CÓMO DISEÑAR APLICACIONES QUE ALIMENTAN LA IA
Con una arquitectura centrada en los datos, cada interacción se convierte en un insumo valioso para modelos de IA que pueden predecir, recomendar y automatizar decisiones en sectores como salud, finanzas y legal.
1. UN CAMBIO DE PARADIGMA
Durante años, las empresas han creado aplicaciones para agilizar tareas, reducir errores humanos y ahorrar costos. Sin embargo, con el auge de la IA, hemos aprendido que los datos recolectados en estos sistemas valen más que el proceso que automatizan. Si estos datos están estructurados, etiquetados y validados correctamente, pueden alimentar modelos predictivos, asistentes inteligentes, sistemas de recomendación y más.
2. ESTRUCTURA DE DATOS DESDE EL DISEÑO
Muchas veces, el enfoque tradicional se limita a que “funcione”, sin pensar en cómo los datos serán reutilizados. Un buen diseño debe responder preguntas como: ¿Qué formato tienen los datos recolectados? ¿Están normalizados y libres de ambigüedad? ¿Se registran metadatos que den contexto al valor?
Estructurar correctamente desde el principio —con modelos relacionales claros, validaciones consistentes y campos bien definidos— permite aprovechar esos datos para entrenar algoritmos sin requerir costosas etapas de limpieza y transformación.
3. APLICACIONES COMO PRODUCTORAS DE DATOS DE ALTO VALOR
Cada formulario, transacción o interacción en una aplicación debe ser vista como un punto de recolección de datos; pero solo cuando los datos son consistentes, completos y contextuales, se transforman en un activo para modelos de IA.
Una aplicación bien diseñada puede alimentar dashboards analíticos en tiempo real, generar predicciones basadas en comportamiento del usuario o automatizar decisiones complejas a través de aprendizaje automático.
4. CASOS DE USO REALES
● Sector salud: inteligencia clínica desde la Fuente
Imaginemos un sistema de gestión de pacientes que registra cada interacción clínica: desde los síntomas iniciales hasta los tratamientos aplicados y los resultados. Si estos elementos se recolectan con estructura (por ejemplo, síntomas codificados con estándares como SNOMED CT o ICD-10), validados y enriquecidos con metadatos, el sistema se convierte en una fuente ideal para entrenar modelos de IA.
Estos modelos pueden detectar patrones, predecir diagnósticos, recomendar tratamientos según resultados previos y alertar automáticamente sobre condiciones críticas.
● Sector financiero: riesgo, prevención y oportunidad inteligente
Una aplicación que recolecta datos como ingresos, deudas y ubicación geográfica, si están correctamente normalizados y validados, puede ir más allá del scoring tradicional.
Con IA se pueden:
• Predecir impagos o fraudes.
• Recomendar productos financieros adecuados.
• Evaluar solicitudes automáticamente y optimizar la experiencia del cliente.
● Sector legal: Del archivo a la asistencia jurídica automatizada
Un software que digitaliza y clasifica expedientes legales puede convertirse en un asistente jurídico si:
• Etiqueta documentos con metadatos relevantes.
• Valida campos críticos para evitar errores.
• Usa OCR y NLP para estructurar la información.
Así, es posible automatizar respuestas, encontrar precedentes y asistir en redacción, transformando datos jurídicos en inteligencia procesable.
Artículo escrito por: JOSÉ F. GARCÍA
AWS y Microsoft Azure Certified
brandfactors.com
jg@brandfactors.com
