En el último tiempo, la inteligencia artificial empezó a aparecer en todos lados: en redes sociales, en productos y 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 a partir de su implementación.

Mayor velocidad, precisión y eficiencia. La sensación es clara: la IA llegó para quedarse. Sin embargo, hay algo en esa conversación que a veces queda en un segundo plano.

Cuando se habla de inteligencia artificial, el foco suele estar puesto en lo que hace: responder, predecir o generar contenido. Pero bastante menos en aquello que la hace posible. Porque detrás de cualquier sistema que parece inteligente hay algo tan básico como los datos.

Y esos datos no siempre están listos para ser utilizados; muchas veces requieren un trabajo previo considerable para que realmente sean útiles o estén alineados con la aplicación final. Ahí es donde aparece un rol que no suele ser protagonista: el Data Engineer. La capa invisible detrás de la IA ¿Cuál es el foco de este perfil?

No es quien entrena modelos ni quien trabaja en la etapa final del proceso, sino quien se desempeña en una capa anterior y representa el primer paso en la construcción de cualquier solución basada en datos. En definitiva, recolecta, depura y transforma información. Además, establece procesos ordenados, repetibles y confiables para que los datos puedan utilizarse con un propósito concreto.

Todo esto lleva a preguntarnos cómo se traduce ese trabajo en la práctica. Se trata de un perfil con un campo de acción amplio. Implica construir pipelines que mueven datos desde distintos sistemas, bases de datos, APIs o archivos hacia un entorno donde puedan ser utilizados.

También supone limpiar información duplicada o incompleta, definir reglas para garantizar la consistencia de los datos y detectar errores antes de que se propaguen. En muchos casos, las fuentes presentan la información de manera dispersa, en múltiples sistemas y con estructuras difíciles de interpretar. Frente a ese escenario, el objetivo es transformar los datos en información confiable.

Este rol, que gana relevancia de manera sostenida, se centra en organizar la información de forma estructurada y coherente, siguiendo modelos que permitan su correcta interpretación y utilización a lo largo del tiempo. Es decir, comprender qué tablas existen, cómo se relacionan entre sí y qué significado tiene cada campo. Puede parecer algo básico, pero es lo que determina si luego será posible realizar análisis o entrenar modelos sin ambigüedades.

Más allá de los modelos: el desafío de los datos En muchos casos, además, el Data Engineer trabaja para que todo esto ocurra de manera automática y confiable. Que los datos se actualicen en tiempo real o con la frecuencia necesaria, que los procesos no se interrumpan y que exista trazabilidad para comprender de dónde proviene cada dato. Y cada vez cobra más importancia una capa adicional: la gobernanza.

Esto implica establecer reglas claras sobre el uso de la información, como quién puede acceder a ella, cómo se protege y bajo qué condiciones puede considerarse confiable. Visto así, la inteligencia artificial deja de ser solamente un desafío vinculado a los modelos y pasa a ser también un desafío de infraestructura. Porque cuanto más queremos hacer con los datos, más importante se vuelve que esos datos estén bien.

Por supuesto, esto no ocurre de manera aislada y también plantea interrogantes estratégicos. Tal vez el desafío no sea solamente incorporar inteligencia artificial, sino preguntarnos qué tan preparados estamos para sostenerla, de qué fuentes van a provenir los datos y qué tan preparados estamos para afrontar los desafíos asociados a su uso. No únicamente desde lo técnico, sino desde una cuestión más básica: comprender cómo gestionamos la información con la que trabajamos todos los días.

En ese sentido, la ingeniería de datos no es un complemento, sino una condición necesaria. Es la disciplina que convierte el manejo de la información en un proceso ordenado y sistemático, permitiendo que la transformación de los datos en conocimiento útil genere resultados confiables para las organizaciones. No siempre es la parte más visible ni la más llamativa de la revolución de la IA.

Sin embargo, suele ser la que marca la diferencia entre una solución que funciona en teoría y una que realmente funciona en la práctica. (*) Mariana Navarro es Lic. en Gestión de Tecnología de la Informaación. Data Engineer en Ingenia