Alianza Databricks-Anthropic integra Claude AI en datos

Una Nueva Era de Colaboración en Inteligencia Artificial y Gestión de Datos

El panorama de la inteligencia artificial está experimentando una transformación significativa, marcada por modelos cada vez más sofisticados y una creciente demanda de su integración fluida en los flujos de trabajo empresariales existentes. Reconociendo este momento crucial, Databricks, líder en plataformas de inteligencia de datos, y Anthropic, una destacada organización de investigación y seguridad en IA, han revelado una histórica asociación estratégica de cinco años. Esta colaboración está destinada a redefinir cómo las empresas interactúan y aprovechan la inteligencia artificial al incorporar los avanzados modelos Claude de Anthropic directamente dentro de la Plataforma de Inteligencia de Datos de Databricks. Este movimiento estratégico significa más que una simple integración técnica; representa un cambio fundamental hacia la conversión de potentes capacidades de IA en una parte intrínseca del ciclo de vida de los datos, accesible de forma nativa donde residen los datos empresariales. La ambición es clara: capacitar a las organizaciones para aprovechar el poder combinado de sus activos de datos únicos y modelos de IA de vanguardia, fomentando la innovación e impulsando resultados empresariales tangibles. Esta alianza promete reducir las barreras de entrada para aplicaciones de IA sofisticadas, llevando la tecnología de punta directamente a la vasta base de usuarios que ya aprovechan Databricks para sus necesidades de datos.

La Sinergia de las Plataformas de Datos y los Modelos Avanzados de IA

La fusión de plataformas de datos integrales y modelos avanzados de IA representa un paso evolutivo crítico para la tecnología empresarial. Históricamente, acceder a una IA potente a menudo implicaba integraciones complejas, desafíos de movimiento de datos y posibles preocupaciones de seguridad. Databricks se ha establecido como un centro neurálgico para la ingeniería de datos, la ciencia de datos, el aprendizaje automático y la analítica, ofreciendo una plataforma unificada —la Plataforma de Inteligencia de Datos— diseñada para gestionar todo el ciclo de vida de los datos. Proporciona la infraestructura y las herramientas necesarias para que las organizaciones almacenen, procesen y analicen vastas cantidades de datos de manera efectiva.

Simultáneamente, Anthropic ha surgido como un actor clave en el desarrollo de modelos de lenguaje grandes (LLMs), centrándose no solo en la capacidad sino también en la seguridad y la fiabilidad. Su familia de modelos Claude es reconocida por su sólido rendimiento en una variedad de tareas de procesamiento del lenguaje natural, incluido el razonamiento, la conversación y la generación de contenido. La idea central detrás de esta asociación es cerrar la brecha entre los potentes motores de IA de Anthropic y los datos ricos y contextualizados gestionados dentro del entorno de Databricks.

Al ofrecer los modelos Claude nativamente a través de la plataforma Databricks, la colaboración crea una potente sinergia. Las empresas ya no necesitan navegar por complejas llamadas a API externas ni gestionar infraestructuras separadas para sus iniciativas de IA. En cambio, pueden aprovechar las sofisticadas capacidades de razonamiento de Anthropic directamente junto a sus datos empresariales críticos, que incluyen información propietaria, interacciones con clientes, registros operativos e investigación de mercado. Este estrecho acoplamiento facilita un proceso de desarrollo más ágil, seguro y eficiente para soluciones de IA basadas en datos. El potencial desbloqueado por esta integración abarca numerosas industrias y funciones, permitiendo la creación de sistemas de IA altamente personalizados que comprenden los matices específicos del dominio de una organización.

Empoderando a las Empresas con Agentes Inteligentes y Conscientes de los Datos

Un objetivo central de la asociación Databricks-Anthropic es equipar a las empresas con la capacidad de construir y desplegar agentes de IA capaces de razonar sobre sus datos propietarios. Este concepto va más allá de las aplicaciones genéricas de IA hacia la creación de asistentes digitales especializados o sistemas automatizados que poseen una profunda comprensión del contexto, las operaciones y la base de conocimientos específicos de una empresa.

¿Qué implica ‘razonar sobre datos propietarios’?

