Organizaciones en todo el mundo están adoptando nuevas tecnologías para simplificar la recuperación de datos estructurados, un proceso que tradicionalmente ha requerido habilidades técnicas avanzadas y, a menudo, demoras significativas. Empresas de diversos sectores buscan formas de acceder a respuestas directas a preguntas empresariales cotidianas sin tener que adentrarse en la complejidad de redactar consultas SQL o navegar por paneles de inteligencia empresarial.
Este tipo de datos incluye tablas y bases de datos con esquemas predefinidos, los cuales suelen ser inaccesibles para usuarios que carecen de conocimiento técnico. La dependencia de los equipos de inteligencia empresarial o de científicos de datos para realizar análisis detiene la fluidez en la toma de decisiones, un problema que muchos buscan resolver mediante el uso de modelos de lenguaje de gran escala (LLM).
Una solución emergente es la implementación de sistemas de consulta en lenguaje natural. Con estos sistemas, los usuarios pueden realizar preguntas en un lenguaje cotidiano, como “¿Cuál región tiene el mayor ingreso?” y obtener respuestas claras y visualizaciones generadas automáticamente que facilitan la comprensión de los datos.
Varias herramientas ofrecen interfaces conversacionales para lidiar con este desafío. Por ejemplo, Amazon Q Business presenta un asistente de inteligencia artificial que elimina la necesidad de servicios intermedios, proporcionándole a los usuarios una experiencia de chat directa con las fuentes de datos. Esta herramienta permite que empleados de diferentes niveles formulen preguntas y reciban respuestas sin conocimientos técnicos avanzados.
La herramienta Amazon Q en QuickSight integra capacidades de lenguaje natural dentro de plataformas BI, permitiendo a los analistas preguntar y recibir respuestas visualizadas sin codificación previa. Esto aporta agilidad y eficiencia en contextos empresariales donde la rapidez en la toma de decisiones es crucial.
Para empresas que buscan construir un sistema propio basado en sus necesidades, Amazon Bedrock Knowledge Bases ofrece una solución gestionada de texto a SQL, simplificando la recuperación de datos y permitiendo consultas complejas sin desarrollar modelos técnicos elaborados desde cero.
La personalización es también una opción viable con patrones que convierten el lenguaje natural en consultas SQL, permitiendo resultados personalizados según las necesidades específicas de la organización. Este enfoque flexible facilita la adaptación de los sistemas a requisitos únicos, promoviendo un uso más eficaz de los datos.
En definitiva, el avance en herramientas que permiten la interacción con datos estructurados mediante lenguaje natural promete transformar la manera en que las organizaciones gestionan información crítica. La elección de la tecnología adecuada dependerá de varios factores, incluidas las características de datos, las necesidades del usuario y los recursos organizacionales, guiando a las empresas hacia una utilización más óptima y ágil de sus datos estructurados.
