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title: "Cloudera y Dell integran ObjectScale para llevar la IA privada “donde están los datos”: una plataforma unificada con gobierno, rendimiento y costes previsibles"
description: "Cloudera y Dell Technologies han dado un paso coordinado para resolver una de las paradojas de la IA en las grandes organizaciones: no es posible industrializar la IA si el dato está desperdigado por..."
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date: 2025-10-02
modified: 2025-10-02
author: "Nota de Prensa"
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categories: ["Empresas", "Noticias"]
tags: ["cloudera", "dell", "ObjectScale"]
type: post
lang: es
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# Cloudera y Dell integran ObjectScale para llevar la IA privada “donde están los datos”: una plataforma unificada con gobierno, rendimiento y costes previsibles

Cloudera y Dell Technologies han dado un paso coordinado para resolver una de las paradojas de la IA en las grandes organizaciones: **no es posible industrializar la IA si el dato está desperdigado** por arquitecturas heterogéneas y cada acceso supone una mudanza. En el marco de **EVOLVE25** —el evento de datos e IA de Cloudera celebrado el 25 de septiembre en el Glasshouse de Nueva York—, ambas compañías anunciaron la **integración de Dell ObjectScale** con **Cloudera**, una validación conjunta que **permite ejecutar todos los motores de cómputo de Cloudera directamente contra el almacenamiento ObjectScale**. El resultado, según la firma, es una **plataforma de IA privada** —el “AI-in-a-Box” común— pensada para **escala**, **gobierno** y **claridad económica**.

La ambición de la propuesta queda clara al leer las cifras de su último informe, **“The Evolution of AI: The State of Enterprise AI and Data Architecture”**, divulgado el mismo día: los responsables de TI siguen utilizando **arquitecturas variadas** de almacenamiento —**63 %** menciona **nube privada**, **52 %** **nube pública** y **42 %** **almacenes de datos**—. En ese mosaico, llevar datos y modelos a un terreno común sin sacrificar **seguridad**, **gobernanza** ni **latencia** se ha convertido en el gran escollo. La integración con **ObjectScale**, el almacenamiento de objetos de Dell **compatible con S3**, intenta **mover el cómputo al dato** en lugar de lo contrario.

> “Las empresas necesitan sistemas de IA que crezcan con ellas, que mantengan los datos seguros y que presenten costes claros y predecibles”, resumió Abhas Ricky, Chief Strategy Officer de Cloudera. “Juntar Dell ObjectScale y Cloudera permite industrializar casos de uso de IA con datos gobernados, desplegarlos con eficiencia y crear agentes inteligentes, todo con economía predecible y sin tasas ocultas”.

## ¿Qué significa “IA privada” en este contexto?

La noción de “**IA privada**” que Cloudera y Dell promueven es la de una plataforma **en el perímetro controlado por la empresa** —centro de datos, nube privada o entornos híbridos— en la que **los datos no salen de casa** y los servicios de IA (entrenamiento, ajuste fino, inferencia y agentes) **se despliegan junto al almacenamiento corporativo**, con **gobernanza unificada**. Para Cloudera, esa pieza es el **Private AI platform** presentado en EVOLVE25; para Dell, el **ObjectScale** aporta el plano de **almacenamiento de objetos** de alto rendimiento y **baja latencia** sobre el que correr los motores de Cloudera.

La integración se materializa en que los clientes **compartidos** pueden **almacenar datos estructurados y no estructurados en ObjectScale** y **consumirlos** desde los diferentes **servicios de cómputo** de Cloudera:

- **Cloudera AI Workbench**: un entorno **seguro** para **construir, entrenar y afinar** modelos de IA usando **datos gobernados**.
- **Cloudera Inference Service**: el mecanismo para **desplegar y servir** esos modelos a **gran escala** de forma **eficiente y asequible**.
- **Cloudera Agent Studio**: la herramienta para **diseñar y orquestar agentes de IA** que **automatizan tareas** a lo largo de operaciones de negocio.

Ese **tridente** —Workbench, Inference y Agent Studio— sería el equivalente al **ciclo de vida completo** de la IA corporativa, pero **acercado al dato** y con **metadatos gobernados**: quién accede, con qué fin, qué versiones de conjuntos de datos/modelos intervienen y bajo qué **políticas**.