• Comprensión Contextual: Los agentes de IA pueden acceder e interpretar documentos internos, bases de datos y repositorios de conocimiento para proporcionar respuestas informadas, generar contenido relevante o hacer recomendaciones basadas en datos.
• Resolución de Problemas Complejos: Al combinar el poder analítico de los modelos Claude con datos empresariales específicos, estos agentes pueden abordar desafíos empresariales complejos, como identificar tendencias de mercado ocultas en los datos de ventas, optimizar la logística de la cadena de suministro basándose en información en tiempo real o realizar evaluaciones de riesgos sofisticadas utilizando registros financieros internos.
• Interacciones Personalizadas: Los agentes pueden aprovechar los datos de los clientes (manejados de forma segura y ética) para proporcionar soporte altamente personalizado, recomendaciones de productos a medida o comunicación personalizada.
• Automatización del Trabajo de Conocimiento: Las tareas repetitivas que involucran recuperación de información, resumen, análisis y generación de informes basados en fuentes de datos internas pueden automatizarse, liberando a los empleados humanos para iniciativas más estratégicas.

Esta capacidad representa un salto significativo hacia adelante. En lugar de depender de modelos de IA entrenados con datos generales de Internet, las empresas ahora pueden construir agentes ajustados a sus conjuntos de datos únicos, lo que lleva a resultados mucho más precisos, relevantes y valiosos. Imagine una firma de servicios financieros desplegando un agente de IA que analiza su investigación de mercado propietaria y los datos de la cartera de clientes para generar asesoramiento de inversión personalizado, o una empresa manufacturera utilizando un agente para diagnosticar fallas en equipos razonando sobre registros de mantenimiento y datos de sensores. La asociación proporciona la tecnología fundamental —Databricks para el acceso y la gobernanza de datos, Claude de Anthropic para el razonamiento— para hacer realidad tales agentes de IA específicos del dominio para más de 10,000 empresas que ya utilizan la plataforma Databricks.

Abordando Obstáculos Persistentes en la Adopción de IA Empresarial

A pesar del inmenso potencial de la inteligencia artificial, muchas organizaciones encuentran obstáculos significativos al intentar construir, desplegar y gestionar soluciones de IA de manera efectiva, particularmente aquellas destinadas a entornos de producción que manejan datos sensibles. La colaboración entre Databricks y Anthropic aborda directamente varios desafíos clave que comúnmente dificultan la adopción de IA empresarial:

1. Precisión y Relevancia: Los modelos de IA genéricos a menudo carecen del conocimiento específico requerido para funcionar con precisión dentro de un contexto empresarial particular. Al permitir que los agentes de IA razonen sobre los datos únicos de una organización, la solución integrada fomenta el desarrollo de modelos que ofrecen resultados más precisos y relevantes adaptados a las necesidades operativas específicas.
2. Seguridad y Privacidad de Datos: El manejo de datos empresariales propietarios requiere medidas de seguridad estrictas. La integración nativa de los modelos Claude dentro de la plataforma Databricks permite a las organizaciones aprovechar una IA potente manteniendo un mayor control sobre sus datos. Los datos pueden procesarse potencialmente dentro de los confines seguros del entorno de Databricks, minimizando la exposición y adhiriéndose a los protocolos de gobernanza establecidos. Esto aborda las principales preocupaciones sobre el envío de información sensible a proveedores de modelos externos.
3. Gobernanza y Cumplimiento: Las empresas operan bajo estrictos requisitos regulatorios y de cumplimiento. Databricks Mosaic AI, un componente clave de la plataforma, proporciona herramientas para la gobernanza de extremo a extremo en todo el ciclo de vida de los datos y la IA. Esto incluye capacidades para monitorear el rendimiento del modelo, garantizar la equidad, rastrear el linaje y gestionar los controles de acceso, que son cruciales para construir sistemas de IA confiables y conformes. La integración de Claude dentro de este marco gobernado extiende estos controles al uso de LLMs avanzados.
4. Complejidad de Despliegue e Integración: Configurar y gestionar la infraestructura para desplegar modelos de IA sofisticados puede ser complejo y requerir muchos recursos. La integración nativa simplifica este proceso significativamente, permitiendo a los equipos de datos aprovechar los modelos Claude dentro del entorno familiar de Databricks sin necesidad de construir y mantener pipelines de despliegue de IA separados.
5. Evaluación del Rendimiento y ROI: Evaluar la efectividad y el retorno de la inversión (ROI) de las iniciativas de IA puede ser desafiante. Databricks Mosaic AI ofrece herramientas para evaluar el rendimiento del modelo frente a métricas y conjuntos de datos empresariales específicos. Combinar esto con la optimización de Claude para tareas del mundo real ayuda a garantizar que los agentes de IA desplegados ofrezcan un valor medible.

