Hitachi Vantara ha anunciado Hitachi iQ Studio, una plataforma pensada para que las empresas diseñen, desplieguen y gobiernen agentes de IA a escala con un enfoque claro: reducir el tiempo desde la idea hasta la producción sin perder el control sobre datos, costes y cumplimiento. La solución llega como parte del porfolio Hitachi iQ y se apoya en el diseño de referencia de NVIDIA AI Data Platform, combinando canalizaciones RAG preintegradas, conectores Model Context Protocol (MCP) y un constructor no/low-code que permite a equipos técnicos y de negocio trabajar sobre el mismo lienzo.
De los pilotos a producción: menos fricción, más gobernanza
El gran obstáculo de la IA empresarial ya no es “probar”, sino operacionalizar: mover prototipos a entornos productivos con trazabilidad, control de costes y seguridad. iQ Studio ataca ese hueco con una propuesta todo en uno: visual para quien lo necesite, gobernada para quien lo exija, y soberana para quien deba mantener los datos on-prem o en nubes privadas por razones regulatorias. La plataforma centraliza gestión de modelos, versionado de prompts, ciclos de evaluación y ajuste fino, y políticas que acompañan al agente durante todo su ciclo de vida.
Stack y arquitectura: RAG y MCP como aceleradores
En el núcleo de iQ Studio conviven dos motores clave:
- RAG preintegrado para extraer valor de datos no estructurados con canalizaciones seguras y repetibles.
- MCP (Model Context Protocol) para acceso rápido a datos, orquestación y automatización, con conectores que reducen el código “pegamento” y acortan los plazos de integración.
El resultado es un entorno donde crear un agente no implica construir desde cero la ingesta, el almacenamiento de contexto, la instrumentación o la telemetría: esas piezas están listas y gobernadas.
Soberanía y despliegue local: IA donde están los datos
A diferencia de ofertas fragmentadas o exclusivamente cloud, iQ Studio puede vivir en la infraestructura del cliente. Esto facilita cumplir con normativas sectoriales, aplicar políticas de residencia de datos y servir modelos de forma local. Para muchos sectores —industrial, salud, finanzas, sector público— el matiz no es menor: el valor está en aproximar cómputo, datos y control bajo el mismo techo.
Plantillas industriales: del mantenimiento predictivo a la optimización de flotas
La biblioteca de blueprints incluye casos listos para adaptar: mantenimiento predictivo sobre telemetría y manuales técnicos, evaluación de habilidades de operador con asistencia contextual y optimización de flotas con datos operativos y eventos. Estas plantillas recortan semanas de trabajo al aportar esquemas de datos, métricas de calidad y controles de seguridad integrados.
Gestión de modelos y gobierno del ciclo de vida
La plataforma incorpora un sistema de gestión de modelos para desplegar y servir LLM y modelos de ML en la propia infraestructura. Incluye evaluación sistemática, feedback loops de usuarios, curación de datos, reglas de seguridad y cumplimiento, y controles para auditar qué datos se consultan, con qué contexto y con qué resultados.
Infraestructura validada para fábricas de IA
El sustrato de almacenamiento de Hitachi iQ —con Hitachi Content Software for File (HCSF)— ha sido validado dentro de los programas de certificación de NVIDIA para entornos de IA y HPC a gran escala, confirmando compatibilidad extremo a extremo con plataformas como NVIDIA AI Enterprise y aportando sistemas de archivos paralelos para cargas intensivas. Además, HCSF cuenta con certificación para entornos cloud-native multicliente, lo que encaja con proveedores de servicios y escenarios de multitenencia.
Qué aporta a la empresa: tres ángulos prácticos
- Tiempo a valor: el tándem RAG + MCP + plantillas reduce integraciones frágiles y acelera la puesta en producción de agentes y aplicaciones de razonamiento.
- Gobernanza integral: trazabilidad de prompts y salidas, políticas por equipo o proyecto, y controles de seguridad desde el dato a la inferencia.
- Coste y control: despliegue on-prem/híbrido, datos soberanos y una arquitectura que evita la dispersión en múltiples herramientas y contratos.
Qué significa para el ecosistema NVIDIA
Al alinearse con el diseño de referencia de NVIDIA, iQ Studio se coloca en un carril conocido para aceleración, red y software de IA, facilitando PoC y escalados sin sorpresas de integración. La promesa: latencia baja, escalabilidad y eficiencia en cargas que van desde RAG en tiempo casi real hasta agentes con orquestación compleja.
Dónde se verá y qué cabe esperar
La compañía mostrará iQ Studio en Supercomputing 2025, con demostraciones del constructor de agentes, los controles de gobierno y la integración con su infraestructura validada para IA. A partir de ahí, la evolución natural será ampliar plantillas sectoriales, enriquecer métricas de evaluación y sumar conectores MCP para más fuentes de datos y sistemas de negocio.
Preguntas frecuentes
¿En qué se diferencia iQ Studio de combinar varias herramientas de IA?
En que unifica las piezas críticas —RAG, MCP, gestión de modelos, gobierno y despliegue soberano— bajo un mismo plano de control, reduciendo integración ad-hoc, costes operativos y tiempo de auditoría.
¿Puede funcionar sin enviar datos a nubes públicas?
Sí. Está diseñado para on-prem y entornos híbridos, manteniendo datos y modelos en la infraestructura del cliente y aplicando políticas de residencia y cumplimiento.
¿Qué valor tienen los blueprints industriales?
Aportan estructuras de datos, métricas y controles listos para adaptar, acelerando casos como mantenimiento predictivo, evaluación de operadores u optimización de flotas sin empezar desde cero.
¿Cómo ayuda con el talento escaso y la gobernanza?
El constructor no/low-code permite a usuarios de negocio contribuir sin depender siempre de data scientists, mientras que TI mantiene gobernanza, seguridad y ciclos de vida bajo control.
En síntesis: iQ Studio es la apuesta de Hitachi Vantara por una IA agéntica gobernada, con datos soberanos y plantillas industriales sobre un stack validado para fábricas de IA. Menos fricción para construir, más control para operar y auditar. Un enfoque pragmático para llevar agentes de IA de la demo al negocio.
vía: hitachivantara
