A medida que se acerca 2026, el papel de la Generación Aumentada por Recuperación (RAG, por sus siglas en inglés) en la IA está siendo objeto de un intenso debate, y muchos proveedores afirman que la arquitectura original del pipeline de RAG se está quedando obsoleta. Este cambio se debe a las limitaciones del RAG tradicional, que funciona de forma muy parecida a una búsqueda básica, recuperando resultados para consultas específicas en momentos concretos y, a menudo, limitado 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 alterado esta estabilidad. Según Sean Michael Kerner, en un artículo de 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 principal del pipeline RAG inicial, tal como se construyó antes de junio de 2025, es su naturaleza restrictiva. Le cuesta adaptarse a las necesidades dinámicas de las aplicaciones de IA modernas que requieren la integración y el análisis de datos en tiempo real a través de múltiples fuentes. Esto ha llevado a la búsqueda de métodos más sofisticados de recuperación y aumento de datos.

Las limitaciones de RAG ponen de manifiesto una tendencia más amplia: la creciente importancia de los datos en la era de la IA. A medida que los modelos de IA se vuelven más complejos y ávidos de datos, la capacidad de acceder, procesar e integrar eficientemente diversas fuentes de datos se vuelve fundamental. Esto ha impulsado la innovación en la infraestructura de datos, con un enfoque en sistemas que puedan manejar la escala y la complejidad de las cargas de trabajo de la IA moderna.

El debate en torno al futuro de RAG refleja una evolución más amplia en el panorama de los datos. Lo que antes se consideraba de vanguardia está siendo reevaluado a la luz de los nuevos avances tecnológicos y las demandas cada vez mayores de la IA. La atención se está desplazando hacia soluciones de datos más adaptables e integrales que puedan impulsar la próxima generación de aplicaciones de IA.