Al proporcionar una solución unificada que combina los mejores modelos de IA de su clase con herramientas robustas de gestión de datos y gobernanza, Databricks y Anthropic tienen como objetivo agilizar el camino desde la experimentación con IA hasta el despliegue a nivel de producción, haciendo que la IA sofisticada sea más accesible, segura e impactante para las empresas.

Presentando Claude 3.7 Sonnet: Un Nuevo Referente en Razonamiento y Codificación

Un punto destacado significativo de esta asociación es la disponibilidad inmediata del último modelo de frontera de Anthropic, Claude 3.7 Sonnet, dentro del ecosistema de Databricks. Este modelo representa un avance sustancial en las capacidades de IA y se posiciona como una piedra angular de la oferta conjunta. Claude 3.7 Sonnet es particularmente notable por varias razones:

• Razonamiento Híbrido: Se describe como el primer modelo de razonamiento híbrido del mercado. Si bien los detalles de esta arquitectura son propietarios, sugiere un enfoque avanzado que combina diferentes técnicas (potencialmente incluyendo razonamiento simbólico junto con procesamiento de redes neuronales) para lograr una comprensión y capacidades de resolución de problemas más robustas y matizadas. Esto podría conducir a un mejor rendimiento en tareas complejas que requieren deducción lógica, planificación y análisis de múltiples pasos.
• Destreza en Codificación Líder en la Industria: El modelo es reconocido como un líder de la industria para tareas de codificación. Esta capacidad es invaluable para las empresas que buscan automatizar procesos de desarrollo de software, generar fragmentos de código, depurar bases de código existentes o traducir código entre diferentes lenguajes de programación, todo potencialmente informado por los estándares y bibliotecas de codificación internos de la empresa accesibles a través de Databricks.
• Optimización para la Utilidad en el Mundo Real: Anthropic enfatiza que los modelos Claude, incluido 3.7 Sonnet, están optimizados para los tipos de tareas del mundo real que los clientes encuentran más útiles. Este enfoque práctico asegura que el poder del modelo se traduzca en beneficios tangibles para las operaciones comerciales, en lugar de simplemente sobresalir en benchmarks teóricos.
• Accesibilidad: Hacer que un modelo tan vanguardista esté directamente disponible a través de Databricks en las principales plataformas de nube (AWS, Azure, Google Cloud Platform) democratiza el acceso. Las organizaciones pueden experimentar y desplegar esta IA de última generación sin necesidad de infraestructura especializada o relaciones directas con el proveedor del modelo, aprovechando su inversión existente en Databricks.

La integración de Claude 3.7 Sonnet proporciona a los clientes de Databricks acceso inmediato a una herramienta poderosa capaz de abordar desafíos analíticos, creativos y técnicos sofisticados. Sus fortalezas en razonamiento y codificación, combinadas con su disponibilidad nativa junto a los datos empresariales, lo posicionan como un habilitador clave para construir la próxima generación de aplicaciones y agentes inteligentes.

La Ventaja Distintiva de la Integración Nativa

El concepto de integración nativa es central para la propuesta de valor de la asociación Databricks-Anthropic. Este enfoque difiere significativamente de los métodos tradicionales de acceso a modelos de IA, que a menudo dependen de Interfaces de Programación de Aplicaciones (APIs) externas. La integración nativa implica una conexión más profunda y fluida entre los modelos Claude de Anthropic y la Plataforma de Inteligencia de Datos de Databricks, ofreciendo varias ventajas potenciales:

• Latencia Reducida: Procesar solicitudes dentro del mismo entorno de plataforma puede reducir potencialmente la latencia de red asociada con las llamadas a API externas, lo que lleva a tiempos de respuesta más rápidos para las aplicaciones de IA. Esto es particularmente crucial para casos de uso en tiempo real o interactivos.
• Seguridad Mejorada: Al mantener el procesamiento de datos dentro del perímetro seguro de la plataforma Databricks (dependiendo de los detalles específicos de implementación), la integración nativa puede reforzar significativamente la seguridad y privacidad de los datos. Es posible que los datos propietarios sensibles no necesiten atravesar redes externas ni ser procesados por infraestructura de terceros de la misma manera que con las llamadas a API, alineándose mejor con las estrictas posturas de seguridad empresarial.
• Flujos de Trabajo Simplificados: Los científicos de datos y desarrolladores pueden acceder y utilizar los modelos Claude utilizando herramientas e interfaces familiares de Databricks. Esto elimina la necesidad de gestionar credenciales, SDKs o puntos de integración separados, simplificando el ciclo de vida de desarrollo, despliegue y gestión de aplicaciones de IA. Todo el proceso, desde la preparación de datos hasta la invocación del modelo y el análisis de resultados, puede ocurrir dentro de un entorno unificado.
• Gobernanza Simplificada: La integración del uso del modelo dentro de la plataforma Databricks permite la aplicación consistente de políticas de gobernanza, controles de acceso y mecanismos de auditoría gestionados por Mosaic AI. Monitorear el uso, los costos y el rendimiento se convierte en parte del marco de gobernanza de datos existente.
• Potenciales Eficiencias de Costos: Dependiendo de los modelos de precios y la utilización de recursos, la integración nativa podría ofrecer estructuras de costos más predecibles u optimizadas en comparación con los modelos de API de pago por llamada, especialmente para escenarios de uso de alto volumen estrechamente acoplados con tareas de procesamiento de datos que ya se ejecutan en Databricks.

