Oracle presenta Deep Trust AI para llevar las reglas de datos a la base de las aplicaciones

Oracle anunció Deep Trust AI Architecture el 26 de octubre en Oracle AI World, en Las Vegas, con una propuesta para situar los controles por debajo de los agentes de IA y las aplicaciones que manejan datos empresariales. El diseño reúne Oracle AI Database, Autonomous AI Database y APEX AI Application Generator en cuatro capas: plataforma de software, datos, acceso a los datos y desarrollo de aplicaciones.

El problema que describe Oracle gana visibilidad a medida que la IA pasa de responder preguntas a interactuar con sistemas operativos de negocio. Una aplicación puede incorporar controles detallados de privacidad, pero un agente conectado directamente a su base de datos puede llegar a la misma información por otra vía. Las aplicaciones generadas también pueden omitir reglas de acceso. Oracle busca aplicar esas protecciones en una infraestructura compartida, reduciendo la dependencia de la implementación de cada aplicación.

En la capa de plataforma, Oracle destaca las actualizaciones automáticas de seguridad de Autonomous AI Database para el motor de base de datos, el sistema operativo, el almacenamiento y el firmware. Los parches progresivos actualizan la infraestructura por partes mientras las cargas de trabajo continúan. El cifrado cubre los datos almacenados y la información en tránsito. Estas capacidades abordan el mantenimiento y la exposición de los sistemas subyacentes de los que dependen las aplicaciones de IA.

Para gestionar permisos, Deep Data Security aplica reglas dentro de Oracle AI Database 26ai basándose en la identidad del usuario solicitante y el contexto de ejecución. Las políticas pueden distinguir registros completos, columnas concretas y valores de celdas individuales. La identidad llega mediante tokens firmados por el sistema de identidad de la organización, lo que permite evaluar al usuario real detrás de la petición de un agente. Así, el acceso de un responsable a la información de sus empleados se convierte en una política de la base de datos, sin repetir el filtrado en distintas aplicaciones.

Las restricciones empresariales desempeñan una función separada. Oracle SQL Assertions expresa condiciones que la base de datos debe hacer cumplir, como el límite de gasto de un empleado, para rechazar un cargo no válido al presentarse. En cuanto al acceso de agentes, el anuncio describe Deep Trust Data APIs, que ofrece objetos empresariales controlados, como órdenes de compra. Las aplicaciones disponen de un conjunto definido de elementos que pueden leer o modificar, mientras la base de datos aplica las reglas correspondientes.

Oracle Deep NL2SQL aborda otra dificultad: traducir una pregunta empresarial a las instrucciones SQL que consultan una base de datos. Combina terminología y métricas de la empresa con información sobre cómo se organizan los datos. Continuous Feedback Learning permite señalar respuestas incorrectas para que un experto en conocimiento, asistido por IA, las investigue y corrija. Knowledge Change Verification vuelve a comprobar respuestas previamente validadas antes de publicar el conocimiento revisado, buscando detectar correcciones que estropeen otras respuestas. Los mecanismos persiguen mayor precisión sin demostrar que desaparezcan los errores.

En el desarrollo de aplicaciones, los agentes de programación generan APEXlang, una descripción estructurada de lo que debe hacer una aplicación, y el motor establecido de APEX ejecuta esa definición. El lenguaje es legible para las personas, de modo que los equipos pueden revisar, validar y mantener las definiciones bajo control de versiones. Oracle concentra la ejecución y los controles operativos en el motor compartido, mientras los desarrolladores mantienen una especificación generada por IA. Según la documentación del producto, APEXlang requiere APEX 26.1 o posterior.

El 26 de octubre corresponde al anuncio de la arquitectura; varias capacidades subyacentes ya estaban disponibles. Oracle había anunciado la disponibilidad de Deep Data Security en AI Database 26ai en un blog fechado el 1 de mayo. APEX 26.2 alcanzó la disponibilidad general para instalaciones locales el 6 de octubre, incorporando integración con Deep Data Security e importaciones más detalladas de APEXlang. Ese anuncio todavía describía como futura la disponibilidad en Autonomous AI Database, OCI y múltiples nubes, por lo que no acredita un despliegue completado en esos entornos. El anuncio de la arquitectura tampoco ofrece una fecha única de disponibilidad general para todos los componentes.