01 Mayor integración de la IA generativa en las plataformas de ciencia de datosEsto supone un cambio en las plataformas, pasando de ser colecciones de herramientas de desarrollo a entornos más integrados donde los científicos de datos pueden acelerar la experimentación y, al mismo tiempo, mejorar la transición de los modelos y las aplicaciones de IA a la producción.En noviembre de 2025, IBM informó que las organizaciones estaban priorizando cada vez más las capacidades de datos para respaldar las iniciativas de IA, y que las plataformas de datos se utilizaban para integrar información en los distintos departamentos de la empresa y dar soporte a los agentes de IA.
02 Creciente tendencia hacia entornos unificados de ciencia de datos y MLOps.Cada vez más, las organizaciones consolidan la preparación de datos, el análisis, el desarrollo de modelos, la implementación, la monitorización y la gobernanza en plataformas unificadas. Este enfoque reduce la fragmentación entre los equipos de ciencia de datos y TI, al tiempo que permite implementar modelos en entornos de nube, híbridos y distribuidos con mayor coherencia operativa.En junio de 2026, IBM introdujo mejoras en su plataforma de datos centradas en optimizar el acceso a los datos, la gobernanza, los flujos de trabajo de IA y la implementación en entornos híbridos y multinube.
01 Creciente adopción empresarial de la IA y el aprendizaje automáticoA medida que la IA pasa de la experimentación a la implementación empresarial, los entornos integrados de ciencia de datos se vuelven cada vez más importantes para gestionar el ciclo de vida completo del modelo.
01 Los complejos requisitos de integración de datos e infraestructura limitan su adopción.Las plataformas de ciencia de datos deben conectar información de bases de datos, entornos en la nube, aplicaciones y otras fuentes distribuidas, manteniendo al mismo tiempo una calidad y gobernanza de datos consistentes. La integración de estos entornos heterogéneos puede aumentar la complejidad de la implementación y requerir una considerable experiencia técnica, especialmente para organizaciones con infraestructuras heredadas fragmentadas.
01 La expansión de los productos de datos impulsados por IA crea nuevas aplicaciones de plataforma.Cada vez más organizaciones buscan formas de convertir conjuntos de datos internos en productos diferenciados e información útil, en lugar de utilizar los datos únicamente para la elaboración de informes convencionales.
01 Mantener la calidad de los datos, la gobernanza y una IA responsable a lo largo del ciclo de vida del modelo.Las plataformas de ciencia de datos deben gestionar la calidad de los datos, los controles de acceso, la transparencia de los modelos, la privacidad y la gobernanza, al tiempo que dan soporte a cargas de trabajo de IA cada vez más complejas. Los datos de baja calidad o inaccesibles pueden reducir el rendimiento de los modelos, mientras que una gobernanza deficiente puede generar riesgos operativos y de cumplimiento normativo a medida que los sistemas de IA se integran más profundamente en los procesos empresariales.
Junio de 2026:Databricks lanzó Lake Transactional/Analytical Processing (LTAP), una nueva arquitectura que unifica las cargas de trabajo transaccionales y analíticas en una única plataforma de datos, eliminando las canalizaciones ETL separadas y permitiendo un desarrollo más rápido de aplicaciones de IA y ciencia de datos.
Mayo de 2026:Dataiku lanzó Cobuild en Snowflake, lo que permite a las empresas crear agentes de IA controlados y flujos de trabajo de ciencia de datos utilizando lenguaje natural, al tiempo que combina Snowflake Cortex AI con la plataforma de orquestación de IA empresarial de Dataiku.
Mayo de 2026:Snowflake firmó un acuerdo de colaboración estratégica plurianual con Amazon Web Services (AWS), comprometiendo 6.000 millones de dólares para acelerar la adopción de la IA en las empresas, expandir la infraestructura de IA y fortalecer las capacidades de análisis y ciencia de datos basadas en la nube.
Agosto de 2025:Databricks anunció la adquisición de Tecton, una plataforma de funcionalidades para el aprendizaje automático, con el fin de fortalecer su ecosistema de agentes de IA mediante la ingeniería de funcionalidades en tiempo real y capacidades de datos de baja latencia para aplicaciones de IA empresariales.