Cloudera ha sido reconocida como Líder en la evaluación IDC APAC MarketScape: Unified AI Platforms 2025, según un comunicado de la compañía. El informe —centrado en la oferta y estrategia de los principales proveedores de plataformas de IA empresarial en Asia-Pacífico— destaca a Cloudera por su gobierno y seguridad de datos a escala, la operacionalización de IA (MLOps/LLMOps) y la integración de flujos agentic (múltiples agentes autónomos coordinados) sobre un plataforma única que lleva la IA “allí donde residen los datos”: nubes públicas, centros de datos on-prem y edge.
“Ser nombrados líderes valida nuestra visión de llevar la IA al dato, en cualquier lugar”, aseguró Remus Lim, vicepresidente sénior para Asia Pacífico y Japón. “Las organizaciones necesitan acelerar la innovación sin comprometer confianza ni cumplimiento; Cloudera está bien posicionada para habilitar ambas cosas”.
Qué entiende IDC por “plataforma de IA unificada”
En el contexto del MarketScape, una plataforma de IA unificada es aquella que combina, en un mismo tejido tecnológico:
- Ingesta y preparación de datos (integración, calidad, linaje, metadatos).
- Gobierno y seguridad (políticas finas, auditoría, controles de acceso, cumplimiento).
- Desarrollo y despliegue de modelos (desde feature stores hasta MLOps/LLMOps, inference y monitorización).
- Orquestación de IA generativa y agentic (prompts, tools, flujos multiagente, observabilidad y guardrails).
- Operación multientorno (multi-cloud, on-prem y edge) con consistencia en gestión, costes y controles.
Cloudera encaja en ese marco con un enfoque de “data-in-place AI”: en vez de mover masivamente datos sensibles a una nube concreta, la plataforma acerca los modelos y agentes allí donde está la información, reduciendo superficies de riesgo y fricciones regulatorias.
Puntos fuertes atribuidos a Cloudera
1) Gobierno y seguridad de nivel empresarial
IDC subraya políticas detalladas, trazabilidad completa (audit trail), controles de acceso granulares y alineamiento con marcos de cumplimiento sectoriales (finanzas, salud, sector público). Para clientes con datos sensibles o exigencias soberanas, este es el diferencial clave.
2) IA operativa y flujos “agentic”
La suite de MLOps/LLMOps facilita ciclo de vida de modelos y LLM, con observabilidad integrada (calidad, drift, coste, latencia). Los flujos agentic permiten coordinar agentes que llaman herramientas, consultan bases de conocimiento y ejecutan acciones con “guardrails” y auditoría.
3) Innovación y ecosistema
Cloudera ha reforzado capacidades mediante adquisiciones:
- Verta (operacionalización de IA),
- Octopai (linaje/descubrimiento automático de datos),
- Taikun (gestión de infraestructura cloud).
Y alianzas con NVIDIA, Cohere, Anthropic, Mistral, AWS Bedrock, Dell y CrewAI, lo que amplía opciones de modelos base y aceleración de inferencia sobre diferentes infraestructuras.
4) Accesibilidad
La capa AI Studios ofrece bajo/ningún código para acelerar prototipos y casos de uso por equipos mixtos (técnicos y de negocio), sin perder los controles de gobierno del dato.
Productos y lanzamientos recientes que reforzaron la valoración
- Cloudera AI Workbench: entorno para construir y desplegar agentes y aplicaciones de IA generativa con guardrails y trazabilidad.
- Cloudera AI Inference: inferencias GenAI a escala con enfoque en coste/prestaciones (aceleración, caching, routing de peticiones y SLA).
- Ampliaciones de gobierno: más políticas y visibilidad de cumplimiento a lo largo del ciclo de vida de la IA (datos → features → modelo → serving).
La firma asegura que casi la mitad de su plantilla global trabaja en ingeniería e I+D, señal de inversión sostenida en producto.
Dónde encaja: sectores y cargas de trabajo
IDC y Cloudera destacan adopción en industrias con altas exigencias de control:
- Finanzas: risk scoring, prevención de fraude, asistentes de negocio con controles de cumplimiento y datos PII bien acotados.
- Telecomunicaciones: churn, optimización de red, copilotos para atención y automatización de procesos.
- Salud: búsqueda semántica, resúmenes clínicos con guardrails y cumplimiento normativo.
- Administraciones Públicas: analítica y copilotos en entornos soberanos o mixtos, con auditoría robusta.