## Mover datos es caro (y arriesgado); acercar el cómputo al objeto cambia la ecuación

Cloudera no oculta la **motivación**: las empresas **fracasan** en la industrialización de IA cuando, por cada *use case*, hay que consolidar datos que **residen** en **nube privada**, **nube pública**, **data warehouses** o **sistemas heredados**. No se trata solo del **coste** de mover **petabytes**, sino de **arriesgar cumplimiento** (por ejemplo, datos sujetos a regulaciones sectoriales o soberanía) y de **romper linajes**.

**ObjectScale** —**S3-compatible**— opera como ese **“repositorio único”** en el que **convergen** tanto datos **estructurados** (tablas, eventos) como **no estructurados** (documentos, imágenes, audio, vídeo) **dentro de la infraestructura de Dell**, pero **exponiéndolos** como almacén de objetos estándar. La **certificación** con Cloudera significa que los **motores** de la plataforma —desde **Spark** a servicios específicos de IA— **pueden ejecutar directamente** contra **ObjectScale** con **baja latencia**, sin extractos intermedios ni copias. Lo importante, aseguran, es que el **metadato** —políticas, catálogos, linajes— permanezca **coherente**.

> “Esta colaboración refleja nuestro compromiso de dar a los clientes más flexibilidad para gestionar y escalar sus datos”, explicó Travis Vigil, vicepresidente sénior de ISG Product Management en Dell Technologies. “Con Dell ObjectScale integrado con Cloudera, acercamos almacenamiento e IA para decisiones más rápidas y acertadas que impulsen crecimiento”.

## ¿Qué puede esperar un sector regulado?

Banca, sanidad, administraciones públicas o energía han repetido el mismo mantra en los últimos años: quieren **IA**, pero no a costa de **perder control** del dato. Cloudera y Dell apuntan precisamente ahí: una **plataforma validada** de extremo a extremo que **funcione** en sus **propios centros** o en **nubes privadas**, que **gobierne** el acceso y que **mida** la economía con **transparencia**. Al hablar de “**economía predecible**”, Cloudera invoca la idea de que, con el dato **en su sitio** y el cómputo **pegado** al almacenamiento object store, los **costes operativos** —y los de **oportunidad**— se contienen.

En palabras de la compañía, esta combinación **“reduce costes totales”**, **“simplifica”** la gestión del ciclo de la IA y **“despliega”** agentes privados con **confianza** y **eficiencia**. No promete milagros: sí **coherencia** entre **gobierno**, **rendimiento** y **claridad económica** —una triada especialmente crítica cuando hay que **justificar** inversiones frente a auditores y reguladores.

## ¿Qué aporta cada cual?

- **Cloudera**: su **plataforma de datos e IA** —con base *open source*— que **unifica** seguridad, gobierno y servicios de IA (**Workbench**, **Inference**, **Agent Studio**) y, sobre todo, la **capacidad** de “**llevar la IA a los datos dondequiera que vivan**”.
- **Dell**: **ObjectScale**, su **almacenamiento de objetos** escalable **compatible con S3**, diseñado para entornos **on-prem** y **nube privada**, con el **sello** de la casa en **infraestructura** y las **integraciones** que esa infraestructura implica.

**Conjuntamente**: una **solución validada** —**AI-in-a-Box**— que las organizaciones pueden **adoptar** sin montar un “**Frankenstein**” de piezas sueltas y que promete **latencias bajas**, **accesos gobernados** y una base de **metadatos consistente**.

## El mapa de dolores que intenta resolver

1. **Localización de datos**: cuando los datos **no residen** en un solo lugar —y nunca lo hacen—, la **IA** se convierte en un rosario de **extracciones** y **copias**.
2. **Gobernanza**: sin un **catálogo** y **políticas** transversales, es imposible **explicar** qué modelo usó qué dato y con qué **consentimiento** o base jurídica.
3. **Latencia**: en analítica y, sobre todo, en **inferencia**, acercar el modelo al objeto **reduce tiempos** y **costes**.
4. **Economía**: la **opacidad** de costes (tanto en cloud como en on-prem) hace difícil **predecir** el ROI de una **fábrica** de IA.
5. **Complejidad operativa**: demasiadas herramientas **puntuales** generan **deuda técnica** y **riesgo**.

La encuesta citada por Cloudera respalda el diagnóstico: la mayoría **combina** nube privada y pública y, además, **depende** todavía de **almacenes de datos** tradicionales. **Sin** capacidad de **gestionar** el **100 %** de los datos —en **todas** sus formas— allí donde **residen**, aplicar IA con **visión completa** se antoja **imposible**.

## Qué cambia para los equipos de datos e IA

**Para los científicos de datos**: **AI Workbench** se convierte en un **espacio seguro** para **entrenar** y **afinar** modelos sin tener que **sacar** datasets de ObjectScale; la **coherencia de metadatos** facilita **trazabilidad** y **reproducibilidad**.

