El papel de la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) 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 una única fuente de datos.
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 al cierre de 2025, la era de la IA agentic está provocando que la infraestructura de datos evolucione a un ritmo sin precedentes.
El problema central con los primeros pipelines RAG, como señaló Kerner, es su similitud con las funciones de búsqueda simples. Recuperan información basada en una consulta específica en un momento particular. Esto contrasta con las demandas de las aplicaciones modernas de IA que requieren una integración de datos más dinámica y completa.
Las limitaciones de RAG han impulsado la innovación en la infraestructura de datos. El enfoque se está desplazando hacia sistemas que puedan manejar múltiples fuentes de datos y adaptarse a las necesidades de información en evolución. Esta evolución refleja un reconocimiento más amplio de que los datos son más críticos que nunca en la era de la IA.
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