Databricks lanza Genie Code, un agente de IA que automatiza el trabajo con datos

Genie Code convierte ideas de ingeniería de datos, ciencia de datos y analítica en sistemas autónomos listos para producción

Ciudad De México— 11 de marzo de 2026— Databricks, la empresa de Datos e Inteligencia Artificial anunció hoy el lanzamiento de Genie Code, un agente autónomo de inteligencia artificial que cambia de forma fundamental la manera en que se realiza el trabajo con datos. Genie Code puede ejecutar tareas complejas como construir pipelines, depurar fallas, publicar dashboards y mantener sistemas en producción. En tareas reales de ciencia de datos, Databricks encontró que Genie Code logró más del doble de la tasa de éxito de los principales agentes de programación. Así como las herramientas de programación basadas en agentes han transformado la ingeniería de software, pasando de asistencia tipo autocompletado a desarrollo impulsado por agentes — Genie Code lleva ese mismo cambio de paradigma a la ingeniería de datos, la ciencia de datos y la analítica.

Genie Code es una nueva incorporación a Genie, la herramienta que permite a cualquier trabajador del conocimiento conversar con sus datos y obtener respuestas confiables al instante utilizando el contexto y la semántica capturados por Unity Catalog. Genie Code extiende este enfoque a los profesionales de datos, gestionando la compleja ingeniería necesaria para pasar de una idea a producción a través de todos los datos empresariales.

Además, Databricks anunció hoy la adquisición de Quotient AI, un innovador en evaluación y aprendizaje por refuerzo para agentes de IA, con el objetivo de integrar evaluación continua directamente en Genie y Genie Code.

El auge del trabajo con datos basado en agentes

Las herramientas de datos actuales tratan a la IA como un asistente: escribe código, ejecuta pruebas locales y realiza iteraciones. Esto deja a los equipos de datos con el trabajo más complejo: planificar, orquestar, operar, validar y mantener los sistemas.

Genie Code invierte este enfoque. El agente analiza los problemas, planifica procesos de múltiples pasos, escribe y valida código listo para producción y mantiene el resultado, todo mientras mantiene a los humanos en control de las decisiones clave.

“En los últimos seis meses, el desarrollo de software ha pasado de la asistencia para escribir código a una ingeniería completamente basada en agentes”, dijo Ali Ghodsi, cofundador y CEO de Databricks. “Genie Code lleva esta revolución a los equipos de datos. Estamos pasando de un mundo en el que los profesionales de datos son asistidos por la IA a uno en el que los agentes de IA hacen el trabajo, guiados por humanos. A esto lo llamamos Agentic Data Work. Cambiará fundamentalmente la forma en que las empresas toman decisiones”.

Qué hace Genie Code

Las herramientas actuales de programación basadas en agentes tienen dificultades para completar tareas de datos porque carecen de acceso a contexto crítico como linaje de datos, patrones de uso y semántica de negocio. Genie Code ayuda a los equipos a cerrar esta brecha de contexto para garantizar los altos niveles de precisión y gobernanza requeridos en entornos de producción.

Genie Code:

Actúa como un ingeniero experto en machine learning:
Gestiona flujos completos de ML de extremo a extremo. Analiza problemas complejos para planificar, escribir y desplegar modelos, registrando experimentos en MLflow y ajustando endpoints de servicio para un rendimiento óptimo.

Integra experiencia profunda en ingeniería de datos:
Mientras que un ingeniero principiante podría escribir un script que funciona con datos de prueba, Genie Code diseña como un arquitecto senior. Considera las diferencias entre entornos de staging y producción, construye flujos de trabajo para captura de cambios de datos (CDC) y aplica controles de calidad de datos.

Mantiene y optimiza de forma proactiva:
Monitorea pipelines de Lakeflow y modelos de IA en segundo plano para detectar fallas e investigar anomalías. Analiza de manera autónoma las trazas de los agentes para corregir alucinaciones y optimiza la asignación de recursos antes de que intervenga un humano.

Comprende el contexto empresarial:
Integrado con Unity Catalog, Genie Code aplica políticas de gobernanza y controles de acceso existentes. Entiende la semántica del negocio y los requisitos de auditoría, y puede federar datos empresariales, incluyendo datos provenientes de plataformas externas.

Mejora con el tiempo:
Genie Code se vuelve más inteligente conforme los equipos lo utilizan. Gracias a memoria persistente, actualiza automáticamente sus instrucciones internas con base en interacciones pasadas y preferencias de programación. En tareas reales de ciencia de datos, Databricks encontró que Genie Code más que duplicó la tasa de éxito de los principales agentes de programación (de 32.1% a 77.1%).

“En SiriusXM, Genie Code apoya desde la creación de notebooks y SQL complejo hasta el análisis de relaciones entre tablas y la depuración de pipelines”, dijo Bernie Graham, VP de Data Engineering en SiriusXM. “Actúa como un socio de desarrollo práctico que ayuda a nuestros equipos de datos a entregar trabajo de alta calidad en menos tiempo”.

“Genie Code cambia la forma en que operan nuestros equipos de datos”, dijo Emilio Martín Gallardo, Principal Data Scientist, Data Management & Analytics en Repsol. “En lugar de conectar manualmente notebooks, pipelines y modelos, podemos delegar flujos de trabajo complejos a un socio de IA que entiende nuestros datos, gobernanza, contexto de negocio y bibliotecas internas como Repsol Artificial Intelligence Products. Acelera todo, desde el pronóstico de series de tiempo hasta el despliegue en producción, sin sacrificar rigor ni control”.

La adquisición de Quotient AI fortalece la evaluación continua

Para cerrar el ciclo de calidad en producción, Databricks adquirió Quotient AI. Quotient monitorea automáticamente el desempeño de los agentes — midiendo la calidad de las respuestas, detectando regresiones de forma temprana e identificando fallas — alimentando un ciclo de aprendizaje por refuerzo que permite que los agentes mejoren con el tiempo.

Los fundadores de Quotient aportan amplia experiencia en la evaluación de sistemas de programación con IA, ya que previamente lideraron iniciativas de mejora de calidad para GitHub Copilot. Al integrar estas capacidades en Genie Code, Databricks asegura que los sistemas de datos e IA no solo funcionen en producción, sino que mejoren continuamente.

Acerca de Databricks

Databricks es la empresa de Data e IA. Más de 20,000 organizaciones en todo el mundo — incluyendo Adidas, AT&T, Bayer, Block, Mastercard, Rivian, Unilever y más del 60% de las empresas del Fortune 500 — confían en Databricks para construir y escalar aplicaciones, analítica y agentes de datos e inteligencia artificial.

Con sede en San Francisco, Databricks ofrece una plataforma unificada de Data Intelligence que incluye Lakebase, Genie, Agent Bricks, Lakeflow, Lakehouse y Unity Catalog.