Databricks se posiciona en el lugar más alto en ejecución y el más lejano en visión por segundo año consecutivo en el Gartner Magic Quadrant

Las empresas están implementando rápidamente aplicaciones agénticas a escala, desde microaplicaciones de back-office que automatizan tareas rutinarias hasta agentes que impulsan las experiencias de los clientes en diversos sectores y departamentos. Sin embargo, los modelos fundacionales de propósito general, desconectados de los datos empresariales y carentes de controles de gobernanza centralizados, no pueden ofrecer la precisión, el cumplimiento o el contexto empresarial que exigen estos agentes y aplicaciones. De igual importancia, introducen riesgos: acceso no controlado a modelos y datos, políticas inconsistentes, falta de observabilidad e historiales de auditoría fragmentados.

Creemos que la decisión de Gartner de reclasificar esta categoría de "Data Science and Machine Learning" a "AI Platforms for Data Science and Machine Learning" confirma nuestra visión de siempre: la AI ya no es un experimento periférico, sino el modelo operativo de la empresa moderna, fundamentado en el contexto empresarial.

Descargue una copia de cortesía del informe aquí

La estrategia: crear, orquestar y gobernar aplicaciones agénticas en una plataforma unificada

Creemos que nuestra posición como Líder en esta categoría se basa en una filosofía única: no se puede tener una estrategia de AI sin una estrategia de datos, y no se puede escalar ninguna de las dos sin una estrategia de gobernanza. Mientras que muchos proveedores combinan productos independientes para datos, modelos, agentes y gobernanza, Databricks ofrece una plataforma unificada.

Eso significa una sola copia de sus datos, una capa de gobernanza única para los datos y la AI, y una forma consistente de crear, monitorear y controlar agentes en producción. Al unificar el lakehouse, Lakebase, Agent Bricks y Unity Catalog, ofrecemos a todos los equipos, desde desarrolladores hasta usuarios de negocios, un único lugar para convertir los datos empresariales en agentes y aplicaciones confiables, conformes y de nivel de producción. Con Unity AI Gateway, las organizaciones obtienen una aplicación centralizada de políticas, controles de acceso a modelos, seguimiento de uso, gestión de costos y medidas de protección en tiempo real para cada solicitud y respuesta.

Innovaciones clave para la era agéntica

1. AI agéntica que razona sobre sus datos

Los agentes son tan útiles como los datos y el contexto sobre los que pueden razonar. Con Agent Bricks, los equipos crean agentes personalizados listos para producción que se optimizan automáticamente en términos de costo y calidad, basados en datos empresariales gobernados en el lakehouse de Databricks y respaldados por Lakebase, nuestro almacén operativo sin servidor y compatible con Postgres para el estado de los agentes y las aplicaciones. Los agentes recuperan la información correcta, interpretan la semántica empresarial de manera consistente y actúan con la precisión y confiabilidad que requieren las empresas. YipitData utilizó este enfoque para escalar la inteligencia de datos no estructurados, logrando un aumento de 20 veces en la cobertura de la empresa y una precisión de etiquetado del 92-95% de forma inmediata.

Los usuarios de negocios pueden obtener información confiable y realizar acciones agénticas a través de Databricks Genie One y Genie Agents, impulsados por Genie Ontology, que proporciona contexto empresarial basado en sus datos. easyJet está utilizando esta flexibilidad para reimaginar la venta minorista de aerolíneas sobre Lakebase, Agent Bricks y Apps.

2. Abierto y flexible por diseño

Los creadores necesitan la libertad de avanzar rápido sin quedar atrapados en un solo proveedor. Databricks sirve de forma nativa todos los modelos de frontera (OpenAI, Anthropic, Google) y los principales modelos de código abierto (Meta, Qwen, DeepSeek, etc.), para que los equipos puedan cambiar de modelo sin renegociar contratos ni reescribir aplicaciones. Los desarrolladores programan en sintonía con sus agentes de codificación de AI preferidos, como Cursor o Replit, así como con el nuevo meta-harness Omnigent. Pueden conectarse a lakebases gobernadas y lanzar aplicaciones agénticas en cuestión de días con Databricks Apps.

3. Gobernanza unificada en datos, modelos, agentes y aplicaciones

La innovación sin gobernanza no escala. Unity Catalog y Unity AI Gateway proporcionan gobernanza de extremo a extremo en cada activo de datos, modelo, agente, servidor MCP, aplicación y herramienta alojados en Databricks y de forma externa, en un único sistema de registro. Los permisos de extremo a extremo garantizan que nada acceda a más de lo permitido, ya sea un modelo de frontera o un agente autónomo integrado en una aplicación de cara al cliente. Block utiliza Unity Catalog para unificar su patrimonio de AI y datos en todas las unidades de negocio, y Novo Nordisk ha atribuido más de 157 millones de dólares en nuevo valor neto a la optimización de ensayos clínicos gobernada e impulsada por AI.

Qué sigue

Creemos que este reconocimiento valida lo que vemos que ocurre en todos los sectores: la brecha se está ampliando entre las plataformas unificadas y gobernadas de Datos y AI y las infraestructuras fragmentadas que ralentizaron la primera ola de AI empresarial. A medida que las aplicaciones agénticas pasan de ser un experimento a ser críticas para el negocio, requieren datos, AI y gobernanza unificados. Lo invitamos a unirse a nosotros en este viaje mientras seguimos transformando la forma en que el mundo crea, gobierna y escala la inteligencia.

[Lea el informe completo Gartner® Magic Quadrant™ de 2026 para plataformas de AI y ciencia de datos]

Gartner, Magic Quadrant for AI Platforms Data Science and Machine Learning Platforms, Yogesh Bhatt, Afraz Jaffri, Diarmuid Curran, 22 de junio de 2026.

GARTNER es una marca comercial registrada y marca de servicio de Gartner, Inc. y/o sus afiliados en los EE. UU. e internacionalmente, y MAGIC QUADRANT es una marca comercial registrada de Gartner, Inc. y/o sus afiliados y se utilizan aquí con permiso. Todos los derechos reservados.

Gartner no respalda a ningún proveedor, producto o servicio representado en sus publicaciones de investigación, y no aconseja a los usuarios de tecnología seleccionar únicamente a aquellos proveedores con las calificaciones más altas u otra designación. Las publicaciones de investigación de Gartner consisten en las opiniones de la organización de investigación de Gartner y no deben interpretarse como declaraciones de hecho. Gartner renuncia a todas las garantías, expresas o implícitas, con respecto a esta investigación, incluida cualquier garantía de comerciabilidad o idoneidad para un propósito particular.

Este gráfico fue publicado por Gartner, Inc. como parte de un documento de investigación más amplio y debe evaluarse en el contexto de todo el documento. El documento de Gartner está disponible a solicitud de Databricks.

(Esta entrada del blog ha sido traducida utilizando herramientas basadas en inteligencia artificial) Publicación original