La IA rompe la pila de datos. La mayoría de las empresas pasaron la última década construyendo pilas de datos sofisticadas. Las canalizaciones ETL mueven datos a almacenes. Las capas de transformación limpian los datos para el análisis. Las herramientas de BI muestran información a los usuarios. Esta arquitectura funcionó para la analítica tradicional. Pero la IA exige algo diferente. Necesita ciclos de retroalimentación continuos. Requiere incrustaciones en tiempo real y recuperación de contexto. Considere a un cliente en un cajero automático que retira dinero de bolsillo. El agente de IA en su aplicación móvil necesita saber sobre esa transacción de $ 40 en segundos. La precisión y la velocidad de los datos no son opcionales. Netflix reconstruyó toda su infraestructura de recomendaciones para admitir actualizaciones de modelos en tiempo real1. Stripe creó pipelines unificados en los que los datos de pago fluyen hacia los modelos de fraude en milisegundos2. La pila de IA moderna requiere una arquitectura fundamentalmente diferente. Los datos fluyen desde diversos sistemas a bases de datos vectoriales, donde las incrustaciones y los datos de alta dimensión conviven con los datos estructurados tradicionales. Las bases de datos de contexto almacenan el conocimiento institucional que informa las decisiones de IA. Los sistemas de IA consumen estos datos y luego ingresan a bucles de experimentación. GEPA y DSPy permiten la optimización evolutiva en múltiples dimensiones de calidad. Las evaluaciones miden el desempeño. El aprendizaje por refuerzo capacita a los agentes para navegar por entornos empresariales complejos. Apuntalando todo hay una capa de observabilidad. Todo el sistema necesita datos precisos y rápidos. Es por eso que la observabilidad de datos también se fusionará con la observabilidad de IA para proporcionar a los ingenieros de datos y a los ingenieros de IA una comprensión integral de la salud de sus tuberías. La infraestructura de datos e IA no está convergiendo. Ya se han fusionado. Referencias Blog de tecnología de Netflix. (2025, agosto). "De hechos y métricas a aprendizaje automático de medios: evolución de la función de ingeniería de datos en Netflix". ↩︎ Raya. (2025). "Cómo lo construimos: Stripe Radar". ↩︎