Data driven e inteligencia artificial: decisiones más inteligentes basadas en datos

Introducción 

El enfoque data driven e inteligencia artificial hace posible que las organizaciones tomen decisiones más rápidas, precisas y eficientes gracias al uso de datos estructurados y no estructurados.  

En su charla De los datos a la decisión, Julio Arzapalo explica cómo Google Cloud habilita esta transformación mediante BigQuery, agentes inteligentes y modelos generativos que pueden procesar información multimodal como texto, imágenes, audio y video.  

Los agentes no solo responden preguntas, también son capaces de ejecutar acciones y proponer estrategias basadas en KPIs.  

La IA generativa acelera tareas como la limpieza, la estandarización y la preparación de datos, lo que posibilita que equipos no técnicos participen del análisis. Además, facilita la creación de modelos de machine learning y reduce significativamente los costos operativos.  

Por otra parte, el gobierno de los datos es fundamental para garantizar precisión y confiabilidad. Finalmente, la orquestación de múltiples agentes representa el futuro de la automatización empresarial, que implica sustituir las aplicaciones tradicionales por flujos inteligentes centrados en el usuario. 

La adopción de un enfoque data driven e inteligencia artificial ya no es una opción para las organizaciones que buscan alcanzar una competitividad real, ¡es imprescindible! Tal como señala Julio Arzapalo, Customer Engineer en Google Cloud, «sin data no hay inteligencia artificial». Esta afirmación, no cabe duda, resume la esencia de lo que hoy impulsa a las empresas hacia la automatización, la eficiencia y la toma estratégica de decisiones. 

Durante su conferencia De los datos a la decisión, Arzapalo expuso cómo las tecnologías de Google Cloud —en conjunción con partners como Tivit— han acelerado la transición hacia una cultura totalmente basada en datos. Este avance no solo involucra la adopción de modelos generativos, sino que afecta también a la integración de datos multimodales, el desarrollo de agentes inteligentes y la consolidación de plataformas como BigQuery. 

En este contexto, el enfoque data driven e inteligencia artificial permite a las organizaciones comprender mejor sus procesos, ejecutar análisis avanzados y habilitar automatizaciones que antes requerían meses de trabajo. Ahora, gracias a los nuevos modelos, «generar modelos de machine learning… se simplifica y se unifica». Se habilita de este modo un nuevo nivel de democratización tecnológica. 

¿Cómo los agentes de inteligencia artificial aportan a la toma de decisiones? 

Los agentes de IA son sistemas capaces de percibir un entorno, procesar información, aprender y ejecutar acciones para lograr un objetivo. En un contexto empresarial, estos agentes funcionan como asistentes avanzados que pueden analizar grandes volúmenes de información, detectar patrones y proponer decisiones informadas. 

Cuando se adopta un enfoque data driven e inteligencia artificial, estos agentes no actúan de manera aislada: trabajan de manera continua sobre datos frescos, históricos y contextuales. 

Entre los principales aportes de los agentes figuran: 

• Automatización de decisiones operativas: desde ajustar inventarios hasta priorizar incidencias. 
• Predicciones confiables: entre otras, estimar demanda, detectar riesgos y anticipar fallos. 
• Recomendaciones en tiempo real: especialmente en sectores como retail, logística, finanzas y salud. 
• Optimización de procesos: los agentes aprenden del rendimiento y ajustan sus acciones. 

El valor clave está en que los agentes aprenden de forma continua. Es decir, cada decisión nutre al modelo, que se vuelve más preciso con el tiempo. Esto refuerza el círculo virtuoso data driven e inteligencia artificial, donde la toma de decisiones se vuelve más eficiente y menos dependiente de la intuición humana. 

BigQuery de Google Cloud 

Cuando hablamos de estrategias data driven e inteligencia artificial, la infraestructura de datos se convierte en el elemento crítico para sostener cualquier iniciativa. En este sentido, BigQuery, la solución de data warehouse serverless de Google Cloud, se ha consolidado como uno de los pilares más importantes para las organizaciones que buscan escalar sus modelos de IA. 

Ahora bien, ¿por qué BigQuery es tan relevante? Estos son sus principales atributos: 

• Almacenamiento ilimitado y escalable: permite manejar desde gigabytes hasta petabytes de información sin necesidad de administrar servidores, índices o particiones manuales. 
• Velocidad real para análisis masivos: el motor de BigQuery está optimizado para ejecutar consultas en segundos incluso sobre grandes cantidades de datos, lo que es indispensable en soluciones data driven e inteligencia artificial que requieren inmediatez. 
• Integración nativa con herramientas de IA: BigQuery se conecta fácilmente con Vertex AI, Looker, Dataflow, Dataproc y otros servicios que permiten construir pipelines avanzados de machine learning. 
• Costos bajo demanda: el modelo de pago por consulta o por capacidad permite ajustar los costos según el uso real, algo crítico en proyectos que escalan rápidamente. 

Así, en ecosistemas donde múltiples agentes de IA procesan información simultáneamente, BigQuery se convierte en la base sólida que garantiza integridad, integraciones fluidas y rendimiento constante. 

La importancia de los datos para el entrenamiento de agentes 

Para que un agente inteligente funcione correctamente, necesita datos bien gobernados. Arzapalo lo resume claramente: «Si la data no está bien gobernada… a la inteligencia artificial le va a costar más vectorizar y responder con precisión». 

Esta idea resalta un principio clave del enfoque data driven e inteligencia artificial: la calidad del dato determina la calidad de la decisión. 

En todo caso, los agentes requieren: 

• Tablas bien nombradas. 
• Campos consistentes y documentados. 
• Metadatos completos. 
• Acceso seguro y controlado. 

