Google capacita a LLM para predecir métricas sin datos tabulares

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En un mundo donde los datos tabulares no siempre están disponibles o están dispersos entre silos, los modelos de lenguaje grande (LLM) pueden hacer más que generar texto: pueden convertir instrucciones y contexto en predicciones útiles para métricas del sistema. En este artículo te comparto cómo Google, a través de Vertex AI y enfoques de IA generativa, está habilitando la predicción de métricas sin depender de tablas, con flujo práctico, casos de negocio y ejemplos que puedes adaptar a tu entorno. Si trabajas con datos estructurados, ERP o procesos de negocio, este recorrido te ayudará a entender cuándo vale la pena apostar por un enfoque generativo y cómo evaluar su desempeño de forma rigurosa.

Introducción

La promesa de los LLM para empresas no es solo generar respuestas coherentes; es ampliar la capacidad de forecasting cuando los datos tabulares son incompletos, están mal estructurados o simplemente no se dispone de un historial suficiente. En Vertex AI, la combinación de enfoques AutoML para tabular data y entrenamiento orientado a contextos abre un flujo práctico para definir problemas, seleccionar resultados deseados y obtener predicciones a partir de los atributos existentes. En este marco, predecir métricas del sistema sin datos tabulares no es una curiosidad académica: es una vía para acotar riesgos, acelerar decisiones y reducir tiempos de entrega.

A continuación te guío por cómo se concibe este enfoque, qué significa en la práctica para equipos técnicos y de negocio, y qué considerar antes de empezar un piloto.

¿Qué significa predecir métricas sin datos tabulares?

Definición de forecasting vs clasificación/regresión

Cuando hablamos de predicciones basadas en LLMs sin depender de datos tabulares, es crucial distinguir dos modalidades:

• Forecasting (pronóstico): el modelo genera una secuencia de valores que suelen depender de contextos de destino y atributos de entrada. El resultado no es solo un número, sino una serie que refleja la evolución de la métrica a lo largo del tiempo o de contextos específicos.

• Clasificación/regresión: el modelo emite un único valor o etiqueta para cada ejemplo. En estos casos, el objetivo puede ser, por ejemplo, categorización de perfiles o estimación de un gasto mensual concreto, pero sin necesidad de secuencias contextuales.

Esta distinción no es anecdótica: condiciona cómo defines la columna objetivo, qué tipo de datos necesitas y qué métricas de evaluación usarás al cierre del ciclo de entrenamiento y pruebas.

Tipos de métricas en este contexto

• Métricas puntuales: valor único para una instancia (p. ej., gasto mensual por cliente).

• Métricas secuenciales: series de valores para una ventana de tiempo o conjunto de contextos (p. ej., demanda diaria para los próximos 90 días).

• Métricas por contexto: resultados que dependen de atributos de destino y de entradas previas (por ejemplo, la probabilidad de abrir un correo en distintos segmentos).

Casos de uso típicos

• Perfil de usuario y hábitos de consumo: predicción de comportamientos para personalizar acciones.

• Demanda y timing de acciones: estimar demanda diaria o estacional para optimizar inventario y envío de comunicaciones.

• Personalización de campañas: cuándo y a quién enviar mensajes para maximizar efecto, incluso con clientes nuevos que tienen poco historial.

En la práctica, estos escenarios comparten la idea de reutilizar un conjunto de atributos de entrada para generar múltiples resultados objetivo cambiando la columna objetivo y las opciones de entrenamiento, tal como lo describe la guía de Vertex AI para datos tabulares.

Enlaces internos: para entender mejor el manejo de datos tabulares en Vertex AI y sus enfoques AutoML frente a entrenamientos personalizados, revisa la guía de tabular data en Vertex AI (tabular101).

Cómo funciona la aproximación de Google/Vertex AI para este caso

Enfoque orientado a datos tabulares y/o generación de contexto

La idea central es aprovechar los atributos ya disponibles en un dominio de negocio y, a partir de ellos, generar predicciones para diferentes tipos de métricas. En Vertex AI, puedes empezar definiendo claramente qué resultado quieres predecir y qué datos existen para la columna objetivo. A partir de ahí, el sistema te guía en la selección de enfoques adecuados: si el objetivo es una serie temporal o un único valor, si hay contextos relevantes que deben acompañar a la predicción, y qué configuración es necesaria para entrenar modelos que aprovechen tanto el conocimiento de lenguaje como las señales de negocio en los datos tabulares.

