Este martes 16 de junio, San Francisco fue sede de la apertura del Data+AI Summit 2026, el mayor evento del mundo dedicado a datos, aplicaciones e inteligencia artificial corporativa, organizado por Databricks. El primer día dejó un mensaje claro: la IA dentro de las empresas está dejando de limitarse a responder preguntas sobre los datos del Lakehouse y pasa a ejecutar tareas, corregir problemas y tomar decisiones en los procesos del negocio, siempre bajo supervisión humana y con reglas claras de gobernanza. A continuación, reunimos los principales lanzamientos del día.
Datos que responden en milisegundos, sin duplicar nada
Las empresas que necesitaban respuestas instantáneas, para un tablero operativo o una aplicación para clientes, solían copiar los datos a un sistema separado y más rápido, aislado del resto de la operación, como mantener dos versiones del mismo inventario en lugares diferentes, con el costo y el riesgo que eso implica.
Databricks anunció Lakehouse//RT, un motor que entrega respuestas en milisegundos directamente sobre los datos que ya existen en la plataforma, sin copiar nada a un entorno paralelo. En pruebas con empresas de retail, energía y telecomunicaciones, el tiempo de respuesta bajó de segundos a milisegundos, en algunos casos decenas de veces más rápido. Es como abrir un carril exprés dentro de la carretera existente, en lugar de construir una autopista paralela solo para quienes tienen prisa.
La misma lógica llega a la ingesta de datos: Zerobus Ingest incorpora grandes volúmenes de eventos sin depender de colas de mensajes tradicionales, y un nuevo modo en tiempo real llega a los pipelines automatizados de Spark, reduciendo casi a cero el desfase entre lo que ocurre en el negocio y lo que aparece en los informes.
La ingeniería de datos gana autonomía
Databricks reposicionó Lakeflow como centro único para capturar, transformar y organizar datos, con IA que ayuda en cada etapa, incluso en la escritura del código.
El gran protagonista es Genie ZeroOps, un agente que vigila pipelines, tablas y modelos en producción. Cuando algo falla, investiga la causa raíz a partir del historial completo del dato, propone una corrección y la prueba en un entorno aislado, con una copia de los datos reales, antes de solicitar la aprobación humana.
Otras novedades refuerzan esta automatización: Lakeflow Designer permite que los equipos de negocio armen pipelines visuales sin código, Lakeflow Connect ya cuenta con más de cien conectores listos para sistemas corporativos y Lakeflow Jobs asume la orquestación de todo, en sustitución de herramientas legadas que muchas empresas todavía mantienen por su cuenta.
De asistente de chat a compañero de trabajo
Genie One deja de ser una ventana de chat y pasa a funcionar como un colega digital, disponible en Slack, en Teams y en el celular, capaz de preparar documentos y cruzar información de distintos sistemas por su cuenta, respetando los permisos de quien pregunta.
Más relevante para quienes definen procesos: cualquier usuario puede convertir una instrucción en un Genie Agent, un asistente especializado y reutilizable, entrenado para una tarea específica y que puede compartirse con el equipo. Detrás de esto está Genie Ontology, un diccionario vivo que aprende, a partir de tableros, consultas y documentos, qué significa realmente cada término en ese negocio y qué fuentes son más confiables, como si la IA ya hubiera leído el manual interno completo de la compañía.
Esta nueva generación de agentes también necesitaba buscar información de forma rápida y más económica: Lakebase Search organiza esa memoria como un archivo inteligente, en el que lo que se consulta con frecuencia queda a mano y el resto cuesta mucho menos almacenar. Y para quienes construyen estas soluciones internamente, Agent Bricks funciona como un banco de trabajo completo para crear agentes propios, con la posibilidad de elegir entre distintos modelos del mercado y con memoria, búsqueda y seguridad integradas.
¿Quién controla a los agentes? Gobernanza a otra escala
Multiplicar los agentes de IA plantea una pregunta inevitable: ¿quién controla lo que pueden o no pueden hacer? La respuesta fue ampliar Unity Catalog, el catálogo central de gobernanza, y lanzar Unity AI Gateway, una torre de control para todo el tráfico de inteligencia artificial de la empresa que monitorea costos, acciones permitidas y datos sensibles, ya integrada con nombres como CrowdStrike, Okta, Palo Alto Networks y Zscaler.
Unity Catalog también incorporó un glosario corporativo y dominios de negocio, para garantizar que un término como “cliente activo” signifique lo mismo para un analista, para la dirección y para un agente de IA, en cualquier nube o región de la empresa.
Datos e IA sin fronteras entre empresas
Compartir datos entre socios siempre obligó a elegir entre duplicar archivos o convivir con la burocracia de red. Databricks anunció OpenSharing, la evolución del protocolo Delta Sharing creado hace cinco años, ahora donado a la Linux Foundation como estándar abierto del sector, que también permite compartir modelos de IA y agentes completos entre empresas y nubes diferentes.
Un detalle resuelve un problema recurrente de TI: SecureConnect elimina la configuración manual de red para cada nuevo socio, un proceso que antes tomaba semanas. Es la diferencia entre negociar una carretera privada con cada socio y construir una única caseta de peaje, configurada una sola vez, por la que todos pasan de forma segura.
El marketing también tiene sus propios agentes
CustomerLake es una nueva plataforma de datos de clientes construida dentro del propio Lakehouse. En lugar de exportar datos a una herramienta externa de campañas, la empresa cuenta con agentes que construyen el perfil único de cada cliente y deciden, de forma continua, cuál es la próxima mejor oferta, en qué canal y en qué momento, sustituyendo el ciclo manual de definir la audiencia, validar, enviar y medir para cada nuevo objetivo.
Crear una aplicación interna como si fuera una conversación
Genie App Builder permite describir en lenguaje natural una aplicación interna sencilla, como un formulario o un tablero, y seguir su construcción en tiempo real, ya conectada a los datos de la empresa. La diferencia frente a otras herramientas similares es el control: App Spaces define, antes de que se cree la primera aplicación, a qué datos puede acceder cada área, como un kit de armado al que ya se le quitaron las piezas más delicadas. Las aplicaciones más pequeñas también pasan a ejecutarse en una infraestructura que se enciende y apaga sola según el uso, lo que reduce el costo de herramientas que se usan pocas veces por semana.
Qué significa esto para quienes toman decisiones
Los anuncios del primer día confirman una tendencia que Digiage sigue de cerca: los datos y la inteligencia artificial dejaron de ser proyectos aislados de tecnología y se convirtieron en infraestructura de decisión, con agentes que asumen tareas operativas bajo capas de gobernanza equivalentes, o superiores, a las que ya existían para los sistemas tradicionales.
Para sectores como energía, servicios financieros e industria, la pregunta ya no es si vale la pena invertir en una base de datos sólida y gobernada, sino a qué velocidad la competencia ya lo está haciendo.