Este estrecho acoplamiento transforma a Claude de una herramienta externa en una capacidad integrada dentro del ecosistema de datos empresariales, haciendo que el desarrollo y despliegue de agentes de IA sofisticados y conscientes de los datos sea significativamente más eficiente, seguro y manejable.

Ofreciendo Flexibilidad a Través de un Despliegue Multi-Nube Fluido

Un aspecto crítico de la oferta de Databricks-Anthropic es su disponibilidad en los principales proveedores de nube pública: Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure y Google Cloud Platform (GCP). Esta estrategia multi-nube es esencial para satisfacer los diversos requisitos de infraestructura de las empresas modernas. Muchas organizaciones utilizan múltiples proveedores de nube para aprovechar los mejores servicios de su clase, garantizar la resiliencia, evitar la dependencia de un solo proveedor o cumplir con requisitos regionales o de clientes específicos.

Databricks en sí está diseñado como una plataforma multi-nube, proporcionando una capa de inteligencia de datos consistente independientemente de la infraestructura de nube subyacente. Al hacer que los modelos Claude estén disponibles de forma nativa dentro de Databricks en AWS, Azure y GCP, la asociación asegura que los clientes puedan beneficiarse de esta integración avanzada de IA independientemente de su entorno de nube preferido o estrategia multi-nube.

Esto ofrece varios beneficios clave:

• Elección y Flexibilidad: Las empresas pueden desplegar agentes de IA impulsados por Claude en la(s) plataforma(s) de nube que mejor se adapten a sus necesidades técnicas, inversiones en infraestructura existentes y acuerdos comerciales.
• Consistencia: Los equipos de desarrollo pueden construir y gestionar aplicaciones de IA utilizando una interfaz y un conjunto de herramientas consistentes (Databricks y Claude) en diferentes entornos de nube, reduciendo la complejidad y la sobrecarga de capacitación.
• Proximidad de Datos: Las organizaciones pueden aprovechar los modelos Claude en el mismo entorno de nube donde residen sus principales lagos de datos o almacenes de datos, optimizando el rendimiento y reduciendo potencialmente los costos de salida de datos.
• Preparación para el Futuro: Un enfoque multi-nube proporciona resiliencia y adaptabilidad, permitiendo a las empresas evolucionar su estrategia de nube sin interrumpir sus capacidades de IA construidas sobre la integración Databricks-Anthropic.

El compromiso con la disponibilidad multi-nube subraya el enfoque de la asociación en satisfacer las necesidades empresariales de manera realista, reconociendo la naturaleza heterogénea de la infraestructura de TI moderna y proporcionando un camino flexible para adoptar IA avanzada.

Databricks Mosaic AI: El Motor para una IA Gobernanza y Confiable

Mientras que Anthropic proporciona los potentes modelos Claude, Databricks Mosaic AI suministra el marco esencial para construir, desplegar y gestionar aplicaciones de IA de manera responsable y efectiva dentro del contexto empresarial. Mosaic AI es una parte integral de la Plataforma de Inteligencia de Datos de Databricks, ofreciendo un conjunto de herramientas diseñadas para abordar el ciclo de vida completo de la IA con un fuerte énfasis en la gobernanza y la confiabilidad.

