IA y Arquitecturas de Datos: Cómo Redefinir tu Plataforma para una Empresa AI-Native

Evolución de arquitecturas de datos para IA

La Inteligencia Artificial ha dejado de ser una capa funcional superpuesta a los sistemas tradicionales para convertirse en un principio estructural que redefine cómo deben diseñarse, gobernarse y operar las arquitecturas de datos modernas. Durante décadas, las plataformas empresariales se han construido alrededor de patrones estables: bases de datos relacionales, almacenes centralizados, ETLs recurrentes y modelos de gobernanza que asumían que el dato era fundamentalmente un activo estático. Sin embargo, la irrupción de modelos de machine learning —y, más recientemente, los modelos generativos y LLMs— ha provocado un cambio profundo: ahora el dato es dinámico, contextual, tiempo-dependiente y semánticamente rico..

Según el último informe de Akamai. Aumentan las amenazas de ransomware y los atacantes adoptan la extorsión cuádruple

ransomware

El informe analiza las tácticas, técnicas y procedimientos utilizados por los atacantes, así como las consecuencias para las organizaciones

Akamai Technologies ha descubierto que los atacantes están implementando una nueva táctica de extorsión en cuatro fases en las campañas de ransomware, aunque la doble extorsión sigue siendo el enfoque más común..

Dataiku and Databricks Join Forces in LLM Mesh Partner Program

Dataiku has announced a partnership with Databricks as part of its Large Language Models (LLMs) Mesh Partner Program. The partnership aims to address challenges related to cost control, security, privacy, and trust in LLMs.

The LLM Mesh is a common backbone for securely building and scaling Generative AI applications in the enterprise context.

The partnership will simplify the adoption of Generative AI, provide comprehensive data access, and connectivity to Databricks endpoints.

Azure Machine Learning

Azure Machine Learning

Azure Machine Learning es una plataforma basada en la nube que permite a los usuarios crear, entrenar y desplegar modelos de aprendizaje automático y análisis predictivo sin tener que preocuparse por la infraestructura subyacente. La plataforma facilita la creación y el entrenamiento de modelos de datos, que luego pueden desplegarse de diversas maneras y utilizarse en múltiples aplicaciones..