Oracle presentó en Londres, en el marco del Oracle AI World Tour, nuevas innovaciones de IA agéntica para Oracle AI Database. El conjunto de anuncios apunta a que los clientes puedan crear, desplegar y ampliar aplicaciones de IA autónoma seguras y compatibles con cargas de trabajo de producción a gran escala, con disponibilidad en plataformas que abarcan desde entornos multicloud hasta infraestructuras locales.
En esta actualización, Oracle AI Database busca integrar IA agéntica y datos tanto en bases de datos operativas como en lakehouses analíticos. El planteo es que los agentes de IA accedan de forma segura a datos empresariales en tiempo real allí donde residen y los utilicen con LLM entrenados con datos públicos para obtener insights de negocio. Además, se incorpora la posibilidad de elegir modelos de IA, marcos autónomos, formatos de datos abiertos y plataformas de despliegue.
“La próxima ola de IA empresarial se definirá por la capacidad de los clientes para usar IA en sistemas empresariales de producción críticos para ofrecer innovaciones, insights y una productividad revolucionarios de forma segura”, dijo Juan Loaiza, vicepresidente ejecutivo de tecnologías de bases de datos de Oracle. En ese marco, la empresa también indicó que los clientes que utilizan Oracle Exadata podrán acceder a Exadata Powered AI Search, orientado a consultas de IA aceleradas para cargas de trabajo de IA autónoma de gran volumen y múltiples pasos.
Entre las nuevas capacidades de desarrollo, Oracle incorporó Oracle Autonomous AI Vector Database, Oracle AI Database Private Agent Factory y Oracle Unified Memory Core. La primera se presenta como una opción que ofrece “la simplicidad de una base de datos vectorial con toda la potencia de Oracle AI Database”, con API e interfaz web, y se encuentra disponible de forma limitada a través de Oracle Cloud Free Tier o de un modo para desarrolladores con precio reducido. En paralelo, AI Database Private Agent Factory se define como un generador de agentes de IA sin código que corre como contenedor en nubes públicas o entornos locales, con el objetivo de crear, desplegar y gestionar agentes sin compartir datos con terceros, e incluye agentes preintegrados como Database Knowledge Agent, Structured Data Analysis Agent y Deep Data Research Agent.
Oracle Unified Memory Core apunta a almacenar el contexto de los agentes en un solo sistema y habilitar razonamiento de baja latencia sobre datos vectoriales, JSON, de grafos, relacionales, espaciales y columnares, con transacciones y seguridad consistentes. “Con ayuda de Oracle AI Database, los clientes no solo almacenan datos, los ponen a disposición de la IA”, dijo Loaiza.
En seguridad y gestión de riesgos, se sumaron Oracle Deep Data Security, Oracle Private AI Services Container y Oracle Trusted Answer Search. Deep Data Security implementa reglas de acceso a datos de extremo a extremo y por usuario dentro de la base de datos, mientras que Private AI Services Container permite ejecutar instancias de modelos evitando compartir datos con proveedores de IA de terceros o enviar información fuera del firewall. Trusted Answer Search propone un modo “preciso, verificable y determinista” de responder: vincula preguntas con informes creados con anterioridad mediante AI Vector Search, para mitigar el riesgo de alucinaciones.
Por último, la compañía incorporó Oracle Vectors on Ice, con soporte nativo para datos vectoriales en tablas Apache Iceberg, y Oracle Autonomous AI Database MCP Server, para habilitar acceso seguro desde agentes externos y clientes MCP sin código de integración personalizado ni configuraciones manuales de seguridad.