Reutilización de atributos de entrada para múltiples objetivos

Una presencia recurrente en la práctica es reutilizar el mismo conjunto de atributos de entrada para generar diversos modelos con diferentes columnas objetivo. Por ejemplo, puedes usar los mismos atributos para predecir:

• Perfil del cliente (objetivo categórico)

• Gasto mensual (objetivo numérico)

• Demanda diaria para los próximos tres meses (serie de objetivos numéricos)

Esta flexibilidad acelera la experimentación y facilita comparaciones entre enfoques de forecasting y clasificación/regresión sin necesidad de recolectar conjuntos de datos nuevos para cada objetivo.

Flujo recomendado: definir el problema, tipo de dato de la columna objetivo, recopilación de datos

Un flujo práctico recomendado es:
1) Definir el problema: ¿qué quiero predecir exactamente y para qué decisión sirve?
2) Determinar el tipo de dato de la columna objetivo: ¿valor único o secuencia?
3) Evaluar qué datos existen para la columna objetivo y qué atributos hay disponibles.
4) Elegir entre forecasting o clasificación/regresión según el objetivo y el tipo de salida.
5) Recopilar y preparar los datos, asegurando calidad y coherencia.
6) Entrenar y evaluar con Vertex AI, iterando con ajustes de contexto y atributos.

Diferencias clave: forecasting genera secuencias; clasificación/regresión produce un valor único

La mayor diferencia práctica reside en la salida y en la forma en que se evalúa. En forecasting, la predicción cobra sentido cuando se observa una proyección a lo largo del tiempo o de contextos, mientras que en clasificación/regresión la predicción es un número o etiqueta singular. Esta distinción guía la selección de métricas de evaluación, la estructura de los datos y el diseño de la columna objetivo.

Enlaces externos: para entender mejor estas distinciones y ver casos prácticos, consulta la documentación de Vertex AI sobre datos tabulares y AutoML, así como guías que comparan enfoques de forecasting y modelos estrechos.

Evaluación y métricas para modelos generativos en sistemas

Gen AI Evaluation Service: qué evalúa y cómo

La evaluación de modelos generativos con IA, especialmente cuando se trata de métricas para métricas del sistema, se beneficia de herramientas que permiten medir con claridad qué tan bien responde el modelo frente a criterios definidos. Gen AI Evaluation Service de Vertex AI facilita evaluar modelos generativos con métricas explicables, apoyándose en un marco que combina métricas basadas en modelos (puntuales y por pares) y métricas basadas en procesamiento (ROUGE, BLEU, etc.). Este enfoque mixto ayuda a capturar tanto la calidad de la respuesta como su fidelidad a criterios de procesamiento de lenguaje.

Tipos de métricas: basadas en modelo y basadas en procesamiento

• Basadas en modelo: puntuaciones que reflejan cuánto se ajusta la salida a criterios específicos definidos en un juez calibrado y con evaluadores humanos cuando corresponde.

• Basadas en procesamiento: métricas clásicas de procesamiento de lenguaje, como ROUGE o BLEU, útiles para evaluar aspectos de fluidez y exactitud en tareas de generación de texto o resumen.

• Uso combinado: mezclar ambas categorías produce una evaluación más robusta, especialmente en escenarios donde las métricas tradiciones no capturan todo el valor de una predicción generativa.

Escala de evaluación y explicación de cadena de pensamiento

La escala típica de evaluación va de 0 a 5 para cada juicio, con explicaciones de cadena de pensamiento que acompañan la puntuación. Estas explicaciones aumentan la transparencia, trazabilidad y confianza en el modelo al exponer por qué se asignó una determinada puntuación. Además, la interfaz de plantillas de evaluación permite adaptar criterios como Fluidez, Relevance (relevancia), Correctness y Appropriate Word Choice a casos concretos.

Configuración práctica con SDK y plantillas

• SDK de Vertex AI: facilita configurar métricas basadas en modelos y, cuando corresponde, métricas de procesamiento.

• Plantillas de criterios: la interfaz permite definir criterios como Fluidez, Conciseness, Relevance, Correctness y otros, para alinear la evaluación con el caso de uso.

• Flujo recomendado: preparar datos de evaluación como instrucciones de entrada, que el modelo candidato genere respuestas, que el juez calibrado evalúe y que luego se integren puntuaciones y explicaciones en un informe.

Enlaces relevantes: la documentación oficial de Vertex AI para evaluaciones de IA generativa ofrece guías prácticas y plantillas listas para adaptar. Si quieres ampliar la visión sobre evaluación de LLMs, puedes revisar recursos como Evalverse, una biblioteca enfocada en evaluación unificada de LLMs (ver “Evalverse: evaluación unificada de LLMs” para entender distintas métricas y pipelines).

Caso práctico y experiencia real: estas evaluaciones y herramientas son especialmente útiles en escenarios de respuestas a clientes, resúmenes de documentos y generación de código, donde la trazabilidad y la calidad son críticas para decisiones empresariales.

