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Conectividad de datos para la IA

Conectar la IA con los datos de la empresa

Proporciona a los modelos, agentes y aplicaciones de IA un acceso controlado a los datos empresariales en tiempo real a través de API, la integración con MCP y una capa semántica independiente y unificada.

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EL PROBLEMA

La IA necesita un acceso a los datos regulado

Conectar un modelo a una base de datos es sencillo. El acceso en entorno de producción requiere un contexto empresarial, permisos y rutas de consulta controladas antes de que la IA intervenga en los sistemas de la empresa.

Accede a los datos de forma segura

Los ingenieros pueden conectar un modelo a una base de datos, pero el acceso en producción es diferente. Los agentes necesitan contexto, permisos y rutas de consulta controladas antes de acceder a los sistemas de la empresa. Sin esa capa, cada integración supone un riesgo específico.

Compartir la misma lógica

Los asistentes de IA, las aplicaciones internas, los flujos de trabajo integrados y los marcos de trabajo para agentes acceden a los datos de diferentes maneras. Cuando cada uno tiene sus propias definiciones y permisos, una misma pregunta da lugar a respuestas diferentes. La situación empeora a medida que aparecen más herramientas de IA.

Omitir la gobernanza renovada

Los equipos pueden dedicar meses a desarrollar la autenticación, los permisos, la lógica de métricas, la validación de consultas, los registros de auditoría y los conectores antes de que la IA esté lista para su implementación en producción. Ese trabajo es importante, pero rara vez supone un factor diferenciador. La vía más rápida es contar con una capa regulada sobre la que construir.

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CÓMO FUNCIONA

Proporciona a la IA una ruta de datos controlada

Las aplicaciones de IA necesitan algo más que una cadena de conexión. Simba Intelligence ofrece a los desarrolladores una capa semántica independiente y unificada que asocia las solicitudes de IA con la lógica de negocio aprobada, los permisos y los datos en tiempo real antes de que se ejecute una consulta.

Acceso basado en API

Conecta las aplicaciones de IA y las herramientas internas a los datos empresariales regulados mediante patrones de acceso controlados.

Integración de MCP

Proporcionar a las herramientas y agentes de IA compatibles un método regulado para detectar, consultar y utilizar los datos de la empresa.

Lógica empresarial semántica

Aplica las métricas, relaciones, jerarquías y reglas de dominio aprobadas antes de que los sistemas de IA reciban los datos.

Consultas que tienen en cuenta los permisos

Aplicar controles de usuario, rol, inquilino, fila y columna cuando los sistemas de IA soliciten datos de la empresa.

Configuración del modelo

Configura las opciones de modelos para las fuentes de datos y los flujos de trabajo de consultas en Vertex AI, Azure OpenAI y Bedrock.

Ejecución auditable

Revisar las rutas de consulta, la lógica de origen y el contexto de ejecución para poder analizar el acceso a los datos por parte de la IA.

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¿POR QUÉ NOSOTROS?

Acceso a la IA sin una infraestructura frágil

Ofrece a los ingenieros de IA una capa regulada sobre la que puedan desarrollar, una ruta semántica común para numerosas herramientas y un entorno de implementación que puedas controlar, tanto en tus propias instalaciones como en entornos híbridos.

Diseñado para ingenieros de IA

El acceso directo a las bases de datos genera rápidamente problemas de gobernanza, seguridad y mantenimiento. Proporciona a los ingenieros una capa regulada para que los agentes utilicen los datos sin eludir los controles.

Una capa para muchas herramientas

La implantación de la IA rara vez se limita a un solo asistente. Proporciona a los equipos una capa semántica compartida para los modelos, los agentes y los flujos de trabajo, de modo que todos trabajen con las mismas definiciones y permisos.

Una implementación que tú controlas

El acceso a los datos de IA no debería obligar a adoptar un modelo exclusivamente en la nube. Debe admitir entornos locales, de nube privada e híbridos, lo cual es importante para los equipos sujetos a normativa que necesitan controlar su infraestructura.

¿Qué vía de IA está lista para su implementación en producción?

