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 muchos proveedores afirmando que la arquitectura original del pipeline de 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 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 ha traído consigo un período de rápida evolución en la infraestructura de datos, más rápido que en cualquier otro momento reciente.
El problema central con el RAG temprano radica en su naturaleza estática. Recupera información basada en una consulta específica en un momento específico, careciendo de la adaptabilidad dinámica necesaria para aplicaciones de IA más complejas. Esto ha impulsado el desarrollo de enfoques más sofisticados para la recuperación e integración de datos.
Las limitaciones de RAG resaltan 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 sofisticados, su dependencia de datos de alta calidad y de fácil acceso crece exponencialmente. Esto ha llevado a un renovado enfoque en la infraestructura de datos y al desarrollo de nuevas herramientas y técnicas para gestionar y utilizar los datos de forma eficaz. El debate en torno al futuro de RAG subraya la naturaleza dinámica del panorama de la IA y la búsqueda continua de formas más eficientes y efectivas de aprovechar los datos.
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