QNAP acaba de dar un paso importante hacia la simplificación del almacenamiento en red con el lanzamiento de la versión beta de QuAgent y su asistente de IA integrado, Aina.
QNAP QuAgent: La plataforma de IA que mejora la gestión de NAS
La idea de fondo es la de transformar el NAS de un simple contenedor pasivo de datos a un aliado activo capaz de interactuar en lenguaje natural.
Con esta actualización, la administración del sistema deja de lado la navegación pesada por menús y la memorización de comandos. Ahora basta con pedirle cosas cotidianas al asistente, como buscar videos subidos la semana pasada, para que la plataforma entienda la intención y ejecute la tarea de inmediato.
Entre sus capacidades principales destaca la orquestación entre aplicaciones clave. QuAgent se conecta directamente con herramientas como File Station, QuMagie, Hybrid Backup Sync (HBS) y la serie Hyper Data Protection. Esto permite resolver en una sola instrucción procesos que antes exigían saltar de una app a otra. Además, gracias a la integración con QuLog, el sistema analiza eventos y patrones de acceso anómalos para detectar riesgos de seguridad, superando las típicas búsquedas por palabras clave.
La plataforma también suma la función «Mis programas» para convertir acciones conversacionales en tareas automáticas, junto con reconocimiento de pantalla para responder dudas sobre la app activa. En el apartado de seguridad, incluye aislamiento de conversaciones por usuario, confirmación obligatoria para acciones críticas (como borrar archivos) y la posibilidad de elegir entre modelos de IA locales, privados, o en la nube para mayor rendimiento.
Requisitos y compatibilidad Para aprovechar QuAgent se requiere contar con QTS 6.1 o QuTS hero h6.1 (o superior) e instalar la herramienta desde el QNAP App Center junto con el AI Service Center.
- Equipos compatibles: NAS x86 (serie x74 y superiores como el TVS-h874), la serie TVS-AI (ej. TVS-AIh1688ATX) y la línea Edge AI QAI (QAI-h1290FX, QAI-16700).
- Hardware: Si usas modelos de IA en la nube no necesitas GPU dedicada, aunque se recomienda una GPU compatible si prefieres procesar todo de forma local para ganar velocidad.
