, según los analistas de la industria.
El problema central es que RAG, tal como se concibió inicialmente, recupera resultados vinculados a consultas específicas en momentos específicos. Además, los primeros pipelines de RAG, prevalentes antes de junio de 2025, a menudo operaban con una sola fuente de datos. Esto ha llevado a numerosos proveedores a sugerir que RAG se está volviendo obsoleto.
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.
Una conclusión clave de 2025 es la creciente importancia de los datos en la era de la IA. Las limitaciones de las primeras implementaciones de RAG resaltan la necesidad de enfoques más sofisticados para la recuperación e integración de datos. El futuro de las bases de datos vectoriales y otros métodos de almacenamiento y recuperación de datos probablemente estará determinado por la necesidad de superar estas limitaciones y respaldar aplicaciones de IA más complejas.
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