Además, la IA generativa facilita pasos que antes eran complejos, como limpiar datos, unificarlos, enriquecerlos y estandarizarlos. Ese proceso que antes duraba meses —crear modelos, entrenarlos, validarlos y ponerlos en producción— hoy puede ejecutarse en semanas, o incluso en días, gracias a herramientas generativas. 

Como afirma Julio Arzapalo: «La inteligencia artificial generativa es un científico de datos que está sentado al lado tuyo», lo que ilustra perfectamente cómo esta tecnología acelera y multiplica la capacidad analítica de una organización. 

Optimización de costos con inteligencia artificial para la toma de decisiones 

La optimización de costos es uno de los beneficios más tangibles del enfoque data driven e inteligencia artificial. 

Arzapalo menciona que en industrias como retail —altamente sensibles a los costes—, «el costo de todo esto es muy eficiente y han decidido avanzar». Fundamentalmente, la economía empresarial sale beneficiada por estos factores: 

• Reducción del tiempo de procesamiento. 
• Automatización de tareas de alto costo humano. 
• Escalabilidad serverless que evita sobredimensionar la infraestructura. 
• Modelos generativos que reemplazan trabajos complejos de integración, predicción o segmentación. 

Además, la capacidad de tomar decisiones en tiempo real permite actuar de inmediato ante las oportunidades y los riesgos, en lugar de esperar los análisis diferidos. 

Este enfoque de data driven e inteligencia artificial no solo mejora el rendimiento, también reduce significativamente el Total Cost of Ownership (TCO), un aspecto clave para la madurez digital. 

Datos multimodales para la creación de nuevas oportunidades 

Uno de los pilares de este futuro tan próximo es el uso de datos multimodales. Según Julio Arzapalo, el «90% de los datos no los estamos usando». Este porcentaje incluye videos, imágenes, audios, comentarios, sensores y más. 

Lo cierto es que los modelos generativos permiten transformar estos datos en información estructurada lista para el análisis, algo que desbloquea grandes oportunidades como: 

• Detección con video de anomalías en plantas industriales. 
• Optimización de retail mediante análisis de las cámaras de las tiendas. 
• Conversión de llamadas de clientes en métricas procesables. 
• Enriquecimiento de catálogos con imágenes vectorizadas. 
• Experiencias hiperpersonalizadas basadas en el comportamiento visual. 

Gracias a BigQuery y los modelos generativos, preguntar por información multimodal ya no requiere integraciones complejas. Como señala Arzapalo: «No tiene por qué ser un proyecto de varias semanas; la plataforma debe combinarlo de forma natural». 

Esto convierte la multimodalidad en uno de los motores principales del binomio formado por el data driven y la inteligencia artificial. 

Preparación y estandarización de datos 

La preparación de los datos —limpieza, calidad, transformación y estandarización— es tradicionalmente una de las actividades más costosas y lentas. Sin embargo, con IA generativa, «la plataforma va creando los procesos y el código por detrás», lo que acelera enormemente este flujo. 

En el enfoque data driven e inteligencia artificial, la preparación automatizada permite: 

• Detectar inconsistencias con lenguaje natural. 
• Generar pipelines de datos de forma declarativa. 
• Mapear procesos automáticamente. 
• Crear estándares que la IA y los agentes puedan consumir. 

De este modo, aumentan la velocidad y la confiabilidad del dato. Cuando los datos están bien preparados, los agentes pueden ejecutar acciones precisas y los modelos generan mejores predicciones. 

Automatización y análisis de datos 

La automatización es el eje práctico del modelo que combina el data driven y la inteligencia artificial. Ya no se requiere ser un experto en SQL para consultar o transformar información; las plataformas permiten hacerlo en lenguaje natural. 

Esta automatización hace posible y simplifica: 

• Generar modelos predictivos sin escribir código complejo. 
• Crear reportes sin intervención de analistas técnicos. 
• Optimizar flujos operativos. 
• Actualizar dashboards y agentes de una manera continua. 

Arzapalo enfatiza que «ya se puede analizar de forma declarativa», posibilitando que perfiles no técnicos participen activamente en la analítica empresarial. 

Gobierno de datos 

El gobierno de datos es esencial para que los agentes tomen las decisiones correctas. En el enfoque data driven e inteligencia artificial, la gobernanza se convierte en un requisito crítico. Julio Arzapalo indica que los datos deben estar «pensados para que la inteligencia artificial y un agente los consuman».  

Paro conseguirlo, es necesario que se den estos factores:  

• Catalogación automática. 
• Metadatos consistentes. 
• Accesos bien diseñados. 
• Cumplimiento normativo. 

Además, los documentos internos también deben diseñarse para ser leídos por agentes, un planteamiento que incluso transforma la gestión documental. 

Gestión de agentes de inteligencia artificial 

Google Cloud ya ofrece un ecosistema completo para gestionar agentes inteligentes, en el que podemos encontrar: 

• Framework ADK para desarrollo. 
• Herramientas MCP para integración. 
• Sistemas de orquestación de múltiples agentes. 
• Interfaces que centralizan historial, sesiones, memoria y seguridad. 

El Customer Engineer de Google Cloud menciona que las aplicaciones tradicionales tenderán a desaparecer porque «yo no quiero trabajar con una app, yo quiero hacer algo». Ese “algo” será realizado por agentes conectados a múltiples procesos. Este es, sin duda, el siguiente nivel de madurez del modelo data driven e inteligencia artificial. 

Preguntas frecuentes sobre data driven e inteligencia artificial 

¿Qué relación hay entre la IA y los datos? 

La relación es directa: la inteligencia artificial no puede existir sin datos, tal como menciona Arzapalo: «Sin data no hay inteligencia artificial». Los datos alimentan los modelos, los modelos generan valor y ese valor retroalimenta la captura de más información.