La omnipresencia de la inteligencia artificial
En los últimos tiempos, la inteligencia artificial comenzó a estar presente en diversos ámbitos: redes sociales, productos y en charlas diarias. Herramientas como ChatGPT y Gemini han transformado un concepto avanzado en algo cotidiano, brindando a las personas la capacidad de probar, generar contenido, automatizar tareas y obtener resultados concretos mediante estas tecnologías. El resultado es una mayor velocidad, precisión y eficiencia. Es evidente que la IA ha llegado para quedarse.
Los cimientos de la inteligencia artificial
No obstante, en este debate casi siempre se pasa por alto un aspecto crucial: si bien se discute sobre las capacidades de la inteligencia artificial, raramente se menciona lo que la posibilita. Detrás de cada sistema que aparenta ser inteligente, reside un elemento fundamental: los datos. Sin embargo, estos datos no siempre están listos para su uso; en muchas ocasiones, requieren un considerable trabajo previo para que realmente sean útiles o se alineen con el fin deseado. Es aquí donde entra en juego una figura que rara vez recibe el reconocimiento que merece: el Data Engineer.
Rol esencial del Data Engineer
Este profesional no se encarga de entrenar modelos ni de participar en las etapas finales del proceso, sino que trabaja en una capa anterior que constituye el primer paso en la creación de soluciones basadas en datos. Su labor se define como la recolección, depuración y transformación de información. Además, establece procesos ordenados, repetibles y confiables para el uso de los datos con un objetivo definido.
Desafíos prácticos que enfrenta
En la práctica, el trabajo de un Data Engineer abarca un amplio horizonte.
- Construcción de pipelines para mover datos desde diferentes sistemas, bases de datos, APIs o archivos hacia entornos donde puedan ser utilizados.
- Limpieza de información duplicada o incompleta.
- Definición de reglas para asegurar la consistencia de los datos.
- Detección de errores antes de que se propaguen.
Ante la dificultad de que las fuentes a menudo presentan información dispersa, con estructuras complicadas y en múltiples sistemas, su propósito es transformar los datos en información confiable.
Importancia de la gobernanza de datos
Este rol, que continuamente gana en relevancia, busca organizar la información de manera estructurada y coherente, siguiendo modelos que faciliten su correcta interpretación y uso a lo largo del tiempo. Esto implica comprender las tablas existentes, su interrelación y el significado de cada campo. Aunque puede parecer sencillo, esta labor es determinante para llevar a cabo análisis o entrenar modelos sin ambigüedades.
Además, el Data Engineer intenta que estos procesos se realicen de forma automática y confiable, garantizando que los datos se actualicen en tiempo real o con la frecuencia necesaria, evitando interrupciones en los procesos y asegurando la trazabilidad de cada dato. En este contexto, la gobernanza de datos se convierte en un aspecto esencial, estableciendo reglas claras sobre el uso de la información, como quién puede acceder a ella, cómo se protege y en qué condiciones puede considerarse confiable.
La infraestructura detrás de la inteligencia artificial
De este modo, la inteligencia artificial no se limita únicamente a los modelos, sino que también implica un desafío estructural. Cuanto mayor es la demanda de acciones con los datos, más crucial es asegurar que estos sean fiables y estén bien gestionados.
Esto no opera de forma aislada y provoca interrogantes estratégicos. Es posible que el reto no solo radique en incorporar inteligencia artificial, sino en cuestionarnos sobre cuán listos estamos para implementarla, de dónde provendrán los datos y cómo gestionamos la información con la que trabajamos en el día a día, no sólo desde un ángulo técnico, sino también en términos de administración.
En este sentido, la ingeniería de datos es más que un complemento; es una condición necesaria. Es la disciplina que convierte la gestión de información en un proceso ordenado y sistemático, permitiendo que la transformación de datos en conocimiento útil genere resultados fiables para las organizaciones. Aunque no siempre es la parte más visible de la revolución de la IA, suele ser la que realmente marca la diferencia entre una solución teórica y una que funciona efectivamente en la práctica.
(*) Mariana Navarro es Lic. en Gestión de Tecnología de la Información. Data Engineer en Ingenia.