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Parana » AIM Digital
Fecha: 01/05/2026 07:32
La inteligencia artificial se volvió parte de la vida cotidiana. Herramientas como ChatGPT o Gemini multiplicaron el uso de sistemas capaces de generar contenido, automatizar tareas y agilizar procesos. La velocidad y la eficiencia que ofrecen posicionaron a la IA como una de las tecnologías con mayor impacto en el presente y el futuro de las empresas. Sin embargo, detrás de cada sistema que parece inteligente existe una estructura menos visible, pero indispensable: los datos. Y para que esa información pueda ser utilizada de manera efectiva, primero debe ser recolectada, organizada, limpiada y transformada. Allí aparece un perfil técnico que gana cada vez más relevancia: el Data Engineer, según pudo constatar AIM. Cuando se habla de inteligencia artificial, el foco suele estar puesto en los modelos o en los resultados que generan. Pero el funcionamiento real depende de una infraestructura de datos sólida y confiable. No es quien entrena modelos ni quien trabaja en la etapa final, sino el que trabaja en una capa anterior, representando el primer paso en la construcción de cualquier solución basada en datos. En definitiva, recolecta, sanitiza y transforma los datos; por ende, establece procesos ordenados, repetibles y confiables para que la información pueda ser utilizada con propósito, explicó a AIM Mariana Navarro, Data Engineer en Ingenia. Entre sus tareas, el Data Engineer construye pipelines que trasladan información desde distintos sistemas, bases de datos, APIs o archivos hacia entornos donde luego pueden ser utilizados por analistas o modelos de inteligencia artificial. También limpia datos incompletos o duplicados, establece reglas de consistencia y detecta errores antes de que impacten en el funcionamiento de los sistemas. En muchos casos, la información proviene de fuentes dispersas y estructuras difíciles de interpretar. Frente a ese escenario, este perfil técnico trabaja para convertir esos datos en información confiable y utilizable. La organización estructurada de tablas, relaciones y campos resulta clave para garantizar procesos sostenibles y escalables en el tiempo. Además, gran parte del trabajo apunta a automatizar y asegurar la confiabilidad de esos flujos de información. Que los datos se actualicen en tiempo real o con cierta frecuencia; que los procesos no se rompan; que haya trazabilidad para entender de dónde viene cada cosa, detalló la especialista a AIM. A eso se suma otro aspecto cada vez más relevante: la gobernanza de datos, es decir, las reglas sobre acceso, protección y validación de la información. En ese contexto, la inteligencia artificial deja de ser únicamente una cuestión de modelos y algoritmos para convertirse también en un desafío de infraestructura. Cuanto más crece el uso de IA en empresas y organizaciones, más importante resulta contar con datos ordenados, consistentes y confiables. Especialistas consultados por AIM coinciden en que el verdadero desafío no pasa solamente por incorporar inteligencia artificial, sino por la capacidad de las organizaciones para sostenerla con procesos adecuados de manejo de información. La calidad de los datos, su origen y la forma en que son administrados terminan siendo factores decisivos para el éxito o fracaso de cualquier implementación tecnológica. Así, la ingeniería de datos aparece como una disciplina estratégica dentro del ecosistema digital. Aunque muchas veces permanezca detrás de escena, es una de las piezas centrales para transformar grandes volúmenes de información en herramientas útiles, confiables y aplicables en la práctica.
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