La empresa Infino ha presentado oficialmente su nueva plataforma de recuperación de datos para agentes de inteligencia artificial, diseñada para transformar el paradigma actual de consulta de información. Fundada por veteranos de OpenSearch que han trabajado en gigantes como Amazon, Google y LinkedIn, Infino plantea una solución innovadora que unifica el acceso y procesamiento de datos en una única capa, facilitando el trabajo de los agentes inteligentes y desarrolladores.
Según el CEO de Infino, Ekechi Nwokah, los agentes de IA representan actualmente el mayor consumidor emergente de datos desde la aparición del navegador web. Sin embargo, estos agentes enfrentan una problemática: operan sobre infraestructuras fragmentadas y anticuadas, concebidas para épocas anteriores y para patrones de consulta diferentes. Tradicionalmente, el acceso a los datos está dividido entre distintos sistemas especializados como almacenes de datos para consultas SQL, motores de búsqueda basados en palabras clave, bases vectoriales para búsquedas semánticas, y pipelines ETL para sincronizarlo todo.
La innovación principal de Infino radica en reemplazar esta configuración desarticulada por una sola copia centralizada de los datos almacenados en formato Apache Parquet en sistemas de almacenamiento de objetos. Esto permite que todos los agentes puedan realizar consultas estructuradas o no estructuradas directamente sobre ese único repositorio, sin la necesidad de múltiples fuentes dispersas ni complejos procesos de integración. 
Un nuevo lector de datos optimizado para agentes
La clave está en comprender la forma en que los agentes de IA consultan la información: a diferencia de un usuario humano que realiza una sola consulta y recibe la respuesta, estos agentes ejecutan numerosas preguntas pequeñas, a menudo de manera simultánea, para responder a una cuestión general mayor. Cada resultado recibido influye en la siguiente solicitud, lo que puede aumentar la latencia y los costes si el sistema no está adaptado para ello.
“Un agente actúa de manera muy distinta: formula múltiples preguntas pequeñas para resolver una más compleja y cada respuesta consume contexto, afectando a las llamadas siguientes”, explica Nwokah. La plataforma Infino responde a esta dinámica ofreciendo capacidades de búsqueda, ranking, filtrado, unión y agregación integradas directamente en el mismo motor, evitando que el agente tenga que orquestar múltiples sistemas y manejar resultados intermedios por separado.
Eliminación de infraestructuras complejas y centralización de políticas
El enfoque de Infino reduce significativamente la complejidad operativa para equipos de desarrollo y datos. Según Nwokah, su tecnología elimina múltiples pipelines, esquemas y sistemas diferentes, simplificando la arquitectura. Esta unificación también facilita la gobernanza, ya que permite imponer políticas estrictas de acceso y auditoría de forma centralizada sobre la única copia de datos, evitando la dispersión de permisos que ocurre cuando se usan múltiples gateways y herramientas SaaS.
Además, la interfaz de Infino permite que una consulta formulada en lenguaje natural sea traducida a una única consulta optimizada en SQL que se ejecuta en milisegundos, combinando búsqueda por palabras clave, semántica, filtrado, agregación y agrupación en un solo paso.
Parquet como columna vertebral del almacenamiento
En lugar de generar copias separadas y específicas para cada tipo de consulta, Infino almacena todos los datos en archivos Apache Parquet, un formato columnar eficiente para grandes volúmenes y variedad de datos. Los índices de búsqueda se integran dentro de estos archivos, lo que permite utilizar tanto herramientas tradicionales de análisis como Infino para acceder a los datos.
Esta estrategia facilita también que sistemas como Apache Iceberg o Hudi gestionen las tablas y que plataformas de big data como Spark o DuckDB puedan seguir leyendo datos sin interferencias. La propuesta de Infino elimina la necesidad de configurar complejos clústeres o nodos dedicados solo para consultas, habilitando un acceso más directo y menos costoso.
Beneficiarios de la tecnología Infino
Nwokah identifica cuatro grupos principales que se beneficiarán auténticamente de esta plataforma:
- Ingenieros de plataformas y datos: que luchan por controlar la proliferación de agentes y prefieren una solución simple y rentable sin encierro de datos.
- Ingenieros de seguridad: que necesitan un control centralizado para aplicar políticas de acceso y monitoreo sobre agentes y datos.
- Equipos de ciencia de datos y machine learning: que pueden realizar exploraciones rápidas con filtros, uniones y agregaciones sobre datos estructurados y no estructurados.
- Desarrolladores de flujos de trabajo con agentes: que trabajan con múltiples fuentes como código, registros, salidas de integración continua o incidencias y desean una única interfaz para consultarlas.
Además, Infino asegura que su arquitectura resulta aproximadamente 10 veces más económica que las infraestructuras tradicionales de búsqueda o análisis. Por ejemplo, su comparación publicada sitúa la plataforma un 10,5 veces más barata que Elasticsearch y 23 veces que OpenSearch para cargas similares.
Casos reales y escalabilidad masiva
La compañía ya soporta casos de uso con miles de millones de documentos en sectores como búsqueda de personas, procesamiento documental, análisis de producto y seguridad. En uno de sus clientes más destacados, se están almacenando petabytes de datos en Parquet en almacenamiento privado, accesibles tanto por Infino como por herramientas tradicionales, otorgando a los equipos de producto e ingeniería una infraestructura ágil y escalable para desplegar soluciones nativas de IA.
Infino fue creada por Ekechi Nwokah junto a los cofundadores y líderes técnicos Vinay Kakade, Asif Makhani y Murali Krishna, quienes acumulan amplias experiencias en ingeniería de aprendizaje automático y sistemas de búsqueda avanzada. Su visión es que cualquier agente pueda consultar cualquier dato, a escala y de manera eficiente, con una sola consulta y sin duplicar información.
