Durante décadas, el panorama de los datos fue relativamente arrobado. Las bases de datos relacionales (¡hola, Oracle!) eran las predeterminadas y dominadas, organizando la información en columnas y filas familiares.

Esa estabilidad se erosionó a medida que oleadas sucesivas introdujeron almacenes de documentos NoSQL, bases de datos de gráficos y, más recientemente, sistemas basados ​​en vectores. En la era de la IA agente, la infraestructura de datos está nuevamente en constante cambio y evoluciona más rápido que en cualquier otro momento de la historia nuevo.

Al amanecer de 2026, una asignatura se ha vuelto insalvable: los datos importan más que nunca.

RAG está muerto. Larga vida al RAG

Quizás la tendencia más trascendental a partir de 2025 y que seguirá debatiéndose hasta 2026 (y tal vez más allá) sea el papel del RAG.

El problema es que la casa diferente de la canalización RAG se parece mucho a una búsqueda básica. La recuperación encuentra el resultado de una consulta específica, en un momento específico. Igualmente suele someterse a una única fuente de datos, o al menos así es como se construyeron los oleoductos RAG en el pasado (el pasado fue en cualquier momento antaño de junio de 2025).

Esas limitaciones han llevado a una creciente lista de vendedores de conga que afirman que RAG está muriendo, a punto de desaparecer o ya muerto.

Sin requisa, lo que están surgiendo son enfoques alternativos (como la memoria contextual), así como enfoques mejorados y matizados del RAG. Por ejemplo, Snowflake anunció recientemente su estudio de documentos agentes tecnología, que amplía el canal de datos tradicional de RAG para permitir el estudio de miles de fuentes, sin obligación de tener datos estructurados primero. Igualmente están surgiendo muchos otros enfoques similares a los RAG, entre los que se incluyen GráficoRAG que probablemente solo crecerá en uso y capacidades en 2026.

Así que ahora RAG no está (completamente) muerto, al menos no todavía. Las organizaciones seguirán encontrando casos de uso en 2026 en los que sea necesaria la recuperación de datos y es probable que alguna traducción mejorada de RAG siga cumpliendo los requisitos. En 2026, las empresas deberían evaluar los casos de uso individualmente. El RAG tradicional funciona para la recuperación de conocimientos estáticos, mientras que los enfoques mejorados como GraphRAG se adaptan a consultas complejas de múltiples fuentes.

La memoria contextual es un factótum central para la IA agente.

Si correctamente RAG no desaparecerá por completo en 2026, un enfoque que probablemente lo superará en términos de uso para la IA agente es la memoria contextual, además conocida como memoria agente o de contexto prolongado. Esta tecnología permite a los LLM juntar y lograr a información pertinente durante períodos prolongados.

Múltiples sistemas de este tipo surgieron en el transcurso de 2025, incluidos Hindsight, Situación A-MEM, Memoria Agentica Genérico (GAM), LangMem y Colchoneta de notas. RAG seguirá siendo útil para datos estáticos, pero la memoria agente es fundamental para los asistentes adaptativos y los flujos de trabajo de IA agente que deben ilustrarse de la feedback, perdurar el estado y adaptarse con el tiempo.

En 2026, la memoria contextual ya no será una técnica novedosa; se convertirá en poco en engranaje para muchas implementaciones operativas de IA agente.

Los casos de uso de bases de datos vectoriales especialmente diseñadas cambiarán

Al aparición de la era moderna de la IA generativa, las bases de datos vectoriales especialmente diseñadas (como Pinecone y Milvus, entre otras) estaban de moda.

Para que un LLM (generalmente, pero no exclusivamente a través de RAG) pueda lograr a nueva información, necesita lograr a los datos. La mejor guisa de hacerlo es codificar los datos en vectores, es sostener, una representación numérica de lo que representan los datos.

En 2025, lo que se volvió dolorosamente obvio fue que los vectores ya no eran un tipo de cojín de datos específico, sino un tipo de datos específico que podía integrarse en una cojín de datos multimodelo existente. Entonces, en ocasión de exigir a una estructura que utilice un sistema especialmente diseñado, podría simplemente utilizar una cojín de datos existente que admita vectores. Por ejemplo, Oracle admite vectores y además todas las bases de datos que ofrece Google.

