Tener datos listos para la IA no es algo nuevo, pero la IA exige más de ellos
Es tentador pensar en la IA como una nueva frontera que requiere nuevas reglas. Sin embargo, en muchos sentidos, los principios de los datos listos para la IA permanecen sin cambios. Los datos limpios, bien estructurados y bien documentados siempre han sido fundamentales para obtener insights. La diferencia ahora es que las máquinas, en lugar de los humanos, consumen y actúan cada vez más sobre esos datos, a menudo de manera poco clara o probabilística.
En un podcast reciente de Alter Everything, el experto en orquestación de datos Nick Schrock, CTO y fundador de Dagster Labs, se unió a la discusión para explorar lo que realmente significa preparar datos para la IA. Schrock ofreció insights prácticos sobre cómo las organizaciones pueden preparar datos listos para la IA, superar desafíos en la ingeniería de contexto y establecer una gobernanza efectiva para flujos de trabajo impulsados por IA.
El auge de la ingeniería de contexto
Aquí es donde entra en juego el concepto de ingeniería de contexto.
Durante años, la “ingeniería de prompts” se refería al arte de crear la entrada perfecta para un chatbot. Pero como explica Schrock, la IA empresarial requiere algo más sofisticado: orquestar el contexto adecuado, al modelo adecuado, en el momento adecuado.
Esta es la evolución de las simples indicaciones a la verdadera ingeniería. En lugar de depender de indicaciones ad hoc, las organizaciones deben diseñar sistemas que administren el contexto de los datos como un activo intencional y reutilizable.
Schrock advierte que más contexto no siempre es mejor. Proporcionar demasiada información o información contradictoria puede llevar a confusión y alucinaciones. También destaca el problema de la putrefacción del contexto (context rot), donde se acumulan datos obsoletos o irrelevantes, lo que degrada el rendimiento con el tiempo.
El éxito depende de la precisión: seleccionar un contexto relevante y de alta calidad, y aportárselo de manera eficiente al modelo. Para muchas organizaciones, eso es una nueva disciplina y un nuevo desafío de ingeniería.
Gobernanza en flujos de trabajo de datos de IA
La gobernanza de datos siempre ha sido esencial, pero la IA aumenta las apuestas. La gobernanza ahora se extiende más allá del cumplimiento y la seguridad de los datos; se trata de confianza, explicabilidad y control en un mundo donde la IA puede generar y modificar datos sobre la marcha.
Schrock enfatiza la necesidad de contar con barreras que definan cómo opera la IA dentro de los pipelines de datos. En Dagster Labs, su equipo diseña abstracciones que confinan las operaciones de IA a unidades modulares más pequeñas para evitar lo que él llama una superpropagación de la deuda técnica. Sin tales límites, las herramientas de IA pueden replicar patrones deficientes en toda una base de código, agravando errores en lugar de resolverlos. Algunas de las recomendaciones clave de Schrock:
- Tratar las indicaciones y los metadatos como código. Deben estar bajo control de versiones, ser revisables y reversibles.
- Compartimentar las operaciones de IA. Limita dónde y cómo la IA interactúa con los pipelines de datos para mantener la supervisión.
- Establecer la observabilidad del modelo. Monitorea los resultados de la IA a través de evaluaciones para garantizar un rendimiento constante y detectar cuándo la calidad se desvía.
Como dice Schrock, la observabilidad de los modelos sigue siendo un territorio inexplorado. Pocas organizaciones comprenden completamente por qué los modelos se comportan como lo hacen. Sin embargo, introducir marcos de gobernanza y prácticas de versionado ayuda a desmitificar los sistemas de IA y sienta las bases para la rendición de cuentas.
Equilibrio entre velocidad y calidad
Las herramientas de IA generativa han reducido el costo de la experimentación, permitiendo a los equipos crear prototipos de soluciones más rápido que nunca. Pero la iteración rápida también puede crear sistemas frágiles que colapsan en condiciones del mundo real.
Schrock describe esta tensión como el problema de los rascacielos: la IA hace que sea fácil construir alto, pero no necesariamente estable. Sin bases sólidas, las organizaciones corren el riesgo de escalar la inestabilidad en lugar de la innovación.
Para avanzar rápidamente y construir de manera confiable, las empresas deben adoptar una entrega por fases. Los primeros prototipos son valiosos para el aprendizaje, pero antes de escalar, los equipos deben invertir en modelos de datos limpios, validación de pipelines y mecanismos de evaluación que aseguren la consistencia a lo largo del tiempo. La promesa de velocidad de la IA debería utilizarse para acelerar el aprendizaje, no para eludir la disciplina de la ingeniería de datos.
El futuro de la IA y la ingeniería de datos
A pesar de todo el cambio abrupto que promete la IA, Schrock la ve como un catalizador y no como un reemplazo para el campo de la ingeniería de datos. “Nunca he sido más optimista con la ingeniería de datos”, dice. “El valor subyacente de estos sistemas solo puede explotarse con una buena ingeniería”.
La IA también tiene el potencial de mejorar la colaboración entre los equipos comerciales y técnicos. Schrock describe un caso práctico donde su equipo utiliza un bot de Slack para traducir solicitudes en lenguaje natural en consultas SQL. El resultado es un espacio compartido donde los stakeholders no técnicos pueden expresar lo que necesitan con palabras sencillas, y los ingenieros de datos pueden ver exactamente cómo esas solicitudes se traducen en consultas de base de datos.
Este tipo de colaboración habilitada por IA cierra las brechas de comunicación y acelera la resolución de problemas. Los usuarios comerciales hablan con el lenguaje propio de su dominio, mientras que los ingenieros obtienen visibilidad sobre cómo ese lenguaje se mapea al modelo de datos, un proceso de aprendizaje mutuo que impulsa mejores resultados.
La IA también podría transformar infraestructuras antiguas. Con la capacidad de reescribir y migrar código de manera eficiente, las organizaciones pueden modernizar sistemas de décadas de antigüedad más rápido que nunca. Sin embargo, de nuevo, este potencial depende de una cosa: datos listos para la IA.
El camino hacia la obtención de valor de la IA
A medida que el revuelo por la IA continúa creciendo, las empresas que triunfen no serán las que tengan las demostraciones más llamativas, sino las que tengan los cimientos más sólidos. Tener datos listos para la IA no tiene que ver con desarrollar sistemas que puedan adaptarse, escalar y ofrecer valor en un mundo donde las máquinas y los humanos comparten cada vez más el volante.
Ahora es el momento de invertir en las partes menos glamurosas, pero más esenciales, de tu estrategia de IA: calidad de datos, ingeniería de contexto, marcos de gobernanza y fluidez entre áreas.