Cobalt88 / istock / getty Images Plusfollow Zdnet: agréguenos como una fuente preferida en las cosas clave de Google.zdnet El mercado de la base de datos de gráficos, impulsado por la IA, está creciendo a una tasa de casi 25% anual. Formación de las bases de datos detrás de las aplicaciones que ejecutamos. El aumento de las bases de datos NoSQL, las bases de datos de documentos y las bases de datos construidas en la web para la web nos han traído mayores opciones. También: Gartner dice Agregar agentes de IA lo antes posible, o no. Ah, y también se sobrevalecen más recientemente, ha habido un auge en el uso de la inteligencia artificial (IA), tanto en los sistemas de backend como en el aumento de las tecnologías generativas, creando una demanda insaciable de bases de datos que pueden manejar y procesar cargas de trabajo súper sofisticadas. Esta demanda ha llevado al aumento de las bases de datos de gráficos y los gráficos de conocimiento, que son bases de datos visuales que pueden ayudar a los usuarios a administrar los requisitos de la IA. Las bases de datos de gráficos han estado en aumento durante varios años y ahora comprenden la categoría de más rápido crecimiento dentro del mercado de bases de datos anuales de $ 137 mil millones. Nuevamente, las bases de datos de GRACIA AI – Graph se consideran el backend de datos más óptimo para los sistemas AI. El gasto en estas tecnologías tendrá una tasa de crecimiento anual compuesta de cinco años de más del 26%, según las estimaciones publicadas por el analista de tecnología Gartner a fines de 2024. El mercado general del sistema de gestión de bases de datos crecerá un 16% anual. En 2025, la compañía de investigación comercial proyectó una tasa de crecimiento anual compuesta del 24%. También: el 95% de las aplicaciones comerciales de IA han fallado. Aquí está Whyai exige gotas de datos estructurados y no estructurados, no solo alimentados en aplicaciones, sino que se tejen en patrones conectados que ofrecen inferencias. «El impulso hacia la comprensión y el razonamiento semántico en los sistemas de IA es algo que las bases de datos relacionales planas luchan por apoyar», dijo Tony Tong, cofundador y CTO de Intellectia AI. Aunque separadas y a menudo confundidas, las bases de datos de gráficos funcionan de la mano con gráficos de conocimiento: «Una base de datos de gráficos es la herramienta, el motor para identificar conexiones dentro de un conjunto de datos determinado. Un gráfico de conocimiento es la representación de los datos en sí mismo: el producto de una base de datos de gráficos», dijo Daniel Bukowski, oficial de tecnología jefe de Data². Además: el 71% de los estadounidenses temen que la IA ponga a ‘demasiadas personas sin trabajo de trabajo permanentemente’ gráficos de conocimiento proporcione a los sistemas de IA información del mundo real y cómo se relaciona esa información, lo que ayuda a la IA respondiendo preguntas con más precisión y matices. dijo Shalvi Singh, fundador de HealthEngine.us, y gerente de productos senior de Amazon AI: «Los gráficos de conocimiento están ayudando a modelos de idiomas grandes al ofrecer un amplio contexto para un razonamiento estructurado y al permitir una comprensión contextual». La clasificación de las bases de datos de gráficos más populares incluye las siguientes tecnologías (fuente: Engines DB): Neo4J Graph Microsoft Azure Cosmos DB Aerospike Arangodborientdb Graphdb Virtuoso Amazon Neptune Memgraph Graphnebulagraphoff Course, la implementación de datos gráficos no es un proyecto durante la noche. Por ejemplo, «incorporar datos de diferentes fuentes todavía está sujeta a inconsistencia o información desactualizada», advirtió Singh. Además: los agentes de IA serán ambientales, pero no autónomos: lo que eso significa para la capacidad de uscalabilidad también es un problema, ya que el rendimiento de estos entornos de datos puede deteriorarse a medida que los conjuntos de datos aumentan en tamaño y complejidad. «Estas tecnologías no reemplazan las bases de datos tradicionales», agregó. Pueden ser necesarios arreglos más híbridos para fines de escalabilidad. Además, las bases de datos de gráficos y los gráficos de conocimiento «a menudo requieren experiencia especializada, planificación detallada y estructuración cuidadosa de datos interconectados», dijo Bukowski. «A pesar de que los gráficos de conocimiento se han utilizado durante décadas, las bases de datos de gráficos son un segmento más nuevo y de rápido crecimiento del mercado de la base de datos, lo que significa que puede ser difícil de obtener, implementar y dominar ambas herramientas». También: la desilusión de Gen ai se avecina, de acuerdo con los datos de ciclo excesivo de Gartner 2025, no puede haber AI. Para aquellos que buscan proporcionar un mayor soporte de datos para sus esfuerzos de IA, las bases de datos de gráficos y los gráficos de conocimiento adyacentes representan conexiones visuales que aseguran más esfuerzos de IA en el objetivo.