Los equipos disponen de varias formas de conectar la IA con los datos. La diferencia radica en si solo recupera el contexto o si, además, aplica definiciones reguladas, permisos y auditabilidad.
CaracterísticaSimba IntelligenceRag/VectorDirect DB/MCP
Acceso en tiempo real a datos estructurados
Definiciones métricas aprobadas
Consultas que tienen en cuenta los permisos
Ejecución controlada de SQL
Acceso a la API y al MCP
Elección del modelo según el flujo de trabajo
En las propias instalaciones o híbrido

Preguntas frecuentes

¿A quién va dirigido el acceso a datos de IA?

Ingenieros de IA, equipos de plataformas de datos, equipos de aplicaciones y desarrolladores de productos que conectan modelos, agentes o aplicaciones de IA con los datos de la empresa. Estos equipos necesitan algo más que conectividad con bases de datos. Necesitan un acceso regulado que respete las definiciones, los permisos y los controles de producción.

¿Qué significa «acceso a datos de IA»?

Proporcionar a los sistemas de IA una forma controlada de descubrir, consultar y utilizar los datos de la empresa. El objetivo no es exponer las bases de datos sin procesar directamente a un modelo. El objetivo es canalizar las solicitudes de IA a través de una lógica de negocio aprobada, permisos y acceso a datos en tiempo real.

¿En qué se diferencia esto de conectar un LLM directamente a una base de datos?

Una conexión directa puede funcionar para un prototipo, pero no resuelve cuestiones como la gobernanza, los permisos, las definiciones de negocio, la auditabilidad ni el control de las consultas. Simba Intelligence actúa como intermediario entre los sistemas de IA y los datos, de modo que las solicitudes se interpretan y se gestionan adecuadamente. La IA en entorno de producción necesita una capa de acceso, no solo una conexión.

¿Es compatible con Agents y MCP?

Sí. Simba Intelligence admite patrones de acceso mediante API y MCP para conectar herramientas de IA, agentes y aplicaciones a datos regulados. Los desarrolladores pueden poner a disposición capacidades de datos sin conceder a cada agente acceso directo a los sistemas de origen. Los agentes utilizan los datos sin ser propietarios de las reglas de acceso.

¿Cómo se aplican los permisos?

Los permisos deben aplicarse antes de que una consulta envíe datos a un sistema de IA. Simba Intelligence puede aplicar controles a nivel de usuario, rol, inquilino, fila y columna como parte de la ruta de acceso regulada. El acceso a los datos de IA debe respetar los mismos límites que el resto de la empresa.

¿Pueden varias herramientas de IA utilizar la misma lógica de datos?

Sí. La capa semántica independiente y unificada ayuda a que los modelos, los agentes, las aplicaciones y los asistentes trabajen a partir de las mismas definiciones y reglas, lo que reduce el riesgo de que cada herramienta interprete las métricas clave de forma diferente. Una única capa regulada facilita la escalabilidad de la adopción de la IA.

¿Podemos elegir qué modelo de lenguaje grande (LLM) se utiliza?

Sí. Simba Intelligence permite configurar modelos para el agente de origen de datos y el agente de consultas, de modo que los equipos puedan ajustar por separado distintas partes del flujo de trabajo. Los materiales actuales hacen referencia a Google Vertex AI, Azure OpenAI y AWS Bedrock. Equilibra la velocidad, la precisión, la fiabilidad y el coste en función de la carga de trabajo.

¿Se puede ejecutar esto en las propias instalaciones o en un entorno privado?

Sí. Simba Intelligence está diseñado para su implementación en instalaciones propias, en nube privada y en entornos híbridos, lo que permite a los equipos adaptar el acceso a los datos de IA a los requisitos de ubicación, infraestructura y políticas. Es una solución ideal para entornos regulados y para cualquier equipo que desee evitar depender exclusivamente de la IA en la nube.

¿Esto sustituye a nuestra infraestructura de datos actual?

No. Proporciona a los sistemas de IA un acceso regulado a los datos de toda la infraestructura empresarial sin necesidad de sustituir todos los almacenes de datos, aplicaciones, capas analíticas o integraciones. Crea una vía de acceso controlada para la IA sobre los sistemas en los que ya confías.

¿Qué deben planificar los equipos antes de integrar la IA con los datos de la empresa?

Empieza por los dominios de datos a los que debe acceder la IA, las métricas que requieren definiciones aprobadas, los permisos que hay que aplicar y los entornos en los que debe ejecutarse. A continuación, decide qué herramientas o agentes necesitan acceso en primer lugar. Los mejores proyectos se basan en una combinación de gobernanza y experiencia de los desarrolladores.