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Durante el SAS Innovate, el evento más importante de la compañía de analítica a nivel global, conversamos con Iván Fernando Herrera.
Él es director ejecutivo para Latinoamérica de SAS, e identificamos en conjunto, el papel transformador que está teniendo la data sintética dentro de las estrategias de análisis con IA.
Innovación que promete eficiencia, reducción de costos y expansión a nuevos mercados sin necesidad de almacenar grandes volúmenes de datos.
ITenLÍNEA: ¿Cuál fue el objetivo central del SAS Innovate?
Iván Fernando Herrera: En SAS Innovate presentamos las principales innovaciones de nuestra plataforma para este año.
Uno de los lanzamientos más destacados fue SAS Data Maker, diseñado para la generación de data sintética.
Lo que representa un avance clave en productividad, optimización de costos y ampliación de capacidades analíticas.
¿Por qué generar data sintética en un mundo con tanto dato disponible?
Aunque existe una gran cantidad de datos, almacenarlos tiene un costo muy elevado debido a los servicios de nube y la infraestructura necesaria.
Además, la data sintética permite generar información nueva, basada en patrones de datos existentes.
Estos pueden usarse en el momento justo para entrenar algoritmos de machine learning sin necesidad de conservar grandes volúmenes por largos periodos.
¿Qué beneficios reales trae esta herramienta a las compañías?
Primero, permite operar de forma eficiente, al eliminar la necesidad de almacenar grandes datasets.
Segundo, da a las empresas la capacidad de modelar escenarios con poblaciones o segmentos que aún no forman parte de su base de clientes.
Lo anterior abre la puerta al desarrollo de análisis predictivos más ambiciosos y a nuevas oportunidades de negocio.
¿Qué tipo de data puede generarse y cómo se usa?
La herramienta permite generar cualquier tipo de variable que esté basada en datos originales.
A partir de un set reducido, se puede simular el comportamiento de múltiples escenarios.
Esto es especialmente útil en contextos donde obtener datos reales es difícil o costoso, como pruebas de seguridad vehicular o estudios clínicos.
¿Ya hay compañías colombianas utilizando SAS Data Maker?
Todavía no. En Colombia, muchas empresas están aún enfocadas en construir y consolidar sus data lakes (repositorio centralizado).
Sin embargo, estamos promoviendo activamente la adopción de esta tecnología, especialmente porque el costo de almacenamiento seguirá aumentando.
El momento para adoptar data sintética es ahora.
¿Cómo se integra la inteligencia artificial en esta solución?
Usamos algoritmos de IA para identificar patrones en la data existente y, a partir de ahí, generar nuevos datos con modelos previamente entrenados.
Es como cuando pides a una IA que cree una imagen específica; detrás de eso hay un modelo alimentado con ejemplos previos. Lo mismo ocurre con los datos, pero con un enfoque funcional y analítico.
¿Qué sectores están liderando el uso de esta herramienta?
Principalmente las farmacéuticas y el sector financiero.
Las primeras, por los altos costos de experimentación; y las segundas, por el manejo de grandes volúmenes de información que encarecen el almacenamiento.
La data sintética permite simular múltiples escenarios sin incurrir en esos costos.
¿Este producto es accesible a perfiles no técnicos?
Esa es una de sus mayores fortalezas. Toda la plataforma de SAS, incluyendo Data Maker, está pensada para ser usada sin necesidad de saber programación o ser un científico de datos.
Se basa en una interfaz visual intuitiva, con acciones tipo drag & drop, para que cualquier profesional pueda generar valor sin barreras técnicas.
¿Cuál sería el mensaje clave para quienes aún no se han decidido a dar el salto?
La clave está en identificar cuál es el problema de negocio que se busca resolver.
Si no se comprende el impacto directo en los indicadores de desempeño (KPIs), difícilmente se tomarán decisiones de inversión.
En resumen, cuando el beneficio está claro, herramientas como SAS Data Maker pueden marcar una diferencia real en eficiencia, innovación y competitividad.
