Las organizaciones enfrentan un creciente desafío en la extracción de datos de almacenes estructurados, como tablas y bases de datos, sin necesitar entender complejidades como consultas SQL. En este sentido, la implementación de sistemas de consulta en lenguaje natural, impulsados por modelos de lenguaje de gran escala (LLM), está transformando la interacción con los datos.
A menudo, los empleados carecen de conocimientos técnicos para manejar estas herramientas, lo que los obliga a depender de equipos especializados en inteligencia empresarial (BI) y de científicos de datos. Esta dependencia puede generar demoras en la obtención de información y obstaculizar la toma de decisiones rápidas y efectivas. Además, los paneles de control predefinidos suelen limitar la exploración espontánea de los datos, entorpeciendo el descubrimiento de nueva información útil.
Para superar estos obstáculos, las organizaciones están adoptando interfaces conversacionales que permiten a los empleados interactuar con las fuentes de datos estructuradas mediante lenguaje cotidiano. Soluciones como la generación automática de visualizaciones y explicaciones claras facilitan una comprensión más profunda de los datos, integrando información de diversas fuentes de manera eficiente.
Un ejemplo de ello es el uso de patrones de consulta basados en LLM en Amazon Web Services (AWS). Un enfoque destacado es el asistente Amazon Q Business, que ofrece una interfaz de chat que facilita el acceso a la información sin necesidad de intermediarios técnicos. Este sistema es ideal para responder preguntas relacionadas con datos estructurados y no estructurados, mejorando la experiencia del usuario interno.
Además, Amazon Q en QuickSight mejora las herramientas de BI al incorporar capacidades de consulta en lenguaje natural. Esto permite a analistas y directivos formular preguntas y recibir respuestas visualizadas, eliminando así la dependencia del equipo de análisis y favoreciendo la rapidez en la obtención de información.
Otra solución innovadora es Amazon Bedrock Knowledge Bases, que ofrece un módulo gestionado para convertir texto en SQL, permitiendo la recuperación de datos de manera fluida sin modelar el sistema, lo cual simplifica la complejidad técnica.
Para organizaciones que requieren soluciones personalizadas, existen opciones para desarrollar sistemas que convierten el lenguaje natural en SQL. Esto facilita la ejecución de consultas adaptadas a necesidades específicas, permitiendo una personalización avanzada en la utilización de datos.
Elegir el enfoque adecuado dependerá de varios factores, incluidos la ubicación y naturaleza de los datos, el perfil del usuario, y los recursos disponibles. Comprender estas alternativas permite a las organizaciones diseñar soluciones alineadas con sus objetivos, optimizando el uso de datos en sus procesos y favoreciendo la toma de decisiones informadas.