**Para las plataformas**: **Inference Service** permite **servir** modelos cerca de los **objetos** con **eficiencia**, y **Agent Studio** añade una capa para **agentes privados** que **automatizan** procesos de negocio.

**Para los CISO y compliance**: el hecho de que los **accesos** queden **gobernados** y **auditables** —y que el dato **no migre** a entornos no controlados— simplifica el **cumplimiento** (p. ej., registros de acceso, minimización de transferencias, retenciones).

**Para el CFO**: “**economía predecible**” no es un eslogan menor. Si el **dato** y el **cómputo** permanecen en el **dominio corporativo** y la **latencia** cae, es más sencillo **modelizar** el **coste por caso de uso**.

## Un apunte de realismo: integración disponible, viaje por etapas

Cloudera y Dell hablan de una **integración certificada** —es decir, **probada** y **validada**—, pero no de una “**caja mágica**” que resuelva por sí sola **arquitecturas** y **procesos**. La iniciativa se enmarca en el discurso más amplio de **AI-in-a-Box** y **Private AI**, que cada organización deberá **aterrizar** en su **modelo operativo**. El anuncio invita a registrarse a próximos eventos **EVOLVE25** y a ampliar información sobre la **plataforma de IA privada con ObjectScale**.

## ¿Por qué ahora?

Porque la **IA** ha pasado del **experimento** a la **operación** y ya no se toleran **silos** ni **desfiladeros** entre dato y modelo. Porque **transferir** datos a otras nubes o regiones **encarece** y **pone en riesgo** el cumplimiento. Y porque las **latencias** importan cuando la IA **asiste** procesos diarios —desde un **chat interno** hasta un **asistente** que **consulta** documentos y **responde** en tiempo real.

El encaje Cloudera-Dell intenta responder con **infraestructura de datos objetual** de **baja latencia** y **motores** de IA **pegados** a ese almacenamiento, con **metadatos gobernados** que **documentan** quién hizo qué con qué datos.

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## Preguntas frecuentes

**¿Qué es Dell ObjectScale y cómo se integra con la plataforma de Cloudera para IA privada?**
**ObjectScale** es el **almacenamiento de objetos** de **Dell Technologies**, **compatible con S3** y diseñado para **escala** en centros de datos y nubes privadas. La **integración certificada** permite que los **motores** de Cloudera (como **AI Workbench**, **Inference Service** y **Agent Studio**) **lean y operen** directamente contra ObjectScale, con **metadatos gobernados** y **baja latencia**, evitando copias y extracciones intermedias.

**¿Qué beneficios aporta “mover el cómputo al dato” en una arquitectura de IA privada?**
Acercar **entrenamiento**, **ajuste** e **inferencia** al almacenamiento **reduce latencias**, **limita movimientos** de datos —con el consiguiente **riesgo** y **coste**— y **simplifica** cumplimiento y **gobernanza**. En sectores regulados, mantener los **datasets sensibles** en **entornos controlados** es clave para escalar IA sin comprometer **seguridad** ni **privacidad**.

**¿Qué componentes de Cloudera aprovecha el almacenamiento ObjectScale para casos de uso de IA?**
Tres piezas: **Cloudera AI Workbench** (construir y **entrenar** modelos con **datos gobernados**), **Cloudera Inference Service** (desplegar y **servir** modelos de forma **eficiente** a gran escala) y **Cloudera Agent Studio** (diseñar **agentes privados** que **automatizan** tareas). Todos se **alimentan** directamente de los **objetos** guardados en **Dell ObjectScale**.

**¿Por dónde empezar para adoptar la plataforma de IA privada Cloudera + Dell ObjectScale en una gran empresa?**
El **primer paso** es **inventariar** arquitecturas de datos (nube privada, pública, *warehouses*), **identificar** *datasets* y **casos de uso** candidatos y **evaluar** el encaje de ObjectScale como **S3-compatible** de referencia. A partir de ahí, **pilotar** con **AI Workbench** (entrenamiento/afinamiento) y **Inference Service** (serving cercano al objeto), incorporando **gobernanza** y **metadatos** desde el inicio para asegurar **trazabilidad** y **economía predecible**.

vía: [cloudera](https://www.cloudera.com/about/news-and-blogs/press-releases/2025-09-25-cloudera-integrates-with-dell-objectscale-to-deliver-enterprises-a-next-generation-private-ai-platform.html)