Casos de negocio y flujo de implementación práctico

Caso de negocio: marketing por correo básico pero efectivo

Imagina una operación de marketing por correo que busca personalizar perfiles, hábitos de consumo y optimizar el timing de envíos para nuevos clientes. El objetivo es predecir cuándo un usuario está más probable de interactuar con una campaña, sin depender de vastos historiales tabulares. Con Vertex AI, puedes utilizar atributos existentes (por ejemplo, interacción previa, segmentación, canal, preferencia de compra) y definir varias columnas objetivo (perfil, gasto mensual, demanda diaria) para comparar enfoques de forecasting frente a clasificación/regresión.

Flujo paso a paso

1) Definir el resultado deseado: por ejemplo, tasa de apertura de correo para nuevos clientes en el primer mes.
2) Evaluar qué datos existen para la columna objetivo: ¿qué atributos de entrada están disponibles y su calidad?
3) Decidir entre forecasting o clasificación/regresión: ¿necesitas una secuencia de valores futuros o un único valor?
4) Recopilar datos y entrenar con Vertex AI: aprovecha el flujo guiado para construir modelos con AutoML para datos tabulares o introducir contextos adicionales cuando sea útil.
5) Validar y comparar: analiza métricas basadas en modelo y de procesamiento para entender fortalezas y limitaciones.
6) Iterar: prueba con diferentes columnas objetivo y contextos para optimizar impacto.

Recomendaciones de arquitectura ligera para empezar

• AutoML para datos tabulares: una opción rápida y efectiva para comenzar, especialmente si ya tienes atributos de entrada bien definidos.

• Entrenamiento personalizado: cuando necesitas mayor control sobre el flujo de datos, la segmentación de contextos o integraciones específicas con pipelines de negocio.

• Reutilización de atributos: aprovecha el mismo conjunto de características para múltiples modelos, ajustando solo la columna objetivo y las opciones de entrenamiento.

Comparación de resultados vs enfoques tradicionales: en muchos casos, los enfoques basados en LLMs pueden reducir la necesidad de recolección de datos adicional y acelerar el ciclo de experimentación, aunque podrían requerir ajustes para igualar el rendimiento de soluciones extremadamente optimizadas en tabular. SAP plantea que la solución nativa para datos tabulares, como SAP Foundation Model, puede igualar o superar enfoques tradicionales en determinados escenarios, destacando la importancia de una estrategia híbrida.

Enlaces internos: para comprender cómo una orquestación de datos y modelos se integra con herramientas de evaluación y generación de informes, revisa artículos como “Agente de difusión de Google para mejores informes de IA” y recursos sobre frameworks de guardrails para LLMs, que te ayudarán a diseñar controles de calidad y seguridad en tus pipelines.

Otras consideraciones de negocio y arquitectura

• Comparación con enfoques tradicionales: algunos entornos empresariales siguen dependiendo de modelos estrechos para clasificación y regresión en tabular; sin embargo, la transición hacia IA generativa puede abrir nuevas posibilidades cuando se combinan datos estructurados con capacidades de lenguaje para generar respuestas contextualizadas.

• Gobernanza y costos: la evaluación de costo-eficacia es clave. Un flujo de trabajo que minimice la necesidad de recolección de datos y que aproveche plantillas de evaluación puede reducir costos y tiempos de entrega, pero es vital definir políticas de gobernanza de datos y controles de calidad.

Casos de uso prácticos destacables

• Caso 1: campaña de correo personalizada basada en perfiles: usar atributos de clientes para predecir cuándo enviar y qué mensaje personalizar, buscando maximizar tasa de apertura sin depender de grandes historiales tabulares.

• Caso 2: predicción de demanda diaria para inventario: aplicar forecasting para estimar demanda futura y ajustar stock, combinando datos de contexto con capacidades generativas para explicar las variaciones.

• Caso 3: evaluación rápida de métricas del sistema sin depender de tablas: un flujo minimalista para validar si un nuevo enfoque generativo puede entregar predicciones útiles con un conjunto reducido de datos de entrada.

Relaciones con recursos y ejemplos de evaluación

• Evalverse ofrece una visión unificada de evaluación de LLMs, útil para entender pipelines y métricas cuando se combinan modelos y tareas de evaluación. Enlace sugerido: Evalverse: evaluación unificada de LLMs.

• Para entender mejor las herramientas de Google en informes de IA y métricas, el artículo A) Agente de difusión de Google para mejores informes de IA proporciona contexto sobre mejores prácticas y herramientas de generación de informes.

• Otros marcos de control de LLMs: los frameworks de guardrails para LLMs pueden enriquecer tus prácticas de integración y seguridad al trabajar con predicciones generativas.