El hilo conductor: llevar la IA a los repositorios de datos existentes (data lakes/lakehouses) minimizando movimientos innecesarios, con controles uniformes en multi-cloud, on-prem y edge.
Por qué importa a los CIO/CTO de APAC (y más allá)
- Coste y riesgo de mover datos. En geografías con requisitos de localización y soberanía, mover datasets críticos a una nube externa añade riesgo legal y coste operativo. Un tejido de IA que opera in-place mitiga esa fricción.
- Proliferación de “islas” de IA. Muchas empresas arrancaron pilotos con herramientas dispares. Unificar MLOps/LLMOps y flujos agentic reduce silos, facilita auditoría y mejora el TCO.
- Gobierno “end-to-end”. Sin gobierno consistente, GenAI y agentes se topan con bloqueos legales o reputacionales. Un enfoque data-first con guardrails habilita escala responsable.
- Despliegue híbrido real. Poder *elegir dónde ejecutar (GPU on-prem, nubes públicas, edge) según coste, latencia, cumplimiento y disponibilidad es una ventaja práctica.
Lo que conviene preguntar al proveedor (lista para RFP)
- Linaje y auditoría: ¿qué nivel de detalle queda registrado (prompts, herramientas invocadas, fuentes consultadas, decisiones del agente, respuestas, feedback loops)?
- Guardrails: ¿qué políticas out-of-the-box hay (redacción segura, filtrado, PII masking, grounding, límite de alucinación) y cómo se personalizan por dominio?
- MLOps/LLMOps: ¿cómo versionan datos, features, prompts, RAG corpora, modelos y artifacts de agentes? ¿Qué rollbacks existen?
- Coste y rendimiento: ¿hay router de modelos, caching semántico y políticas de optimización de coste por token/por consulta?
- Infraestructura: ¿opciones para inferencias aceleradas (NVIDIA, AMD, CPU) on-prem y en nubes públicas? ¿Compatibilidad con Bedrock y otros endpoints?
- Seguridad: integración con IAM corporativo, KMS/HSM, y DLP; soporte para datos cifrados en reposo/en tránsito y pseudonimización.
- Soberanía y residencia: ¿cómo garantizan que datos y metadatos no salen de la región?
- Operación 24/7: SLO/SLA, observabilidad (latencia, drift, calidad de respuestas), planes de DR/BCP.
Contexto: cómo leer un IDC MarketScape
El IDC MarketScape es una metodología comparativa que evalúa capacidades actuales y estrategia futura de los proveedores, y representa las posiciones en un gráfico único. No es una “nota mágica” ni un sustituto de una prueba de concepto; sirve como mapa de mercado para acotar opciones y formular RFPs más precisas.
En síntesis
- Cloudera recibe la etiqueta de Líder de IDC APAC MarketScape 2025 en plataformas de IA unificadas por su foco en gobierno/seguridad, MLOps/LLMOps y flujos agentic sobre un tejido híbrido (multi-cloud, on-prem, edge).
- Refuerza su propuesta con adquisiciones (Verta, Octopai, Taikun) y alianzas con actores de modelos y aceleración (NVIDIA, Cohere, Anthropic, Mistral, AWS Bedrock, Dell, CrewAI).
- Para sectores regulados y datos sensibles, la promesa de “llevar la IA al dato” —y no al revés— puede marcar la diferencia entre pilotos aislados y despliegue a escala.
Preguntas frecuentes
¿Qué es una “plataforma de IA unificada” y en qué se diferencia de un stack de herramientas sueltas?
Integra en una sola base datos, gobierno, seguridad, MLOps/LLMOps, genAI/agentic y operaciones en híbrido/multi-cloud. Evita silos y facilita auditoría, coste controlado y consistencia.
¿Qué son los “flujos agentic” y por qué importan en la empresa?
Son orquestaciones de agentes (basados en LLM) que coordinan tareas, consultan fuentes internas, llaman herramientas y dejan traza auditable. Permiten automatizar procesos complejos con guardrails.
¿Cómo ayuda “llevar la IA al dato” en cumplimiento y coste?
Reduce movimiento de datos sensibles, evita copias dispersas, mantiene políticas uniformes y aprovecha infraestructura existente, con impacto positivo en riesgo y TCO.
¿Qué debo exigir en un piloto (PoC) antes de decidir?
Casos de uso medibles, KPIs (latencia, calidad, costes), trazabilidad completa, pruebas de seguridad y guardrails, validación en su entorno híbrido real y plan de escalado con costes estimados.
