El papel de la Generación Aumentada por Recuperación (RAG, por sus siglas en inglés) en la IA está siendo fuertemente debatido a medida que se acerca 2026, con algunos proveedores afirmando que la arquitectura original del pipeline RAG se está volviendo obsoleta. Este cambio está impulsado por las limitaciones de los primeros sistemas RAG, que funcionaban de manera muy similar a los motores de búsqueda básicos, recuperando resultados para consultas específicas en momentos específicos, a menudo limitados a fuentes de datos únicas.

Durante décadas, el panorama de los datos se mantuvo relativamente estable, dominado por las bases de datos relacionales. Sin embargo, el auge de los almacenes de documentos NoSQL, las bases de datos de grafos y, más recientemente, los sistemas basados en vectores, ha interrumpido esta estabilidad. Según Sean Michael Kerner, escribiendo en VentureBeat a finales de 2025, la era de la IA agentiva está provocando que la infraestructura de datos evolucione más rápido que nunca.

El problema central con los primeros pipelines RAG, como han destacado numerosos expertos en IA, es su incapacidad para adaptarse a los paisajes de información dinámicos. Estos sistemas fueron diseñados principalmente para recuperar y presentar información basada en un índice fijo, careciendo de la capacidad de razonar o inferir más allá de la consulta inicial. Esta limitación ha llevado a la búsqueda de métodos más sofisticados de recuperación e integración de conocimiento en los sistemas de IA.

Las implicaciones de este cambio se extienden más allá del ámbito técnico. A medida que la IA se integra cada vez más en diversos aspectos de la sociedad, la necesidad de sistemas que puedan acceder, procesar y razonar sobre la información de una manera más matizada e integral se vuelve crítica. Las limitaciones de los primeros sistemas RAG resaltan la importancia de la investigación y el desarrollo continuos en la infraestructura de datos de la IA.

Si bien algunos proclaman la "muerte de RAG", el concepto subyacente de aumentar los modelos de IA con conocimiento externo sigue siendo vital. El enfoque ahora está en desarrollar arquitecturas más avanzadas que superen las limitaciones del pipeline RAG original. Estos avances incluyen la incorporación de múltiples fuentes de datos, la habilitación de actualizaciones en tiempo real y la integración de capacidades de razonamiento. La evolución de RAG refleja una tendencia más amplia en la IA hacia sistemas más dinámicos, adaptables e inteligentes.