Las organizaciones modernas enfrentan el desafío de acceder a datos estructurados de manera eficaz, eliminando la necesidad de escribir consultas SQL complejas o navegar por intrincados paneles de inteligencia empresarial. Este tipo de datos, organizado en almacenes y bases siguiendo un esquema predefinido, se está volviendo más accesible gracias a los avances en los sistemas de consulta en lenguaje natural basados en modelos de lenguaje de gran escala (LLM).
La implementación de estas tecnologías permite que los usuarios formulen preguntas sencillas en lenguaje cotidiano, como «¿Cuál región tiene el mayor ingreso?», y reciban respuestas inmediatas. Sin embargo, un problema persistente es la accesibilidad de estos datos para usuarios no técnicos, quienes a menudo dependen del equipo de BI o científicos de datos, lo que retrasa la obtención de información clave para la toma de decisiones.
Una solución efectiva es la creación de interfaces conversacionales que permitan a cualquier empleado interactuar con los datos sin necesidad de conocimientos técnicos avanzados. Esto incluye la capacidad de realizar consultas en lenguaje natural y recibir respuestas precisas, acompañadas de visualizaciones que clarifiquen los hallazgos. Asimismo, integrar datos de diversas fuentes, tanto estructuradas como no estructuradas, es crucial.
Amazon Web Services (AWS) ofrece varios patrones de consulta basados en LLM para afrontar estos retos. Uno de los enfoques destacados es Amazon Q Business, un asistente de inteligencia artificial que establece un canal directo con fuentes de datos, permitiendo a los usuarios obtener respuestas de manera rápida y sencilla. Esta herramienta es especialmente beneficiosa para asistentes internos que necesitan manejar datos variados.
Además, la mejora de las herramientas de BI con capacidades de consulta en lenguaje natural, como Amazon Q en QuickSight, elimina la necesidad de escribir código. Este modelo es ideal para analistas y ejecutivos que requieren respuestas rápidas sin depender del equipo técnico.
La combinación de BI y capacidades conversacionales proporciona una experiencia uniforme, especialmente útil para empresas que buscan agilidad en la gestión de información. Para empresas que buscan construir bases de conocimiento a partir de datos estructurados, Amazon Bedrock Knowledge Bases ofrece un módulo de texto a SQL, simplificando consultas complejas y reduciendo barreras técnicas.
Finalmente, Amazon también ofrece soluciones personalizables que transforman el lenguaje natural en SQL, permitiendo a los desarrolladores adaptar el sistema a necesidades específicas. Este enfoque aporta flexibilidad y personalización en el uso de datos.
En resumen, la selección del enfoque adecuado para la recuperación de datos estructurados dependerá de múltiples factores, incluyendo las características de los datos y las necesidades del usuario. Un entendimiento claro de las diferentes opciones permitirá a las organizaciones diseñar soluciones que se alineen con sus metas empresariales y optimicen el uso de sus bases de datos.
