El documento ‘AI-Supported Data Management for Monitoring Platforms’ (Gestión de datos asistida por inteligencia artificial para plataformas de monitorización), elaborado por el Centro Común de Investigación (JRC, por sus siglas en inglés), aborda el propósito, los desafíos, los avances y las recomendaciones para optimizar la gestión de datos en plataformas de monitorización mediante el uso de inteligencia artificial (IA) y, especialmente, modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM).
En la gestión de datos para las plataformas de monitorización, el manejo eficiente de los datos heterogéneos (estructurados y no estructurados) es fundamental. En este contexto, la IA surge como una solución para automatizar y robustecer procesos críticos de ingestión, validación, integración, análisis y mantenimiento de datos, optimizando la calidad y oportunidad de la información para la toma de decisiones estratégicas.
Las plataformas de monitorización funcionan con arquitecturas modulares divididas en tres capas: capa de datos, capa de negocio y capa de presentación. La capa de datos se encarga de la recolección e integración de información diversa, mientras que la capa de negocio incorpora la lógica analítica y de configuración, y la capa de presentación ofrece herramientas visuales e interactivas para usuarios y administradores.
Entre los principales desafíos en estas plataformas, está la integración de datos provenientes de múltiples fuentes con formatos dispares y frecuencias variables, garantizando la calidad, la actualización constante y la relevancia de la información. El proceso manual para validar y mantener estas bases puede ser costoso y lento, afectando la utilidad para los tomadores de decisiones.
Flujo de trabajo de las plataformas de monitorización
En el documento se define un flujo de trabajo estándar de cinco pasos: recepción de propuestas de conjuntos de datos, verificación de relevancia y completitud, análisis detallado, registro en la plataforma, y mantenimiento y actualización continua.
La IA, con especial énfasis en LLM, puede aportar automatización y precisión en las distintas etapas del ciclo de datos para las plataformas de monitorización, actuando como asistente inteligente para expertos, reduciendo la carga operativa y mejorando la transparencia en los procesos.
En la recepción de propuestas de conjuntos de datos, la IA mejora la recepción y prevalidación de los datos mediante técnicas de interpretación semántica automática, extracción avanzada de documentos y detección de anomalías tempranas, promoviendo la calidad desde la entrada.
En el segundo paso, la verificación de relevancia y completitud, la inteligencia artificial proporciona una evaluación semántica asistida, que interpreta y alinea la información recibida con el marco temático y los objetivos de monitorización, incluso con terminología heterogénea. Además, valida los metadatos para asegurar coherencia y completitud de la información.
La IA aplicada a las fases de análisis, registro y mantenimiento
Durante el análisis detallado, la IA apoya verificaciones técnicas rigurosas, autenticando fuentes, evaluando cobertura y completitud, realizando análisis de plausibilidad con técnicas predictivas y generando resúmenes explicativos que facilitan la interpretación por especialistas.
En la fase del registro, la inteligencia artificial facilita la integración técnica y semántica mediante el reconocimiento automático de esquemas, estructuración de metadatos y generación de elementos visuales y descripciones automáticas, asegurando que los datos estén correctamente incorporados y accesibles en la plataforma.
Finalmente, para el mantenimiento, la IA habilita la supervisión continua de actualizaciones mediante agentes que detectan cambios en fuentes externas, monitoriza la relevancia y uso de datos, diagnostica riesgos en la calidad de la información y apoya en la toma de decisiones sobre la vida útil de los indicadores.
El documento destaca que al automatizar tareas rutinarias y elevar la capacidad de análisis, se fortalece la productividad institucional y la capacidad de respuesta ante entornos cambiantes. No obstante, la implementación debe ser selectiva y ajustada al contexto específico de cada plataforma, priorizando las capacidades de IA que aporten mayor valor y se ajusten a las limitaciones presupuestarias, manteniendo siempre la supervisión y control humano para preservar la confianza y transparencia en los resultados.