Aprovechando que acaba de presentar los resultados correspondientes a su cuatro trimestre fiscal, hablamos de Elastic. No solo interesa pe sé, sino porque navega en un mercado, el de los SIEM, que anda revuelto últimamente, después de que Palo Alto anunciara la compra de QRadar y de que cada vez más empresas de seguridad estén avanzando desde el EDR y añadan funciones SIEM.
Pero es que, además, empresas como Elastic, tienen mucho que decir en este mundo revolucionado por la IA generativa. Aseguraba no hace mucho un analista de Accentura que, si bien los clientes están comenzando a invertir cantidades significativas de dinero en IA generativa, esto todavía es en gran medida exploratorio y la mayoría de las empresas no tienen la infraestructura tecnológica ni los empleados para aprovechar por completo el valor de la IA. Serán las infraestructuras de datos modernos, como Elastic, MongoDB o Snowflake las primeras áreas en ver un aumento significativo en el gasto en IA generativa.
Cada vez más clientes están utilizando RAG (Retrieval-Augmented Generation), que podríamos traducir como Generación Aumentada por Recuperación, una técnica en el campo de los grandes modelos de lenguaje (LLM) que busca mejorar la calidad y precisión de las respuestas generadas. Mientras que los LLM tradicionales confían únicamente en sus conocimientos previos para generar texto, RAG, por el contrario, integra información externa en el proceso de generación, lo que permite obtener respuestas más precisas y contextualizadas. El uso de RAG con la tecnología de Elastic puede ayudar no sólo a la hora de entregar contenido relevante, sino a mantener la seguridad y la confidencialidad.
La oportunidad que la IA generativa está generando en Elastic quedó clara durante la presentación de resultados de la compañía, durante la cual el CEO, Ashutosh Kulkarni, aseguró que a lo largo de este último año, “continuamos fortaleciendo nuestra posición como la plataforma elegida para crear aplicaciones de IA generativa en tiempo real o GenAI”; aseguraba también que la compañía cuenta con más de mil clientes de pago “que utilizan nuestra base de datos vectorial y capacidades de generación aumentada de recuperación o RAG para crear aplicaciones GenAI”.
Teniendo en cuenta que, con el tiempo, todas las organizaciones aprovecharán el poder de la IA para transformar sus negocios, la inteligencia artificial generativa se ha convertido una importante oportunidad de mercado para Elastic. Pero, además, en las áreas de observabilidad y seguridad, Elastic está ayudando a los clientes a aprovechar el poder de Search AI “para hacer que sus organizaciones sean más resilientes al incorporar más inteligencia y automatización a sus soluciones de observabilidad y seguridad”.
Novedades
Durante su último trimestre fiscal, Elastic lanzó novedades en torno al área de búsqueda, GenAI, observabilidad y seguridad. Uno de los lanzamientos fue Search AI Lake, que viene a resolver el reto histórico del uso de data lakes para aplicaciones en tiempo real. Recordemos que los data lakes del pasado ofrecían almacenamiento de datos duradero y de bajo coste, pero no ofrecían la velocidad necesaria a la hora de buscar información relevante en todos los datos del lago en tiempo real, lo que ha inhibido históricamente el uso de data lakes para estas aplicaciones en tiempo real. Search AI Lake de Elastic aborda esta necesidad a través de una arquitectura nativa de la nube a escala de exabytes con capacidades integradas de búsqueda y base de datos vectorial.
Search AI Lake está optimizada para aplicaciones de baja latencia en tiempo real, que incluyen RAG, observabilidad y seguridad.
En el área de observabilidad, Elastic se ha convertido en una plataforma de referencia para los clientes que están estandarizando OpenTelemetry como resultado directo de que, a principios del año fiscal 2024, la compañía donó Elastic Common Schema o ECS a la Cloud Native Computing Foundation o al Proyecto OpenTelemetry de CNCF como su esquema estándar para registros.
En seguridad se presentó, durante la conferencia de seguridad RSA, Attack Discovery impulsada por Search AI. Attack Discovery correlaciona, enriquece, filtra y prioriza la inteligencia procesable de una avalancha de alertas, reduciendo el esfuerzo que los analistas de SOC deben poner en el proceso de investigación y clasificación de alertas.
En opinión de Ashutosh Kulkarni, Attack Discovery se posicionar como “un verdadero punto de inflexión para el SOC. El espacio SIEM está evolucionando nuevamente, esta vez hacia una plataforma de análisis de seguridad impulsada por IA, y estamos liderando el cambio en esta evolución”.
