En los últimos años, la computación en la nube ha dejado de ser una novedad disruptiva para convertirse en un elemento esencial en el mundo empresarial. El acceso a configuraciones tecnológicas a través de servicios en la nube ha revolucionado la forma en que las empresas operan, evitando los costosos sistemas in situ. Según un informe reciente de Gartner, se espera que para el 2028, la computación en la nube alcance el estatus de «necesidad empresarial», es decir, una tecnología indispensable para mantener la competitividad en el mercado.
A medida que las demandas de almacenamiento físico de datos han migrado hacia la nube, las empresas han podido disfrutar de un almacenamiento centralizado, seguro y accesible, conocido como «datos en la nube». Sin embargo, las estrategias de gestión de estos datos varían significativamente según las necesidades y políticas de cada organización, lo que genera una gran diversidad en la gestión de los datos en la nube.
Pero independientemente de las diferencias en la implementación, el éxito de una estrategia de gestión de datos en la nube depende de un factor esencial: la calidad y el tratamiento de los datos.
El enfoque en los datos: clave para el éxito
Por más sofisticada que sea una solución de gestión de datos en la nube, su potencial puede perderse por completo si los datos no están debidamente preparados o no son útiles para la empresa. La verdadera promesa de la computación en la nube no radica únicamente en la tecnología subyacente, sino en la calidad de los datos que maneja.
Para aprovechar al máximo esta tecnología, es crucial optimizar los flujos de trabajo de la gestión de datos en la nube, asegurando que los datos estén bien preparados para el análisis. De hecho, la preparación adecuada de los datos puede ser aún más importante que la infraestructura tecnológica en sí. Los datos mal gestionados o «sucios» pueden llevar a malas decisiones y pérdidas económicas significativas. Un estudio de Harvard Business Review estima que los datos de baja calidad le cuestan a la economía de Estados Unidos unos 3 billones de dólares al año.
La importancia de la preparación de datos
La preparación de datos es fundamental para que una estrategia de gestión en la nube funcione correctamente. Este proceso implica la limpieza, estructuración y preparación de los datos para su análisis. Solo aquellos datos que han sido limpiados y organizados correctamente deberían usarse para generar conocimientos valiosos para la empresa. En cambio, los datos sin tratar o de mala calidad pueden frenar la capacidad de innovación de una organización, impidiendo que logren los beneficios esperados de la computación en la nube.
A pesar de los avances en tecnología, muchas organizaciones aún confían en métodos manuales y anticuados para preparar sus datos, lo que no solo es tedioso, sino propenso a errores. Estas prácticas pueden crear cuellos de botella que impiden la disponibilidad inmediata de los datos, afectando la reputación de la nube como un servicio rápido y fácil de usar.
La IA generativa: el siguiente paso en la gestión de datos
Afortunadamente, la inteligencia artificial generativa tiene el potencial de transformar este escenario. Mientras que el aprendizaje automático ya ha sido aplicado para mejorar la preparación de datos, la IA generativa va un paso más allá, ofreciendo nuevas oportunidades para automatizar y optimizar el ciclo de vida completo de los análisis de datos.
Uno de los principales beneficios de la IA generativa es que facilita el uso de herramientas de análisis mediante interfaces de lenguaje natural. Esto permite que los usuarios ejecuten tareas complejas utilizando un lenguaje simple, como el inglés, en lugar de tener que aprender lenguajes de programación como Python o SQL. Además, la IA generativa mejora la calidad de la automatización, optimizando procesos como la extracción, carga y transformación de datos (ELT), y asegurando la precisión y coherencia de los mismos.
Por ejemplo, los algoritmos predictivos y los modelos de lenguaje a gran escala (LLMs, por sus siglas en inglés) pueden aplicarse para optimizar la extracción de datos, organizar de manera inteligente los datos cargados y transformarlos automáticamente utilizando técnicas avanzadas de reconocimiento de esquemas y normalización. La IA también puede enriquecer conjuntos de datos al predecir y completar valores faltantes, e integrar fuentes externas de datos, lo que asegura un alto nivel de calidad y precisión.
¿Está lista la nube para la IA?
La carrera por adoptar la IA generativa ha impulsado a los proveedores de servicios en la nube a ampliar su infraestructura física y técnica para cumplir con las exigencias crecientes de las empresas. La popularidad de la nube, especialmente en la última década, ha puesto una gran presión sobre los proveedores para que adapten sus sistemas a las crecientes demandas de cálculo que impone la IA generativa.
A medida que las empresas aumentan sus inversiones en IA, los proveedores de la nube están respondiendo con rapidez para satisfacer estas necesidades. Aunque esta expansión plantea desafíos importantes, existe confianza en que podrán ofrecer las soluciones necesarias para que las empresas aprovechen al máximo esta tecnología emergente.
En última instancia, la capacidad de las empresas para beneficiarse de la convergencia entre la computación en la nube y la IA generativa dependerá de cómo utilicen ambas tecnologías para gestionar y aprovechar sus datos. Si bien los proveedores de la nube están preparados para ofrecer la infraestructura necesaria, las organizaciones también deben estar dispuestas a optimizar sus prácticas de gestión de datos. El éxito de las iniciativas de computación en la nube e inteligencia artificial dependerá, en gran medida, de ello.
