La adopción reciente de herramientas de inteligencia artificial como ChatGPT o Gemini instaló la idea de resultados inmediatos: generación de contenido, automatización de tareas y respuestas con mayor velocidad, precisión y eficiencia. Sin embargo, el rendimiento de estos sistemas depende de una condición menos visible: que los datos estén listos para ser usados y alineados con la aplicación final.
En esa etapa previa se ubica el data engineer, un perfil que trabaja antes del entrenamiento de modelos o de la implementación final de una solución. Su función se centra en preparar la base de información para sostener procesos analíticos y aplicaciones basadas en datos. “No es quien entrena modelos ni quien trabaja en la etapa final, sino el que trabaja en una capa anterior”, dijo Mariana Navarro, data engineer en Ingenia.
La especialista describió el rol como el primer paso en la construcción de cualquier solución basada en datos, con tareas que incluyen recolección, sanitización y transformación de información. “En definitiva, recolecta, sanitiza y transforma los datos; por ende, establece procesos ordenados, repetibles y confiables”, dijo Navarro, data engineer en Ingenia.
En la práctica, el trabajo abarca la construcción de *pipelines* que trasladan datos desde distintos orígenes hacia un entorno donde puedan utilizarse. Esos orígenes pueden ser sistemas, bases de datos, APIs o archivos. A la vez, el perfil se encarga de limpiar información duplicada o incompleta, definir reglas para asegurar consistencia y detectar errores antes de que se propaguen.
La complejidad aumenta cuando las fuentes presentan datos dispersos en múltiples sistemas y con estructuras difíciles de interpretar. En ese escenario, el data engineer transforma esos datos en información confiable y los organiza de forma estructurada y coherente. Ese orden se apoya en modelos que permitan su interpretación y uso sostenido: identificar qué tablas existen, cómo se relacionan y qué significado tiene cada campo.
Otra dimensión del rol es la automatización y la confiabilidad operativa de esos procesos. La actualización puede requerir tiempo real o una frecuencia definida, sin interrupciones y con trazabilidad para reconstruir el origen de cada dato. “Que los datos se actualicen en tiempo real o con cierta frecuencia; que los procesos no se rompan: que haya trazabilidad”, dijo Navarro, data engineer en Ingenia.
A esa capa se suma la gobernanza de datos, con reglas sobre quién accede, cómo se protegen y bajo qué condiciones se consideran confiables. En ese marco, la inteligencia artificial deja de ser solamente un problema de modelos y pasa a ser también un desafío de infraestructura: cuanto más se busca hacer con datos, más determinante se vuelve su calidad y su gestión cotidiana para obtener resultados consistentes en la práctica.
