La IA rompe la pila de datos. La mayoría de las empresas han pasado la última década construyendo pilas de datos sofisticadas. Los pipelines ETL mueven datos a los almacenes. Las capas de transformación limpian los datos para el análisis. Las herramientas de BI presentan información a los usuarios. Esta arquitectura funcionó para el análisis tradicional. Pero la IA exige algo diferente. Necesita bucles de retroalimentación continuos. Requiere incrustaciones en tiempo real y recuperación de contexto. Considera a un cliente en un cajero automático retirando dinero de bolsillo. El agente de IA en su aplicación móvil necesita conocer esa transacción de $40 en segundos. La precisión y velocidad de los datos no son opcionales. Netflix reconstruyó toda su infraestructura de recomendaciones para soportar actualizaciones de modelos en tiempo real. Stripe creó pipelines unificados donde los datos de pago fluyen hacia modelos de fraude en milisegundos. La pila moderna de IA requiere una arquitectura fundamentalmente diferente. Los datos fluyen desde diversos sistemas hacia bases de datos vectoriales, donde las incrustaciones y los datos de alta dimensión coexisten con 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 entran en bucles de experimentación. GEPA y DSPy permiten la optimización evolutiva a través de múltiples dimensiones de calidad. Las evaluaciones miden el rendimiento. El aprendizaje por refuerzo entrena a los agentes para navegar en entornos empresariales complejos. Todo está respaldado por una capa de observabilidad. Todo el sistema necesita datos precisos y rápidos. Por eso, 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 pipelines. La infraestructura de datos e IA no se está convergiendo. Ya se han fusionado. Referencias Blog de Tecnología de Netflix. (2025, agosto). “De Hechos y Métricas a Aprendizaje Automático de Medios: Evolucionando la Función de Ingeniería de Datos en Netflix.” ↩︎ Stripe. (2025). “Cómo lo Construimos: Stripe Radar.” ↩︎