Confluent, empresa vinculada a IBM y referente en el campo del streaming de datos, ha presentado una serie de novedades dentro de Confluent Intelligence y Confluent Cloud orientadas a mejorar tanto el desarrollo como la protección de aplicaciones de IA que operan en tiempo real.
Las nuevas funcionalidades buscan resolver dos de los principales frenos que encuentran las organizaciones a la hora de poner sus proyectos de IA en producción: las barreras de seguridad y la complejidad técnica. Para ello, Confluent ha apostado por integrar todo el ciclo de vida de la IA directamente en los entornos de trabajo que los desarrolladores ya conocen. Esto se traduce en la combinación de pipelines de Apache Flink® con dbt, la incorporación de un servidor gestionado basado en el Model Context Protocol (MCP) y la inclusión de Agent Skills, una funcionalidad que permite a los sistemas de IA encargarse de operaciones de streaming de forma autónoma.
En materia de seguridad y cumplimiento normativo, la compañía ha incorporado la anonimización automática de datos personales y la posibilidad de conectar de forma privada con modelos externos a través de Azure Private Link. Con estas medidas, los controles de gobernanza empresarial quedan integrados en el propio flujo de datos, sin necesidad de capas adicionales.
Richard Timperlake, vicepresidente senior de ventas para EMEA, subrayó la relevancia de estas mejoras en el contexto europeo: muchas organizaciones de la región ven cómo sus iniciativas de IA se estancan antes de llegar a producción precisamente por la dificultad de cumplir con la normativa de privacidad. A su juicio, llevar la gobernanza al interior de los flujos de datos es lo que permite a empresas de sectores regulados escalar sus soluciones con garantías y obtener valor en tiempo real.
El problema, por otra parte, no es menor. Un estudio de McKinsey señala que ocho de cada diez compañías identifican las limitaciones en el acceso y la gestión de datos como el principal obstáculo para escalar la IA agéntica. Detrás de esa cifra hay dos causas recurrentes: los equipos de seguridad restringen el acceso a los flujos de IA por temor a exposiciones no controladas, y los desarrolladores consumen demasiado tiempo saltando de una herramienta a otra para mantener los datos en marcha. El resultado es que lo que debería ser un proceso ágil e iterativo se convierte, en la práctica, en un cuello de botella que ralentiza todo el proyecto.
El motor para una IA segura y escalable
Confluent Cloud y Confluent Intelligence constituyen la base de data streaming para una IA lista para producción, capaz de procesar de forma continua datos históricos y en tiempo real y convertirlos en contexto fiable para las aplicaciones de IA. Las nuevas herramientas incorporan controles de seguridad y herramientas para desarrolladores a la altura de las exigencias de los sectores más críticos:
- Operaciones con lenguaje natural: Los desarrolladores pueden utilizar Confluent MCP como orquestador, permitiendo a la IA crear, gestionar y depurar operaciones de streaming mediante lenguaje natural. A esto se suman los Agent Skills, que incorporan buenas prácticas y flujos de trabajo para garantizar que estas operaciones se ejecuten de forma coherente y alineada con los estándares de la organización. En conjunto, estas herramientas permiten desarrollar y mejorar continuamente aplicaciones en tiempo real mediante soluciones impulsadas por IA, integrando el streaming en los nuevos entornos de desarrollo basados en agentes. Disponible de forma general en Confluent Cloud.
- Privacidad de datos automatizada: una nueva función de machine learning integrada para la detección y anonimización de datos personales (PII) protege la información sensible directamente en Flink SQL, sin necesidad de código personalizado, servicios externos ni mover los datos a un data warehouse. Esto abre la puerta a nuevos casos de uso de IA en sectores altamente regulados como los servicios financieros, la sanidad o los seguros. Disponible en acceso anticipado en Confluent Intelligence.
- Conectividad segura: el soporte para Azure Private Link permite que las cargas de trabajo de IA se mantengan fuera de la internet pública, mediante conexiones privadas y seguras para acceder a modelos y datos externos. Además, los trabajos de Flink pueden conectarse de forma directa y segura a servicios de Azure como Azure OpenAI, Azure SQL o Cosmos DB, a través de la red privada de Microsoft. Disponible de forma general en Confluent Cloud.
- Flujos de trabajo de ingeniería unificados: El adaptador dbt, gratuito y de código abierto, integra Flink SQL en Confluent Cloud dentro de dbt, la herramienta estándar que utilizan los ingenieros de datos para crear y gestionar flujos de datos. Los equipos pueden definir, probar y desplegar flujos de streaming de forma inmediata utilizando los mismos comandos y la misma estructura de proyectos de dbt que ya emplean actualmente. Esto reduce las barreras de entradas para adoptar Flink y facilita la extensión de los flujos de datos existentes hacia casos de uso en tiempo real. Disponible de forma general en Confluent Cloud.
- Mayor flexibilidad con soporte para más modelos: Confluent incorpora modelos TimeFM para mejorar la detección de anomalías, así como modelos de Anthropic y Fireworks AI, que los desarrolladores pueden integrar directamente en los flujos de procesamiento de Apache Flink para crear aplicaciones de IA en tiempo real más avanzadas.
Para conocer más sobre los anuncios presentados hoy, consulta las publicaciones del blog de Confluent sobre Confluent Intelligence y Confluent Cloud. Entre las novedades destacan la disponibilidad general del Real-Time Context Engine, que proporciona contexto actualizado y gobernado de forma continua para aplicaciones de IA, así como nuevos conectores totalmente gestionados en Confluent Cloud que simplifican aún más la integración de datos.
