—En la seva trajectòria, què el va fer pensar que la gestió de dades corporatives continua sent massa fragmentada i que el mercat necessita una solució més integral?
—Fa uns 40 anys que treballo en gestió de dades. Vaig començar en el sector bancari suís, treballant en la modelització de dades per a bancs i en aplicacions bancàries. Després vaig entrar a Oracle, on vaig treballar en migració de dades, implementació de bases de dades i altres projectes complexos. Després em vaig traslladar a Califòrnia i durant molts anys vaig liderar el departament d’enginyeria de data warehouses i processos ETL (extracció, transformació i càrrega de dades).
Posteriorment, vaig passar a un nou àmbit relacionat amb l’arxivament. Vaig dirigir enginyeria de bases de dades d’arxiu, dades no estructurades i sistemes de correu electrònic. Això em va ampliar la visió sobre tot el cicle de vida de les dades.
Després de la separació d’HP i la venda de la seva divisió de programari a Micro Focus, i posteriorment l’adquisició de Micro Focus per OpenText, vaig quedar entre els directius afectats per una reducció de plantilla. Tenia ofertes per tornar a Oracle, però també l’oportunitat d’unir-me a un antic col·lega que volia transformar la seva empresa de serveis en una empresa de producte. Vam decidir crear una nova companyia, vam captar inversors i vam construir un sistema escalable i distribuït capaç de processar grans volums de dades amb alt rendiment.
—Sovint els fundadors creen empreses no només per oportunitat, sinó perquè detecten un problema recurrent. Hi va haver algun cas concret que el va portar a crear InfoCorvus?
—He vist problemes recurrents en bancs, asseguradores i empreses de telecomunicacions. Treballant amb grans proveïdors de programari i amb grans corporacions, la dificultat sempre era la mateixa: la integració de dades.
Les dades no es queden mai en un sol lloc; es mouen constantment, es transformen i es posen a disposició de nous grups d’usuaris, dins o fora de l’organització. Per això és crític protegir-les.
Vam crear un mòdul que permet entendre quines dades existeixen, què contenen i com s’han de protegir.
També vam afegir data augmentation — la creació de dades derivades per a l’anàlisi. L’objectiu de la plataforma és garantir un processament correcte de les dades, millorar-ne la qualitat i permetre l’ús de la IA sobre dades governades.
—ROAD es posiciona com una plataforma unificada. Quin era l’objectiu estratègic d’unificar-ho tot en lloc de separar-ho en diferents productes?
—La idea era molt senzilla: les dades s’han de gestionar com un únic cicle de vida, no com un conjunt de processos separats. En la majoria d’empreses, la gestió de dades està dividida: migració per una banda, integració per una altra, càrrega per una altra, i arxiu o desmantellament de sistemes per una altra. Però en realitat tot això forma part d’un mateix procés continu.
Quan una empresa modernitza la seva arquitectura, migra al núvol, retira sistemes antics, prepara dades per a analítica o les posa a disposició de la IA, està resolent essencialment el mateix problema.
—Amb la implementació de la IA, sovint es prioritza la velocitat i l’escala per sobre del control. El seu enfocament sembla el contrari. Per què?
—Moltes empreses estan centrades en la IA i volen obtenir valor ràpidament. Contracten desenvolupadors i els donen accés a les dades per construir aplicacions, però sovint això es fa sense suficient control ni consideració per la seguretat.
Nosaltres creiem que, fins i tot quan la IA treballa amb dades, les polítiques de l’empresa i la seguretat han de ser prioritàries: qui pot accedir a quines dades i què pot veure.
—El seu Governed AI Bridge sembla una capa entre les dades corporatives i l’execució d’IA. El veu més com un mecanisme de protecció o com el començament d’una nova arquitectura d’IA corporativa?
—Més aviat com totes dues coses, però sobretot com el començament d’una nova arquitectura.
D’una banda, és una capa de protecció: garanteix que la IA accedeixi a les dades segons les mateixes regles que qualsevol usuari. Però és molt més que això. És una capa gestionada d’interacció entre la IA i les dades corporatives.
La IA no necessita saber d’on provenen exactament les dades. ROAD les proporciona de manera dinàmica, sota demanda i de forma controlada.
També podem aplicar protecció dinàmica — per exemple, ocultar determinats camps si la IA no els ha de veure. Això no és només seguretat, sinó un nou model arquitectònic: la IA ha d’interactuar amb les dades a través d’una capa intermediària controlada, no amb accés directe i sense supervisió.
—En aquest nou model de dades, és possible tokenitzar-les?
—Sí. ROAD pot funcionar com un servidor MCP amb una capa semàntica sobre les dades. Es pot afegir una capa semàntica pròpia, enriquir metadades i proporcionar coneixement sobre les dades.
Això permet, si cal, tokenitzar dades. La plataforma transmet metadades i coneixement als models de llenguatge o a la IA agentiva, ajudant-los a trobar i utilitzar les dades correctament. La tokenització queda plenament suportada a través d’aquesta capa semàntica.
—Andorra proposa crear un hub tecnològic amb enfocament en núvol sobirà i sistemes agentius sense codi. Quin és el nivell d’importància de netejar les bases de dades abans d’això, i com podria ROAD participar-hi?
—ROAD pot preparar, netejar i proporcionar dades per a aquests sistemes. Pot enriquir metadades, aplicar capes semàntiques i transmetre coneixement a la IA o a sistemes agentius en temps real.
En aquest sentit, ROAD proporciona una base de dades governada i preparada, mentre que plataformes com ASC / Aitek, que impulsen aquestes iniciatives a Andorra, poden utilitzar-la per construir aplicacions sobiranes, sistemes agentius sense codi, fluxos de treball i analítica operativa.
ROAD ajuda les empreses a netejar, gestionar, migrar i obrir dades de manera segura, mentre que ASC / Aitek opera més amunt en la cadena de valor, transformant aquestes dades governades en aplicacions sobiranes.
Moltes empreses cometen errors inicialment perquè estan molt enfocades en la IA i volen avançar ràpid, però no sempre tenen en compte la seguretat, la governança i la sobirania. Sovint això es fa evident només quan apareixen problemes. La IA és una tecnologia potent, però no elimina la necessitat de disciplina en la gestió de dades.
—Què subestimen més les grans empreses: sistemes antics, riscos reguladors o el fet que molts projectes d’IA fallen per arquitectura de dades inadequada?
—Si mirem la majoria de centres de dades, més del 50% de les dades estan “adormides”. Provenen de sistemes antics, aplicacions històriques, processos acumulats i solucions duplicades. Sovint hi ha redundància, inconsistència i poca transparència.
Un dels elements clau de ROAD és la capacitat de treballar amb totes les dades de l’organització. La idea és entendre-les de manera global, classificar-les i ajudar les empreses a gestionar aquest volum de dades “adormides”.
Això és especialment important en la migració al núvol. Una migració “tal com és” és un error, perquè trasllada també el soroll i les dades inútils, que després tenen un cost elevat d’emmagatzematge. Moltes empreses no tenen en compte que a 3–5 anys vista això pot esdevenir molt car.
Per això cal entendre quines dades són realment necessàries, eliminar el que sobra i optimitzar tot el cicle de vida de les dades. Al final, les dades són valor.
La IA esdevé realment útil per al negoci no quan els models són més potents, sinó quan les dades sobre les quals treballa estan governades, protegides, estructurades i preparades per ser utilitzades. .
