En el último tiempo, la inteligencia artificial empezó a aparecer en todos lados. En redes, en productos, en conversaciones. Herramientas como ChatGPT o Gemini hicieron que algo que parecía lejano se volviera cotidiano. De repente, cualquiera puede probar, generar contenido, automatizar tareas y obtener resultados concretos de su implementación. Mayor velocidad, precisión, eficiencia. La sensación es clara: la IA llegó para quedarse.
Sin embargo, hay algo en esa conversación que, a veces, queda un poco al margen. Cuando se habla de inteligencia artificial, el foco suele estar en lo que hace: responder, predecir, generar. Pero, bastante menos en aquello que la hace posible. Porque detrás de cualquier sistema que “parece inteligente”, hay algo tan básico como los datos. Pero estos mismos no siempre están listos para ser usados y, muchas veces, requieren bastante trabajo previo para que realmente sean de utilidad o estén alineados con la aplicación final. Ahí es donde aparece un rol que no suele ser protagonista: el del Data Engineer.
¿Cuál es el foco de este perfil? “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”, sostiene Mariana Navarro, Data Engineer at Ingenia.
¿Cómo trasciende esto en la práctica? La especialista asegura que es un perfil con amplio enfoque.
• Construye pipelines que mueven datos desde distintos sistemas, bases de datos, APIs, archivos hacia un lugar donde puedan ser utilizados.
• Limpia información duplicada o incompleta, define reglas para que los datos sean consistentes y detecta errores antes de que se propaguen.
• En muchos casos, las fuentes principales presentan los datos de forma dispersa, en múltiples sistemas y con estructuras difíciles de interpretar. Frente a este contexto, el Data Engineer transforma los datos en información confiable.
• Se centra en organizar de forma estructurada y coherente, siguiendo modelos que permitan su correcta interpretación y uso a lo largo del tiempo, es decir, en entender qué tablas existen, cómo se relacionan y qué significado tiene cada campo.
En muchos casos, además, el Data Engineer trabaja en que todo eso ocurra de forma automática y confiable. “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”, asegura la experta. Y, cada vez más, aparece otra capa: la gobernanza. Establece reglas claras sobre el uso de los datos como quién accede, cómo se protegen, y en qué condiciones se consideran confiables.
Visto así, la inteligencia artificial deja de ser solamente un problema de modelos y pasa a ser, también, un gran desafío de infraestructura. Porque cuanto más queremos hacer con datos, más importante se vuelve que esos datos estén en buenas condiciones.
Tal vez, el desafío no sea solamente incorporar inteligencia artificial, sino que nos cuestionemos qué tan preparados estamos para sostenerla, de qué fuente van a provenir los datos y qué tan preparados estamos para afrontar los desafíos de utilizarlos. No desde lo técnico en sí, sino desde algo más básico, para comprender cómo manejamos la información con la que trabajamos todos los días.
En ese sentido, la ingeniería de datos no es tanto un complemento, sino una condición. Es la disciplina que convierte el manejo de datos en un proceso ordenado y sistemático, consiguiendo que la transformación de los datos a información sea un proceso con resultados confiables para las empresas. No siempre es lo más visible ni lo más inmediato, pero probablemente sea una de las piezas que terminan haciendo la diferencia entre algo que funciona en teoría y algo que funciona en la práctica.
