CData Software está ampliando las capacidades de conectividad, contexto y control de la plataforma CData Connect AI para aumentar la precisión de los datos para aplicaciones y agentes de AI en producción.
CData está ampliando las capacidades de su plataforma CData Connect AI, el servidor MCP (Model Context Protocol) de la compañía, para mejorar las conexiones a datos empresariales para aplicaciones de AI que pasan del desarrollo a la producción.
Las nuevas capacidades de conectividad, contexto y control de la plataforma están diseñadas para abordar lo que CData identifica como brechas en la infraestructura de datos, incluidos problemas con el acceso y la precisión de los datos que obstaculizan las aplicaciones y agentes de IA a medida que llegan a la producción.
Los ejecutivos de CData citaron la propia investigación de mercado de la compañía, que encontró que el 53 por ciento de las organizaciones dependen de API, conectores y canales de datos personalizados para respaldar la IA empresarial, mientras que el 71 por ciento dijo que sus equipos de IA dedican más de una cuarta parte de su tiempo de implementación al trabajo de integración de datos.
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“Con todo lo que sucede en la IA, existe una gran necesidad de saber cómo desempeñarse de manera segura con alto rendimiento y alta precisión. [and] Conecte las fuentes de datos empresariales a las diferentes tecnologías de IA que las organizaciones utilizan internamente”, afirmó Will Davis, director de marketing de CData. CRN.
“La capacidad de conectar datos corporativos a estos sistemas de inteligencia artificial y utilizarlos con el control adecuado, el contexto adecuado y [in] “Ofrecer un enfoque de alto rendimiento y garantizar que esas respuestas sean precisas es un área muy desafiante para muchas organizaciones”, afirmó.
Nuevas capacidades amplían la funcionalidad de la plataforma CData Connect AI lanzado en septiembre. A partir de la emblemática plataforma de conectividad CData de la empresa, Connect AI integra aplicaciones, agentes y flujos de trabajo de IA con más de 350 fuentes de datos empresariales, como bases de datos y aplicaciones operativas, proporcionando a los sistemas de IA los datos empresariales gestionados y en tiempo real que necesitan para operar de forma eficaz.
Aunque existen numerosas herramientas de conectividad de datos y MCP en el mercado, los ejecutivos de CData dijeron que el objetivo de la compañía es posicionar CData Connect AI como una capa de infraestructura de datos independiente para AI que promete flexibilidad y precisión de datos.
Detalles de actualización
En cuanto a la conectividad, la plataforma ahora admite conexiones a más de 350 sistemas empresariales; este número era de alrededor de 300 en el lanzamiento inicial del producto. También es nuevo Connect Gateway, que extiende el alcance de Connect AI a fuentes de datos detrás de un firewall, como aplicaciones SAP, servidores SQL y bases de datos PostgreSQL, entre otros.
En términos de contexto de datos, la plataforma ahora ofrece herramientas y kits de herramientas ampliados para agentes. Por ejemplo, las nuevas herramientas universales proporcionan un conjunto normalizado de procesos que se ejecutan de manera consistente en los más de 350 sistemas conectados, mientras que las nuevas herramientas fuente exponen procesos estrictamente definidos que son específicos de cada sistema. Y las nuevas herramientas patentadas brindan una manera para que las organizaciones definan operaciones diseñadas específicamente para flujos de trabajo específicos mediante la ejecución de consultas preoptimizadas con límites explícitos de acceso a datos.
Para el control, la plataforma ahora incluye SCIM (Sistema para la gestión de identidades entre dominios) 2.0 para la gestión automática del ciclo de vida de la identidad, así como mejoras en la gobernanza de datos, incluidas aplicaciones OAuth personalizadas que permiten a las organizaciones utilizar credenciales propias para cumplir con los requisitos internos de seguridad y cumplimiento mediante la autenticación, autorización y auditoría de cada consulta.
CData probó Connect AI con otras plataformas MCP para establecer conexiones de agentes de AI con fuentes de datos, incluidas aplicaciones empresariales y CRM, una aplicación de gestión de proyectos y un almacén de datos, y dijo que Connect AI funcionó con una precisión del 98,5 por ciento, en comparación con resultados de precisión del 65 al 75 por ciento para otros sistemas MCP.
La segunda tasa de precisión es demasiado baja para que el sistema de inteligencia artificial de una agencia sea efectivo, dijo Jerod Johnson, director de evangelismo tecnológico de CData, en una entrevista con CData. CRN.
“Si quieres que algo funcione de forma autónoma, necesitas una precisión extremadamente alta”, dijo. Y a medida que aumentan los errores en los flujos de trabajo de inteligencia artificial de varios pasos, las tasas de precisión disminuyen aún más, señaló.
El CMO Davis dijo que CData está trabajando con varios integradores de sistemas globales y regionales, algunos de los cuales tienen prácticas centradas en evaluar la “preparación para la IA” de la infraestructura de datos de los clientes. Muchos combinan pilas de tecnología de inteligencia artificial prediseñadas para clientes que incluyen software CData.
“Ésta es la iniciativa más importante para cualquier organización que invierta hoy en IA”, afirmó.
