ADatabricksempresa de datos e IA, anunció hoy una nueva asociación estratégica de productos con Google Cloud para ofrecer los modelos Gemini más recientes como productos nativos en elplataforma de inteligencia de datosDatabricks. Esta asociación capacita a las organizaciones a crear, implementar y escalar agentes de IA utilizando los recursos avanzados de Google Gemini directamente en sus datos corporativos, con seguridad y gobernanza unificada, en su entorno Databricks.
A medida que las empresas buscan extraer valor de sus datos propietarios con IA, necesitan soluciones que ofrezcan precisión, seguridad y cumplimiento sin complejidad operativa. Muchas implementaciones actuales de IA obligan a las organizaciones a mover datos entre sistemas o gestionar controles fragmentados. Databricks y Google Cloud mantienen una asociación desde 2021 para proporcionar datos a escala en Google Cloud. La asociación ampliada aborda estos desafíos combinando la plataforma unificada de datos e IA de Databricks con los modelos líderes de Gemini. Esto ofrece una manera perfecta y segura de crear y gestionar soluciones de IA a escala en Databricks.
Google Gemini 2.5 representa un nuevo hito en el razonamiento y rendimiento de la IA, destacándose en la toma de decisiones complejas y en varias etapas, además de la comprensión del lenguaje natural. Los modelos Gemini más recientes, incluyendo el Gemini 2.5 Pro y el Gemini 2.5 Flash, ahora alcanzan un rendimiento líder en los principales benchmarks del sector. Los clientes de Databricks también tendrán acceso al modo "Deep Think" recientemente introducido para razonamiento avanzado y robustas protecciones de seguridad. Como productos nativos de Databricks, los modelos Gemini serán accesibles a los clientes directamente a través de consultas SQL y endpoints del modelo, eliminando la necesidad de duplicación o integración de datos, creando una experiencia integrada. Los clientes pueden pagar por el uso de Gemini a través de su contrato con Databricks.
Al usar los modelos Gemini de Google directamente en la Plataforma de Inteligencia de Datos de Databricks, las organizaciones pueden crear y escalar agentes de IA personalizados para sus dominios y datos específicos, dijoAli Ghodsi, cofundador y CEO de DatabricksGemini está avanzando a un ritmo impresionante y no es sorprendente que empresas en todas partes estén reconociendo el valor de estos modelos.
“Nuestra asociación con Databricks es un paso más crucial para ayudar a todas las empresas a transformar sus negocios con IA generativa”, afirmóThomas Kurian, CEO de Google CloudAl proporcionar a los clientes de Databricks acceso directo a los recursos avanzados de Gemini, los clientes pueden crear e implementar agentes de IA sofisticados con mayor facilidad, automatizar flujos de trabajo de datos complejos y descubrir insights más predictivos a partir de sus propios datos, acelerando la innovación a escala.
Destacados de la Asociación:
- Integraciones nativas de DatabricksLos modelos Gemini estarán disponibles y se cobrarán como productos nativos en la Plataforma de Inteligencia de Datos de Databricks, permitiendo el uso seguro y directo de datos corporativos sin replicación.
- Agentes de IA de dominio específicoLas organizaciones ahora pueden usar los modelos Gemini para desarrollar agentes de IA capaces de manejar conjuntos de datos y flujos de trabajo complejos, con soporte para razonamiento avanzado y grandes ventanas de contexto.
- Gobernanza unificadaEl Unity Catalog de Databricks garantiza la gobernanza de extremo a extremo y el uso responsable de la IA, apoyando los esfuerzos de cumplimiento con estándares de seguridad, acceso y ética.
- Mayor productividadLos agentes de IA pueden usar Gemini para automatizar procesos comerciales, generar ideas a partir de datos en tiempo real y apoyar la toma de decisiones con respuestas actuales y contextualizadas.
Con esta asociación, Databricks y Google Cloud están facilitando más que nunca a las organizaciones liberar todo el potencial de sus datos mediante soluciones de IA avanzadas, seguras y escalables en Databricks.
