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El CEO de Mistral advierte que los modelos de IA cerrados permiten a los proveedores acceder a datos internos de las empresas y ejercer un control desmedido. La solución, según Mensch, pasa por el código abierto.
Nuevos estudios de la Universidad Técnica de Dresde revelan que los protocolos de TLS atestiguado, fundamentales para la computación confidencial (confidential computing), son vulnerables a ataques de redirección silenciosa. Esto pone en duda las promesas de soberanía de datos de los hyperscalers y plantea serios interrogantes sobre la seguridad real de entornos como Intel TDX o Google Confidential VMs.
El auge de la IA y las nuevas regulaciones están forzando a las empresas a replantear cómo gestionan sus datos. La centralización ya no es viable: los costos de movimiento, los riesgos de fuga y las leyes de soberanía exigen un enfoque distribuido.
EDB ha lanzado capacidades de analítica convergente en su servicio Postgres AI, unificando datos operacionales y analíticos para alimentar agentes de IA en tiempo real. La estrategia prioriza la soberanía de datos y evita réplicas costosas, en contraste con el enfoque lakehouse de Databricks.
La IA empresarial está abandonando la nube pública. Según el informe Private Cloud Outlook 2026 de Broadcom, el 56% de las empresas ejecutan inferencia de IA en nubes privadas, y el 43% está repatriando activamente cargas de IA. El costo ha superado a la seguridad como principal preocupación, y la soberanía de datos se ha convertido en prioridad de directorio.