Ah, y se pone mejor. Amazon S3, durante mucho tiempo líder de facto en almacenamiento de objetos basado en la abundancia, ahora permite a los usuarios juntar vectoresnegando aún más la obligación de una cojín de datos de vectores única y dedicada. Eso no significa que el almacenamiento de objetos reemplace a los motores de búsqueda vectorial (el rendimiento, la indexación y el filtrado siguen siendo importantes), pero sí reduce el conjunto de casos de uso en los que se requieren sistemas especializados.

No, eso no significa que las bases de datos vectoriales especialmente diseñadas estén muertas. Al igual que con RAG, seguirá habiendo casos de uso para bases de datos vectoriales diseñadas específicamente en 2026. Lo que cambiará es que los casos de uso probablemente se reducirán un poco para las organizaciones que necesitan los niveles más altos de rendimiento o una optimización específica que una posibilidad de propósito caudillo no admite.

PostgreSQL erguido

A medida que comienza el año 2026, lo rancio vuelve a ser nuevo. La cojín de datos PostgreSQL de código descubierto cumplirá 40 primaveras en 2026, pero será más relevante que nunca.

En el transcurso de 2025, la supremacía de PostgreSQL como cojín de datos de relato para crear cualquier tipo de posibilidad GenAI se hizo evidente. Snowflake gastó 250 millones de dólares para obtener el proveedor de bases de datos PostgreSQL, Crunchy Data; Ladrillos de datos gastó mil millones de dólares en neón; y Supabase recaudó una serie E de 100 millones de dólares, lo que le otorga una valoración de 5 mil millones de dólares.

Todo ese plata sirve como una señal clara de que las empresas están adoptando PostgreSQL por defecto. Las razones son muchas, incluida la cojín de código descubierto, la flexibilidad y el rendimiento. Para la codificación vibe (un caso de uso principal para Supabase y Neon en particular), PostgreSQL es el en serie.

Espere ver un maduro crecimiento y prohijamiento de PostgreSQL en 2026 a medida que más organizaciones lleguen a las mismas conclusiones que Snowflake y Databricks.

Los investigadores de datos seguirán encontrando nuevas formas de resolver problemas ya resueltos

Es probable que haya más innovación para ayudar a problemas que muchas organizaciones probablemente ya suponen: problemas resueltos.

En 2025, vimos numerosas innovaciones, como la rudimentos de que una IA puede analizar datos de una fuente de datos no estructurados como un PDF. Se proxenetismo de una capacidad que existe desde hace varios primaveras, pero que resultó más difícil de poner en habilidad a escalera de lo que muchos suponían. Databricks ahora tiene un analizador liberal y otros proveedores, incluido Mistral, han surgido con sus propias mejoras.

Lo mismo ocurre con la traducción del estilo natural a SQL. Si correctamente algunos podrían tener asumido que era un problema resuelto, es uno que Seguí viendo innovación. en 2025 y veremos más en 2026.

Es fundamental que las empresas se mantengan alerta en 2026. No asuma que las capacidades fundamentales como el estudio o el estilo natural de SQL están completamente resueltas. Siga evaluando nuevos enfoques que puedan aventajar significativamente a las herramientas existentes.

Las adquisiciones, inversiones y consolidación continuarán

2025 fue un gran año para que se destinen grandes cantidades de plata a los proveedores de datos.

Meta invirtió 14.300 millones de dólares en el proveedor de etiquetado de datos Scale AI; IBM dijo que planea obtener el proveedor de transmisión de datos Confluent por 11.000 millones de dólares; y fuerza de ventas recogió informática por 8 mil millones de dólares.

Las organizaciones deben esperar que el ritmo de adquisiciones de todos los tamaños continúe en 2026, a medida que los grandes proveedores se den cuenta de la importancia fundamental de los datos para el éxito de la IA agente.

El impacto de las adquisiciones y consolidaciones en las empresas en 2026 es difícil de predecir. Puede conducir a la dependencia de un proveedor y además puede conducir potencialmente a una ampliación de las capacidades de la plataforma.

En 2026, la pregunta no será si las empresas están utilizando la IA, sino si sus sistemas de datos son capaces de sostenerla. A medida que la IA agente madure, la infraestructura de datos duradera (no las indicaciones inteligentes ni las arquitecturas de corta duración) determinará qué implementaciones escalan y cuáles se estancan silenciosamente.