Las capacidades clave de Mosaic AI relevantes para la asociación con Anthropic incluyen:

• Servicio de Modelos (Model Serving): Proporciona infraestructura optimizada para desplegar y servir modelos de IA, incluidos LLMs como Claude, a escala con alta disponibilidad y baja latencia.
• Búsqueda Vectorial (Vector Search): Permite búsquedas de similitud eficientes cruciales para aplicaciones de Generación Aumentada por Recuperación (RAG), permitiendo a los agentes de IA recuperar información relevante de las bases de conocimiento empresariales para informar sus respuestas.
• Monitoreo de Modelos (Model Monitoring): Ofrece herramientas para rastrear el rendimiento del modelo, detectar derivas (cambios en el rendimiento a lo largo del tiempo) y monitorear la calidad de los datos, asegurando que los agentes de IA desplegados permanezcan precisos y confiables.
• Ingeniería y Gestión de Características (Feature Engineering and Management): Simplifica el proceso de creación, almacenamiento y gestión de las características de datos utilizadas para entrenar o interactuar con modelos de IA.
• Gobernanza de IA (AI Governance): Proporciona capacidades para el seguimiento del linaje (comprender de dónde provienen los datos y cómo se construyeron los modelos), control de acceso, registros de auditoría y evaluaciones de equidad, asegurando que los sistemas de IA se desarrollen y utilicen de manera responsable y cumplan con las regulaciones.
• Herramientas de Evaluación (Evaluation Tools): Permite a las organizaciones evaluar rigurosamente la calidad, seguridad y precisión de los modelos y agentes de IA, incluidos los LLMs, frente a requisitos y conjuntos de datos empresariales específicos antes y después del despliegue.

Mosaic AI actúa como el puente crucial entre el poder bruto de modelos como Claude y las realidades prácticas del despliegue empresarial. Proporciona las barreras de protección, los sistemas de monitoreo y las herramientas de gestión necesarias para garantizar que los agentes de IA construidos utilizando modelos de Anthropic no solo sean inteligentes, sino también seguros, confiables, gobernados y alineados con los objetivos comerciales. Este enfoque integral es vital para generar confianza en los sistemas de IA que manejan datos y procesos empresariales críticos.

Una Visión Compartida para una IA Inmediatamente Transformadora

Los líderes tanto de Databricks como de Anthropic articulan una visión convincente para el impacto inmediato y futuro de esta asociación, enfatizando el cambio de la IA como una promesa futura a una realidad actual que transforma las empresas.

Ali Ghodsi, Cofundador y CEO de Databricks, subraya la propuesta de valor central: capacitar a las empresas para finalmente desbloquear el potencial latente que reside en sus vastos repositorios de datos mediante la aplicación de IA sofisticada. Destaca la importancia de llevar las capacidades de Anthropic directamente a la Plataforma de Inteligencia de Datos, enfatizando los beneficios de seguridad, eficiencia y escalabilidad. La perspectiva de Ghodsi se centra en permitir que las empresas vayan más allá de las soluciones genéricas de IA y construyan agentes de IA específicos del dominio meticulosamente adaptados a sus contextos operativos únicos y conocimiento propietario. Esto, sugiere, representa el verdadero futuro de la IA empresarial: inteligencia personalizada, integrada e impulsada por datos.

Dario Amodei, CEO y Cofundador de Anthropic, se hace eco del sentimiento del impacto inmediato de la IA, afirmando que la transformación de las empresas está sucediendo ‘ahora mismo’. Prevé avances notables a corto plazo, particularmente en el desarrollo de agentes de IA capaces de trabajar de forma independiente en tareas complejas. Amodei ve la disponibilidad de Claude en Databricks como un catalizador, proporcionando a los clientes las herramientas necesarias para construir agentes impulsados por datos significativamente más potentes. Esta capacidad, implica, es crucial para las organizaciones que buscan mantener una ventaja competitiva en lo que él denomina ‘esta nueva era de la IA’.

Juntas, estas perspectivas pintan un cuadro de una asociación basada en la aplicación práctica y la creación de valor inmediato. No se trata solo de proporcionar acceso a modelos potentes; se trata de integrarlos profundamente dentro del tejido de datos de las organizaciones para fomentar el desarrollo de agentes inteligentes y autónomos capaces de abordar problemas empresariales complejos y del mundo real hoy, allanando el camino para aplicaciones aún más sofisticadas mañana.

Más Allá de la Inteligencia Genérica: Creando Soluciones de IA Específicas del Dominio

Un tema recurrente y un motor principal detrás de la alianza Databricks-Anthropic es el alejamiento de la IA de talla única hacia la inteligencia específica del dominio. Los modelos de IA de propósito general, aunque impresionantes, a menudo carecen de la comprensión matizada requerida para tareas empresariales especializadas. Su conocimiento se basa típicamente en datos amplios de Internet, que pueden no alinearse con la terminología específica, los procesos y la información confidencial única de un negocio o industria en particular.

