QNAP ha lanzado el Modo IA de Qsirch, que permite a los usuarios encontrar documentos, fotos, vídeos y audios en su NAS simplemente describiendo lo que recuerdan, con todo el procesamiento de IA ejecutándose en local, según la empresa.
QNAP Systems ha anunciado que su Modo IA de Qsirch ya está disponible, incorporando capacidades de búsqueda local en lenguaje natural a los sistemas de almacenamiento en red (NAS) de QNAP. Según la empresa, los usuarios ya pueden localizar documentos, fotos, vídeos y archivos de audio describiendo lo que recuerdan sobre ellos, en lugar de depender de nombres de archivo exactos o palabras clave.
La función está dirigida a organizaciones que lidian con volúmenes crecientes de datos no estructurados. En lugar de navegar manualmente por carpetas o adivinar qué palabra clave podría coincidir con un archivo almacenado, los usuarios pueden escribir una descripción natural —como una cláusula contractual o el contenido de una foto— y el motor de IA integrado en el dispositivo devuelve los resultados más relevantes, según el fabricante.
Una incorporación central de esta versión es lo que QNAP denomina Resumen Inteligente por IA. La empresa afirma que el Modo IA de Qsirch integra ahora un modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM) local, capaz de generar resúmenes de texto completo directamente en los resultados de búsqueda con un solo clic, tanto para documentos como para vídeos y archivos de audio. Cabe destacar que, según QNAP, si la IA localiza un archivo en inglés, japonés o francés, el resumen se traduce automáticamente al idioma de la interfaz del usuario, eliminando la necesidad de abrir el archivo original.
La búsqueda abarca ahora cuatro categorías de medios, según QNAP. Para documentos —incluidos los formatos PDF, DOCX, XLSX, PPTX, TXT, MD, EPUB y EML— el sistema está diseñado para comprender el significado semántico en lugar de la redacción exacta, de modo que una consulta sobre una «cláusula de no competencia», por ejemplo, debería localizar el pasaje relevante aunque el documento use una formulación distinta. La empresa asegura que el resumen completo de un informe de 400 páginas puede generarse en cuestión de segundos.
Para las imágenes, el Modo IA de Qsirch utilizaría, según el fabricante, inferencia de un modelo de visión y lenguaje (VLM) en el propio dispositivo para interpretar la escena y el contenido visual sin necesidad de etiquetas ni organización manual; una descripción como «un deportista en un campo de fútbol» o «atardecer en la playa» bastaría para obtener una coincidencia. Los formatos compatibles incluyen JPG, JPEG, HEIC, HEIF, PNG, BMP, TIF, TIFF y WEBP, con soporte nativo para archivos HEIC y RAW.
La búsqueda de vídeo, según QNAP, clasifica las escenas coincidentes por relevancia y ofrece un enlace bidireccional entre una transcripción generada automáticamente y la línea de tiempo del vídeo: al hacer clic en una línea de la transcripción, la reproducción salta directamente a ese momento exacto. El mismo principio se aplica a los archivos de audio en formatos WAV, MP3 y M4A, donde los usuarios pueden escribir una frase recordada de una entrevista, una ponencia o una llamada para saltar directamente a la marca de tiempo correspondiente.
QNAP presenta la arquitectura local como el elemento diferenciador central de la función. Dado que, según la empresa, toda la inferencia de LLM y VLM se ejecuta localmente en el NAS y no a través de API en la nube, no existirían costes de salida de datos ni tarifas basadas en suscripción vinculadas al procesamiento externo, y el sistema seguiría funcionando sin conexión o en entornos aislados (air-gapped). El control de acceso también se hereda de los permisos de carpetas ya existentes en el NAS, según QNAP, de modo que los resultados de búsqueda por IA se limitan a los archivos que cada usuario ya está autorizado a leer.
La funcionalidad no está disponible en toda la gama de QNAP. El fabricante especifica que el Modo IA de Qsirch requiere Qsirch 7.1.0 o posterior, un NAS QNAP de la serie x74 o superior, QTS 5.2.0 o QuTS hero h5.2.0 o superior, y una GPU con al menos 16 GB de VRAM para ejecutar los modelos de IA de forma local. Por debajo, el sistema combinaría tres motores de IA: reconocimiento automático de voz (ASR), embedding multimodal y un modelo de visión y lenguaje.
QNAP menciona su servidor de almacenamiento de IA en el borde QAI-h1290FX, junto con un próximo modelo QAI-16700, como plataformas diseñadas específicamente para esta carga de trabajo, mientras que unidades NAS empresariales como la TVS-h1677AX también podrían admitir el Modo IA si se combinan con una GPU dedicada compatible de NVIDIA o Intel. La empresa afirma que su lista de compatibilidad de hardware se ampliará gradualmente a medida que se completen más pruebas.
Para los clientes existentes, QNAP presenta la actualización como una vía de mejora sencilla: se anima a los usuarios con hardware compatible a actualizar a Qsirch 7.1.0 a través del App Center para habilitar las nuevas funciones de búsqueda semántica y resumen.
Este movimiento sitúa a QNAP dentro de una tendencia más amplia del sector hacia la integración directa de capacidades de IA generativa en herramientas de almacenamiento y gestión de archivos, una tendencia también visible entre fabricantes de NAS competidores y plataformas empresariales de contenido. Lo que distingue el enfoque de QNAP, al menos según su propio posicionamiento, es el énfasis en mantener la inferencia completamente en local en lugar de enrutar las consultas a través de servicios de IA en la nube de terceros. Para organizaciones de sectores regulados o jurisdicciones con requisitos estrictos de residencia de datos, esa decisión arquitectónica podría pesar tanto como la propia funcionalidad de búsqueda, ya que evita enviar contenido potencialmente sensible —documentos, imágenes o audio— fuera de la organización para su procesamiento.
Queda por verificar de forma independiente si la precisión prometida de la búsqueda semántica y visual se mantiene en condiciones reales, en archivos de datos extensos, desordenados y acumulados durante décadas, típicos de muchos entornos de pymes, ya que QNAP no ha publicado pruebas comparativas de terceros junto con el anuncio. El requisito de hardware de una GPU dedicada con al menos 16 GB de VRAM también deja la función, por ahora, fuera del alcance de los NAS más pequeños o de gama de entrada, posicionando el Modo IA principalmente para organizaciones medianas y grandes dispuestas a invertir en infraestructura compatible.
El Dr. Jakob Jung es redactor jefe de Security Storage y Channel Germany. Lleva más de 20 años trabajando en el periodismo especializado en TI. A lo largo de su carrera ha colaborado con Computer Reseller News, Heise Resale, Informationweek, Techtarget (almacenamiento y centros de datos) y ChannelBiz. Además, colabora como freelance con numerosas publicaciones del sector de las TI, entre las que se incluyen Computerwoche, Channelpartner, IT-Business, Storage-Insider y ZDnet. Sus temas principales son el canal, el almacenamiento, la seguridad, los centros de datos, los sistemas ERP y CRM.
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