Enlaces externos y referencias oficiales

• Vertex AI Tabular Data: guía oficial sobre datos tabulares y uso de AutoML frente a entrenamientos personalizados. Consulta la documentación de Vertex AI para profundizar en cómo se manejan los datos tabulares y cómo se conectan con lógicas generativas.

• Gen AI Evaluation Service: guía de evaluación de IA generativa, criterios y flujo práctico para configurar plantillas y métricas en un entorno empresarial.

• SAP Foundation Model (table-native): visión de SAP sobre un motor de predicción optimizado para datos tabulares, enfatizando la democratización de la predicción para entornos ERP y procesos estructurados.

Notas sobre casos de uso y evidencia

• En escenarios reales, el uso de LLMs para predicción sin datos tabulares puede implicar una brecha de rendimiento frente a enfoques estrechos en algunos dominios. SAP señala que los LLMs pueden estar entre un 20% y un 50% por debajo de enfoques estrechos en tareas tabulares, lo que refuerza la importancia de una estrategia híbrida que combine lo mejor de ambos mundos.

• La unificación de datos estructurados y no estructurados es una de las claves para una adopción más amplia de IA generativa en procesos empresariales. SAP propone un enfoque table-native para acelerar el time-to-value y facilitar adopción en ERP y procesos centrales.

Desafíos, consideraciones y próximos pasos

Desafíos de datos estructurados y límites de LLMs en tabular

• Los LLMs ofrecen grandes capacidades para datos no estructurados, pero su rendimiento en datos tabulares puede requerir soluciones específicas y combinaciones con modelos estrechos para garantizar fiabilidad en ciertas tareas.

• Gobernanza de datos, calidad y trazabilidad: la evaluación de métricas con explicaciones de cadena de pensamiento ayuda, pero también exige políticas bien definidas y una supervisión humana razonable, especialmente en decisiones de negocio críticas.

Gobernanza, costos y latencia

• La complejidad de pipelines de generación y evaluación puede impactar en latencia y costos. Diseñar flujos que reduzcan complejidad innecesaria, mantener un control de versiones de modelos y métricas, y establecer umbrales de decisión son prácticas recomendadas.

• Integración con ERP y datos bien definidos: la transición requiere entender qué datos son estables, qué atributos deben estar regulados y cómo mantener la consistencia entre sistemas.

Próximos pasos para comenzar (guía rápida)

• Define claramente el resultado deseado y la naturaleza de la columna objetivo.

• Evalúa si tu caso se beneficia más de forecasting o de una predicción de valor único.

• Empieza con datos tabulares ya disponibles y prueba un flujo AutoML para datos tabulares, reforzando con contextos si es necesario.

• Implementa una capa de evaluación robusta usando Gen AI Evaluation Service para medir tanto rendimiento como calidad de explicaciones.

• Explora casos prácticos de negocio (p. ej., campañas de marketing por correo y predicción de demanda) para validar valor comercial.

Enlaces internos sugeridos para profundizar y contextualizar

• Evalverse: evaluación unificada de LLMs: https://leniax.com/evalverse-evaluacion-unificada-llms/

• Agente de difusión de Google para mejores informes de IA: https://leniax.com/agente-difusion-google-informes-ia-2/

• Mejores frameworks para guardrails de LLMs: https://leniax.com/mejores-frameworks-guardrails-llms/

Conclusión

La capacidad de predecir métricas del sistema sin depender de datos tabulares no es una promesa vacía: es una vía concreta para acelerar decisiones, reducir fricción y acercar la IA generativa a flujos de negocio con datos estructurados. La clave está en entender cuándo conviene recurrir a forecasting (con secuencias y contextos) y cuándo basta un valor único, así como en diseñar flujos de evaluación que combinen métricas de modelo y procesamiento para obtener una visión clara de la calidad.

La combinación de Vertex AI, recursos de evaluación y ejemplos orientados a negocio permite construir pilotos pragmáticos que pueden escalar. Si te interesa profundizar, los recursos oficiales de Vertex AI y las guías de evaluación de IA generativa son referencias indispensables para entender el ecosistema y su evolución. La adopción puede empezar con casos simples, como una campaña de correo personalizada o una predicción de demanda diaria, y evolucionar hacia soluciones híbridas que aprovechen lo mejor de los modelos generativos y los enfoques tradicionales de datos tabulares.

Revisa los recursos oficiales y las guías de evaluación para acompañar cada paso de tu piloto y mantener un rumbo claro hacia resultados medibles. Si ya trabajas con Vertex AI, puedes aprovechar las plantillas y flujos de evaluación para alinear tus métricas con objetivos de negocio y asegurar que la implementación aporte valor real.