Percona: la base de datos ideal para agentes de IA todavía no existe

Peter Farkas, consejero delegado de Percona, sostiene que ninguna de las bases de datos actuales está pensada para las cargas que generan los agentes de IA y que el motor correcto todavía no se ha diseñado. Lo dijo en Percona Live, el encuentro que la compañía celebra en Ámsterdam y donde la comunidad de bases de datos open source se junta cada año. Su diagnóstico es que la IA pilló al sector a contracorriente.

Cargas que nadie diseñó

El problema no es de volumen, sino de forma. Farkas habla de cargas "centradas en la iteración": un agente puede lanzar 150 intentos antes de que una persona u otro sistema elija el mejor resultado. "Un humano probablemente no empujaría 150 opciones solo para que alguien u otra IA escoja la ganadora", dijo. Los motores que dominan el mercado nacieron para otra cosa.

MySQL publicó su primera versión en 1995 y PostgreSQL cumplió 30 años en julio de 2026, con raíces en el proyecto POSTGRES todavía más atrás. Son productos maduros y estables, justo lo que prefiere quien administra bases de datos. La IA avanza a un ritmo que choca con esa costumbre de madurar durante décadas: se prueba tecnología contra la pared a ver qué se queda pegado.

De la oferta disponible, Farkas dice que "definitivamente no es lo mejor que podemos tener. Es lo que tenemos ahora mismo". Y no señala favorito: "Todo necesita una base de datos", recuerda, algo lógico viniendo de quien dirige Percona, que lleva 20 años dando soporte a MySQL, MongoDB, PostgreSQL, Valkey y Redis.

Sobre cuándo aparecerá ese motor pensado desde cero, se ríe: "No tengo una bola de cristal". Cree que el mercado de IA tiene que madurar antes de que sus requisitos queden claros, y que las organizaciones aún están decidiendo dónde encaja la IA en su stack, si ejecutar los modelos en casa o tirar de nube, y si cada caso de uso necesita un LLM grande o basta con uno pequeño. "Es fácil experimentar con algo que lo hace todo, pero eso también significa que los recursos consumidos son desproporcionados respecto al resultado", añadió.

FerretDB y las comunidades

Farkas llegó al puesto de consejero delegado en octubre de 2025, relevando a Ann Schlemmer; antes había sido director de soporte hasta 2016. En diciembre de 2021 cofundó FerretDB, que traduce consultas del protocolo de MongoDB a SQL para PostgreSQL o SQLite. MongoDB demandó el proyecto en mayo de 2025 por infracción de patentes, publicidad engañosa y uso indebido de marca, acusaciones que FerretDB niega. Preguntado por lo aprendido allí: "Bastante estrés postraumático de salas de tribunales".

Esa mezcla de comunidades le sirve ahora que Percona deja de ser la empresa de MySQL para ser multi-tecnología, y el trasvase tiene trampa. "Tuvimos varios intentos de añadir Postgres a nuestro catálogo, pero partíamos de ideas equivocadas basadas en la experiencia con MySQL", reconoce. Pone un ejemplo: llamar a algo "Percona TDE for Postgres" no cuela en esa comunidad, que lo lee como bloqueo de proveedor; en el mundo MySQL es lo normal.

Sobre IA, Farkas es directo: "la IA es una situación de lock-in de proveedor", con Gemini y ChatGPT como muestra, y dice que no existe una forma madura y lista para empresa de ejecutar agentes de pesos abiertos, aunque Percona estudia qué puede aportar ahí. "Percona no está en contra de la IA. Percona está en contra de rebautizar Postgres o MongoDB como la base de datos de la IA". Queda por ver si alguien concreta qué necesitan esos agentes antes de que el sector se canse de esperar.