Esta asociación facilita directamente la creación de soluciones de IA altamente personalizadas combinando:

• Maestría en Datos de Databricks: La plataforma proporciona herramientas robustas para acceder, preparar y gestionar los activos de datos únicos de una organización: la materia prima para el conocimiento específico del dominio. Esto incluye bases de datos estructuradas, documentos no estructurados, registros y más.
• Modelos Adaptables de Anthropic: Los modelos Claude, particularmente cuando se usan dentro de marcos como la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) habilitada por características de Databricks como Vector Search, pueden basarse efectivamente en estos datos propietarios. Los modelos pueden recuperar fragmentos relevantes de bases de conocimiento internas y usar esa información para generar respuestas o realizar tareas con alta precisión y relevancia contextual.
• Herramientas de Desarrollo de Mosaic AI: La plataforma proporciona el entorno para ajustar modelos (cuando sea aplicable), construir aplicaciones que incorporen RAG y evaluar el rendimiento de estas soluciones personalizadas frente a criterios empresariales específicos.

Esta sinergia permite, por ejemplo, que una compañía farmacéutica construya un agente de IA que comprenda sus datos específicos del pipeline de desarrollo de fármacos y la documentación regulatoria, o que un negocio de comercio electrónico cree un agente profundamente familiarizado con su catálogo de productos, niveles de inventario e historial de interacción con el cliente. Las aplicaciones de IA resultantes son mucho más valiosas porque hablan el lenguaje del negocio y operan basándose en su verdad fundamental. Esta capacidad para crear agentes de IA a medida, impulsados por datos empresariales y modelos de vanguardia, ofreceuna ventaja competitiva significativa, permitiendo a las empresas automatizar procesos complejos, descubrir conocimientos únicos y ofrecer experiencias de cliente superiores adaptadas a su nicho de mercado específico.

Fortaleciendo la Confianza: Seguridad en la Era de la IA Integrada

En una era donde las brechas de datos y el mal uso de la IA son preocupaciones significativas, establecer la confianza es primordial para la adopción empresarial de potentes tecnologías de IA. La asociación entre Databricks y Anthropic aborda inherentemente estas preocupaciones a través de una combinación de diseño tecnológico y enfoque organizacional.

Compromiso de Anthropic con la Seguridad: Anthropic se fundó con una misión central centrada en la seguridad y la investigación de la IA. Su proceso de desarrollo de modelos incorpora técnicas destinadas a crear sistemas de IA que sean útiles, honestos e inofensivos. Este enfoque en construir una IA más segura proporciona una capa fundamental de confianza para las empresas reacias a desplegar potentes LLMs, especialmente aquellos que interactúan con datos sensibles o clientes.

Plataforma Segura de Databricks: La Plataforma de Inteligencia de Datos de Databricks está construida con seguridad y gobernanza de nivel empresarial en su núcleo. Al integrar los modelos Claude de forma nativa, la asociación aprovecha estas características de seguridad existentes:

• Residencia y Control de Datos: La integración nativa permite potencialmente que los datos permanezcan dentro del entorno controlado del cliente (su instancia de Databricks en la nube elegida), reduciendo los riesgos asociados con la transmisión de datos sensibles a puntos finales externos.
• Gestión de Acceso Unificada: El acceso a los modelos Claude se puede gestionar a través de los controles de acceso basados en roles existentes de Databricks, asegurando que solo los usuarios y aplicaciones autorizados puedan invocar las capacidades de IA.
• Auditoría Integral: El uso de los modelos Claude integrados se puede registrar y auditar dentro de la plataforma Databricks, proporcionando transparencia y rendición de cuentas.
• Marco de Gobernanza: Las herramientas de gobernanza de Mosaic AI se extienden al uso de Claude, permitiendo la aplicación consistente de políticas, monitoreo y verificaciones de cumplimiento.

Este enfoque de múltiples capas —combinando el enfoque de Anthropic en la seguridad del modelo con la robusta seguridad de la plataforma y la gobernanza de Databricks— crea un marco más seguro y confiable para aprovechar la IA avanzada. Permite a las empresas explorar el potencial transformador de modelos como Claude 3.7 Sonnet mientras mantienen un control estricto sobre sus valiosos activos de datos y aseguran un despliegue responsable de la IA, acelerando así la adopción al mitigar riesgos clave. La colaboración tiene como objetivo hacer que la IA potente no solo sea accesible, sino también segura y confiable para aplicaciones empresariales de misión crítica.