La evolución de la inteligencia artificial en el entorno corporativo ha alcanzado un punto de inflexión donde la eficacia de los modelos ya no depende únicamente de su capacidad de procesamiento, sino de la calidad y accesibilidad de los datos subyacentes.
En este contexto, SAP ha anunciado dos movimientos estratégicos de calado: la adquisición de Dremio, una plataforma de data lakehouse abierta, y la de Prior Labs, firma pionera en modelos fundacionales tabulares (TFM).
SAP ha anunciado la adquisición de dos compañías estratégicas en el ámbito de la IA: Dremio y de Prior Labs
Estas adquisiciones no solo representan una expansión del catálogo tecnológico de la compañía, sino que abordan directamente los cuellos de botella que impiden que la mayoría de los proyectos de IA aporten un valor real en las organizaciones.
El objetivo central es unificar los datos propios y de terceros, dotándolos de un contexto empresarial unificado que permita la ejecución de cargas de trabajo analíticas y de IA en tiempo real.
Fragmentación y datos sin contexto
La realidad de muchas empresas actuales es que los datos se encuentran fragmentados, encerrados en formatos propietarios y carentes del contexto empresarial necesario para que la IA tome decisiones informadas. Esta situación genera un patrón de costes elevados y resultados ineficientes: proyectos piloto que no escalan, ingeniería de datos duplicada y riesgos de incumplimiento normativo al no poder explicar el razonamiento detrás de una decisión automatizada.
Dremio se incorpora al ecosistema de SAP para eliminar estas fricciones en la integración. Al complementar las capacidades de SAP Business Data Cloud y SAP HANA Cloud, la plataforma permite una integración perfecta entre fuentes de datos heterogéneas con un alto rendimiento y bajo coste. Esta base es fundamental para acelerar el tiempo de obtención de valor y preparar el terreno para la IA basada en agentes.
Apuesta de SAP por la arquitectura abierta
Uno de los pilares de esta estrategia es la apuesta decidida por los estándares abiertos. SAP Business Data Cloud se transformará en un lakehouse empresarial nativo de Apache Iceberg, el formato de tabla abierta que se ha consolidado como estándar del sector. Esta integración nativa elimina la necesidad de mover datos o realizar conversiones de formato costosas, permitiendo que la información de SAP y de otros proveedores coexista en una misma base abierta.
Philipp Herzig, Chief Technology Officer de SAP SE, explica que la IA empresarial no se estanca porque los modelos no sean lo suficientemente buenos, sino porque los datos no están preparados para los agentes de IA. Dremio elimina ese cuello de botella.
“En combinación con SAP Business Data Cloud, ahora podemos ayudar a los clientes a pasar de datos sin procesar y fragmentados a una inteligencia gobernada y preparada para la IA en una única plataforma abierta».
Dremio permite una integración perfecta entre fuentes de datos heterogéneas con un alto rendimiento y bajo coste
La plataforma de Dremio destaca por ser elástica y carecer de servidores, lo que permite escalar automáticamente según la demanda sin necesidad de aprovisionar capacidad fija.
Además, mediante el uso de Apache Polaris y la API Apache Iceberg REST Catalog, SAP ofrecerá un catálogo universal que actuará como capa semántica y de descubrimiento. Este catálogo proporcionará a todos los motores conectados un único punto de acceso al significado, las relaciones y los derechos de acceso de los datos, constituyendo la base del SAP Knowledge Graph.
Modelos fundacionales tabulares
Mientras que los grandes modelos de lenguaje (LLM) han demostrado su valía en el procesamiento de texto, presentan dificultades al enfrentarse a datos empresariales estructurados, ya que su comprensión de las tablas, los números y las estadísticas es rudimentaria. Aquí es donde la adquisición de Prior Labs aporta todo su potencial.
Los modelos fundacionales tabulares (TFM) están diseñados específicamente para predecir resultados empresariales basados en datos estructurados, como riesgos de proveedores, retrasos en los pagos u oportunidades de ventas. Con la incorporación de Prior Labs, SAP no solo adquiere tecnología, sino que crea un laboratorio de IA avanzada en Europa, con una inversión comprometida de más de mil millones de euros en los próximos cuatro años.
Los modelos fundacionales tabulares (TFM) actuan específicamente sobre datos empresariales estructurados
A propósito de esta adquisición, Herzig subraya que, desde el principio, SAP reconoció que la mayor oportunidad sin explotar en la IA empresarial no eran los grandes modelos de lenguaje, sino la IA diseñada para los datos estructurados que son la base del funcionamiento de las empresas de todo el mundo.
“Creamos SAP-RPT-1 para demostrar esa convicción. Por su parte, Prior Labs ha desarrollado un TFM líder en pruebas de rendimiento públicas y ha creado uno de los equipos de investigación más destacados en este campo. Mediante la combinación de su trabajo pionero en modelos con los datos empresariales y el alcance de nuestros clientes pretendemos liderar esta categoría a nivel mundial”.
Rendimiento y capacidad predictiva instantánea
La tecnología de Prior Labs, personificada en su modelo TabPFN-2.6, ha establecido hitos de rendimiento en el sector. Este modelo es capaz de igualar la precisión de procesos automatizados de aprendizaje automático de larga duración de forma instantánea y con una complejidad mínima.
Una de las ventajas competitivas es el aprendizaje en contexto, que permite a los usuarios recibir predicciones fiables sin necesidad de entrenar modelos específicos para cada caso de uso.
Al respecto, Frank Hutter, director ejecutivo de Prior Labs, ha destacado el potencial de la unión: “En los últimos 18 meses, Prior Labs ha creado un equipo increíble, acelerando el desarrollo de los modelos fundacionales tabulares. Unirnos a la familia SAP nos proporciona los recursos, el entorno de datos y el alcance de clientes necesarios para llevar esta categoría a su máximo potencial”.
La integración de estos modelos con interfaces conversacionales permitirá que usuarios de negocio realicen preguntas en lenguaje natural y ejecuten escenarios hipotéticos sin ser expertos en ciencia de datos. Además, estos TFM impulsarán sistemas de IA agéntica capaces de combinar tablas, lenguaje e imágenes para razonar e inferir causalidad.
Inteligencia artificial agéntica y causal
El objetivo final de esta integración tecnológica es ir más allá de la simple correlación de datos para comprender la causalidad. La capacidad de responder no solo a qué va a pasar, sino a por qué va a pasar, se considera transformadora para la gestión empresarial. La infraestructura de Dremio proporciona los datos unificados y gobernados, mientras que los modelos de Prior Labs aportan la capacidad de razonamiento estadístico y predictivo.
Este nuevo laboratorio de IA avanzada operará como una unidad independiente para asegurar la velocidad de la investigación, contando con un consejo asesor científico de prestigio que incluye figuras como Yann LeCun y Bernhard Schoelkopf.
La capacidad de responder no solo a qué va a pasar, sino a por qué va a pasar, será transformadora
Además, la estrategia de código abierto seguirá siendo fundamental, manteniendo el apoyo a proyectos como Apache Iceberg, Apache Arrow y la herramienta TabPFN, que ya cuenta con más de tres millones de descargas.
El cierre de estas operaciones, previsto para el segundo y tercer trimestre de 2026, iniciará una etapa donde la comprensión de la causalidad y el rendimiento en tiempo real definirán el éxito de la transformación digital.
