UNDatabricks, azienda di dati e IA, ha annunciato oggi una nuova partnership strategica di prodotti con Google Cloud per rendere disponibili i modelli Gemini più recenti come prodotti nativi supiattaforma di intelligenza dei datiDatabricks. Questa collaborazione consente alle organizzazioni di creare, implementare e scalare agenti di IA utilizzando le risorse avanzate di Google Gemini direttamente sui loro dati aziendali — con sicurezza e governance unificata — nel loro ambiente Databricks.
Man mano che le aziende cercano di estrarre valore dai propri dati proprietari con l'IA, hanno bisogno di soluzioni che offrano precisione, sicurezza e conformità senza complessità operativa. Molte implementazioni attuali di IA costringono le organizzazioni a spostare i dati tra sistemi o a gestire controlli frammentati. Databricks e Google Cloud mantêm una partnership dal 2021 per fornire dati su larga scala su Google Cloud. La partnership ampliata affronta queste sfide combinando la piattaforma unificata di dati e IA di Databricks con i modelli leader di Gemini. Questo offre un modo perfetto e sicuro per creare e gestire soluzioni di IA su larga scala su Databricks.
Google Gemini 2.5 rappresenta una nuova pietra miliare nel ragionamento e nelle prestazioni dell'IA, distinguendosi nella presa di decisioni complesse e in più fasi, oltre che nella comprensione del linguaggio naturale. Gli ultimi modelli Gemini, tra cui Gemini 2.5 Pro e Gemini 2.5 Flash, raggiungono ora prestazioni leader nei principali benchmark del settore. Anche i clienti di Databricks avranno accesso alla modalità "Deep Think" recentemente introdotta per il ragionamento avanzato e robuste protezioni di sicurezza. Come prodotti nativi di Databricks, i modelli Gemini saranno accessibili ai clienti direttamente tramite query SQL ed endpoint del modello, eliminando la necessità di duplicazione o integrazione dei dati, creando un'esperienza integrata. I clienti possono pagare per l'uso di Gemini tramite il loro contratto con Databricks.
Utilizzando i modelli Gemini di Google direttamente sulla Piattaforma di Intelligenza dei Dati di Databricks, le organizzazioni possono creare e scalare agenti di IA personalizzati per i loro domini e dati specifici, ha dettoAli Ghodsi, cofondatore e CEO di DatabricksGemini sta avanzando a un ritmo impressionante ed è prevedibile che aziende ovunque stiano riconoscendo il valore di questi modelli.
"La nostra collaborazione con Databricks è un altro passo cruciale per aiutare tutte le aziende a trasformare i loro affari con l'IA generativa", ha affermatoThomas Kurian, CEO di Google CloudFornendo ai clienti di Databricks l'accesso diretto alle risorse avanzate di Gemini, i clienti possono creare e implementare agenti di IA sofisticati con maggiore facilità, automatizzare flussi di lavoro di dati complessi e scoprire approfondimenti più predittivi dai propri dati, accelerando l'innovazione su larga scala.
Punti salienti della partnership:
- Integrazioni native di DatabricksI modelli Gemini saranno resi disponibili e addebitati come prodotti nativi sulla Piattaforma di Intelligenza dei Dati di Databricks, consentendo l'uso sicuro e diretto dei dati aziendali senza replicazione.
- Agenti di IA di dominio specificoLe organizzazioni ora possono utilizzare i modelli Gemini per sviluppare agenti di IA in grado di gestire insiemi di dati e flussi di lavoro complessi, con supporto per il ragionamento avanzato e ampie finestre di contesto.
- Governance unificataIl Unity Catalog di Databricks garantisce la governance end-to-end e l'uso responsabile dell'IA, supportando gli sforzi di conformità con standard di sicurezza, accesso ed etica.
- Maggiore produttivitàGli agenti di IA possono usare Gemini per automatizzare i processi aziendali, generare approfondimenti dai dati in tempo reale e supportare la presa di decisioni con risposte attuali e contestualizzate.
Con questa partnership, Databricks e Google Cloud stanno rendendo più facile che mai alle organizzazioni liberare tutto il potenziale dei propri dati utilizzando soluzioni di IA avanzate, sicure e scalabili su Databricks.
