Tu estrategia de IA es tan buena como tu Ingeniería de Datos (y probablemente la estás descuidando)
Ignacio Robles
En las reuniones de directorio de este último año, la pregunta más frecuente ha sido casi siempre la misma: “¿Qué modelo de IA deberíamos usar? ¿GPT-4o, Claude, Gemini?”.
¿Necesitas ayuda para elegir el motor correcto? Si aún te preguntas cómo evaluar y seleccionar el modelo de IA ideal para tu empresa, consulta nuestra guía práctica: Cómo elegir el modelo de IA correcto según OpenAI: guía práctica para empresas
Si bien la elección del modelo es importante (y ya profundicé sobre eso en artículos anteriores), enfocarse solo en el motor es un error estratégico costoso. Imagina comprar un Ferrari para correr en un camino de tierra lleno de baches: no importa la potencia del motor, el auto no va a rendir y probablemente se rompa.
En el mundo de la Inteligencia Artificial, tus datos son la carretera. Y la cruda realidad es que muchas empresas quieren correr la carrera de la Fórmula 1 de la IA sobre una infraestructura de datos que apenas soporta un Excel.
El principio “Garbage In, Garbage Out” en la era GenAI
Existe un concepto clásico en informática: Si entra basura, sale basura. Con la IA Generativa, esto es aún más peligroso.
Si alimentas un modelo avanzado con datos desactualizados, duplicados o fragmentados en silos, no obtendrás simplemente un mensaje de “error”; obtendrás una alucinación muy convincente. Para que una IA aporte valor real (especialmente en arquitecturas RAG, donde la IA consulta tus propios documentos), necesita acceder a una “Single Source of Truth” (Fuente Única de Verdad).
La Pirámide de Necesidades de la IA
Antes de contratar a un Científico de Datos o empezar a hacer Fine-Tuning, tu empresa debe tener resueltos los escalones inferiores de la jerarquía tecnológica:
- Recolección: ¿Estás capturando los datos correctos de tus clientes y operaciones, o solo los fáciles?
- Movimiento y Almacenamiento: Aquí es donde brillan herramientas como Google BigQuery. Necesitas un lugar centralizado, seguro y escalable donde vivan tus datos, lejos de los silos departamentales.
- Transformación y Limpieza: Los datos crudos son caóticos. Necesitas pipelines (tuberías de datos) robustos que normalicen la información automáticamente.
Solo cuando tienes estos cimientos sólidos, puedes pasar al vértice de la pirámide de forma segura: La Inteligencia Artificial.
¿Por dónde empezar? (Menos Chatbots, más Pipelines)
Si quieres preparar a tu empresa para el futuro, mi recomendación puede sonar contraintuitiva: deja de obsesionarte con el chatbot por un momento y mira tus tuberías.
Una infraestructura de datos moderna en la nube (como el ecosistema de Google Cloud) te permite:
- Romper los silos: Unificar lo que sabe Marketing con lo que sabe Ventas.
- Automatización: Ingesta de datos en tiempo real sin intervención humana.
- Gobernanza: Saber exactamente quién accede a qué dato (clave para la seguridad).
Sin ingeniería de datos sólida, tu proyecto de IA será, en el mejor de los casos, un juguete costoso; y en el peor, un riesgo operativo.
Para profundizar
Para quienes quieran entender más sobre la arquitectura necesaria antes de la implementación, recomiendo estos recursos clave:
- The AI Hierarchy of Needs: Un clásico de Monica Rogati que explica por qué la ingeniería viene antes que la ciencia de datos.
- Google Cloud Architecture Framework: Documentación esencial sobre cómo estructurar datos analíticos en la nube.
- Data Engineering on Google Cloud: Rutas de aprendizaje oficiales para entender el flujo de datos moderno.
No construyas tu estrategia sobre arena
Implementar IA sin ordenar la casa primero es la receta perfecta para la frustración.
En D2B, nuestro departamento de innovación lleva años diseñando e implementando pipelines de datos robustos en Google Cloud para que tu información se ordene, se limpie y se convierta en el combustible de alta calidad que tus modelos de negocio necesitan.
¿Tus datos están listos para la siguiente ola tecnológica o siguen atrapados en el pasado?
Escríbenos y conversemos sobre cómo construir los cimientos de tu próxima gran innovación.
Ignacio Robles
Analista de Datos e Innovación. Me dedico a encontrar formas más simples y efectivas de usar los datos para resolver problemas reales. Trabajo conectando distintas fuentes de información, automatizando procesos y probando nuevas ideas que ayuden a los equipos de marketing a tomar mejores decisiones y lograr mejores resultados.