A promessa da IA permanece imensa – mas uma coisa pode estar segurando -a. “A infraestrutura que alimenta hoje a IA não manterá as demandas de amanhã”, um artigo recente do CIO.com lidera. “Os CIOs devem repensar como escalar mais inteligente – não apenas maior – ou correr o risco de ficar para trás.”
O CRATDB concorda – e a empresa de banco de dados está apostando em resolver o problema, sendo uma ‘camada de dados unificada para análise, pesquisa e IA’.
“O desafio é que a maioria dos sistemas de TI está confiando ou foi construída em torno do pipeline em lote ou do pipeline assíncrono, e agora você precisa reduzir o tempo entre a produção e o consumo dos dados”, explica Stephane Castellani, SVP Marketing. “O CRATEDB é um ajuste muito bom, porque realmente pode fornecer informações aos dados certos com também um grande volume e complexidade de formatos em questão de milissegundos”.
Uma postagem no blog observa o processo de quatro etapas para o CratedB atuar como o ‘tecido conjuntivo entre dados operacionais e sistemas de IA’; Desde a ingestão, a agregação e insight em tempo real, a servir dados a pipelines de IA, para permitir loops de feedback entre modelos e dados. A velocidade e a variedade de dados são fundamentais; Castellani observa a redução dos tempos de consulta de minutos para milissegundos. Na fabricação, a telemetria pode ser coletada de máquinas em tempo real, permitindo maior aprendizado para modelos de manutenção preditiva.
Há outro benefício, como Castellani explica. “Alguns também usam CratedB na fábrica para assistência ao conhecimento”, diz ele. “Se algo der errado, você terá uma mensagem de erro específica em sua máquina e diz: ‘Eu não sou especialista nesta máquina, o que isso significa e como posso consertar?’, (Você) pode pedir a um assistente de conhecimento, que também depende do CratedB como um banco de dados vetorial, para obter acesso às informações e puxar o manual e as instruções corretas para reagir em tempo real.”
AI, no entanto, não fica parada por muito tempo; “Não sabemos como será a aparência de alguns meses ou até algumas semanas”, observa Castellani. As organizações procuram avançar em direção a fluxos de trabalho de IA totalmente agênticos com maior autonomia, mas, de acordo com a recente pesquisa de inteligência, a fabricação – como parte da indústria de bens e serviços mais amplos – estão atrasados. A CratedB fez uma parceria com a Tech Mahindra nessa frente para ajudar a fornecer soluções de IA Agentic para fábricas automotivas, de fabricação e inteligentes.
Castellani observa excitação sobre o Model Context Protocol (MCP), que padroniza como os aplicativos fornecem contexto a grandes modelos de idiomas (LLMS). Ele o compara à tendência de APIs corporativas há 12 anos. O servidor MCP do CRATDB, que ainda está no estágio experimental, serve como uma ponte entre as ferramentas de IA e o banco de dados de análise. “Quando falamos sobre o MCP, é praticamente a mesma abordagem (como APIs), mas para o LLMS”, explica ele.
Tech Mahindra é apenas uma das principais parcerias daqui para o CRATDB. “Continuamos focando no nosso básico”, acrescenta Castellani. “Desempenho, escalabilidade … investindo em nossa capacidade de ingerir dados de mais e mais fontes de dados e sempre minimissa (ing) a latência, tanto no lado da ingestão quanto na consulta”.
Stephane Castellani estará falando na AI & Big Data Expo Europe sobre o tópico Trazendo a IA para dados em tempo real-text2sql, rag e tag com CratedBe a IoT Tech Expo Europe sobre o tema de Operações mais inteligentes da IoT: análise de parques eólicos em tempo real e diagnóstico orientado pela IA. Você pode assistir a entrevista completa com Stephane abaixo:
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