CData lanza Connect AI Gateway para gobernar el acceso de los agentes empresariales y el uso de modelos

CData Software presentó Connect AI Gateway, una plataforma que gobierna cómo los agentes de inteligencia artificial seleccionan modelos, utilizan herramientas y acceden a los datos empresariales. El producto entró en acceso anticipado el 29 de septiembre de 2026 como una extensión de la plataforma Connect AI y de la oferta gestionada de Model Context Protocol de la compañía.

Una capa de control para los agentes

La pasarela permite a los equipos de TI registrar modelos, servidores MCP y agentes en un mismo lugar y aplicar reglas sobre sus capacidades. Las políticas pueden hacer cumplir los permisos existentes de una persona hasta filas y columnas concretas de una base de datos. Un registro de auditoría documenta el prompt, el modelo, la herramienta y la política que intervinieron en cada respuesta o acción del agente.

CData afirma que este enfoque cubre toda la trayectoria de una solicitud: desde el prompt inicial hasta la selección del modelo, la recuperación de datos y cualquier acción posterior. Así, los administradores pueden investigar respuestas incorrectas u operaciones bloqueadas sin considerar el acceso al modelo como el único punto de control.

Contexto más allá del modelo

Un motor de contexto utiliza información sobre los sistemas conectados, las definiciones empresariales y las interacciones de los usuarios para orientar las respuestas de los agentes. CData afirma que puede reutilizar definiciones mantenidas en dbt de Fivetran y Microsoft Power BI, junto con información sobre campos y relaciones procedente de los sistemas de origen.

El sistema también puede conservar conocimientos extraídos de documentos, conversaciones y correcciones en un grafo de contexto independiente de los modelos de IA. Las personas revisan ese grafo y deciden qué aprendizajes se convierten en contexto compartido para la organización. CData señala que la pasarela no pretende sustituir un catálogo de datos completo ni una capa semántica, y que la versión inicial no puede importar directamente definiciones desde catálogos de datos.

Enrutamiento y control de costes

Controles independientes gobiernan el enrutamiento de modelos, herramientas MCP y agentes. Las organizaciones pueden establecer presupuestos de tokens y elegir modelos según factores como sus funciones y su coste. Está prevista la selección automática del modelo adecuado más barato, pero el enfoque inicial de enrutamiento se basa en políticas.

CData también afirma que su capa de datos puede filtrar, combinar y agregar registros antes de enviar los resultados a un modelo, lo que podría reducir la cantidad de información incluida en su ventana de contexto. El objetivo declarado de la compañía es limitar tanto la exposición de datos como el gasto en tokens.

Resultados comunicados por la empresa

En una prueba realizada por la propia empresa con 378 consultas empresariales, CData afirmó que Connect AI respondió correctamente al 98,5 %, frente a tasas de entre el 65 % y el 75 % de otros proveedores de MCP evaluados. CData también comunicó una diferencia de coste de hasta 175 veces entre modelos que produjeron la misma respuesta correcta. Son cifras de referencia de la empresa, no pruebas independientes ni ahorros documentados de una implantación de cliente.

El grafo de contexto plantea una decisión operativa para los clientes: una corrección útil para un empleado podría inducir a error a otros. Por ello, la aprobación humana de los conocimientos que pasan a formar parte del contexto compartido es un elemento del modelo de gobernanza del producto.

Ilustración editorial generada con IA; no es una fotografía documental.

Fuente: CData’s AI gateway governs agents’ access to enterprise data