HTML: el lenguaje invisible que impulsa el Big Data y la Inteligencia Artificial

¿Qué es el código HTML?

HTML (HyperText Markup Language) no es un lenguaje de programación, sino un lenguaje de marcado cuyo objetivo es definir la estructura y el contenido de una página web.

Este lenguaje utiliza una serie de etiquetas —como <h1>, <p>, <a> o <img>— para indicar a los navegadores cómo deben mostrarse los textos, imágenes, enlaces y otros elementos multimedia. Su función principal es organizar el contenido de forma lógica y jerárquica, separando encabezados, párrafos, secciones y otros componentes del documento.

Una correcta estructuración en HTML no solo mejora la experiencia del usuario, sino que también se convierte en el primer paso para que las máquinas puedan interpretar, procesar y analizar los datos de la web de forma eficiente.

¿Para qué sirve HTML en el desarrollo de soluciones de Big Data e IA?

Una parte muy significativa de los datos que se analizan en proyectos de Big Data procede directamente de Internet: información sobre clientes, hábitos de consumo, tendencias de mercado, opiniones en redes sociales o contenidos digitales.

• Web scraping y extracción de datos: Las técnicas de web scraping y los sistemas de rastreo automático utilizan la estructura HTML para localizar y extraer información concreta de una página web. Cuando el código está bien organizado, estas herramientas pueden identificar con mayor precisión qué datos deben recopilar. Por el contrario, un HTML deficiente dificulta o incluso imposibilita la extracción automatizada de datos.
• De datos no estructurados a información útil: Gran parte de los datos disponibles en la web son datos no estructurados. No obstante, las etiquetas HTML aportan contexto y delimitación: por ejemplo, permiten identificar que un texto es el título de un artículo (<h1>) o el contenido principal (<p>). Gracias a esta información estructural, las plataformas de Big Data pueden transformar esos datos en información analizables y explotables.

HTML e Inteligencia Artificial: una relación estratégica

Las aplicaciones de Inteligencia Artificial, especialmente en áreas como el machine learning y el procesamiento del lenguaje natural (PLN), dependen de conjuntos de datos amplios y de calidad para entrenar sus modelos.

• Procesamiento del Lenguaje Natural y contenido web: Los sistemas de PLN que analizan sentimientos, clasifican textos o evalúan la opinión pública utilizan la estructura HTML para comprender el contexto del contenido, diferenciando títulos, cuerpos de texto, comentarios o enlaces relevantes.
• Visualización e interacción con los datos: Los resultados de los análisis de Big Data y los insights generados por modelos de IA suelen presentarse al usuario a través de dashboards y paneles interactivos basados en la web. Estas interfaces se construyen combinando HTML con tecnologías como CSS y JavaScript, lo que permite mostrar la información de forma clara, visual y accesible.
• Interfaces inteligentes y automatización: Cada vez más, la propia IA interactúa directamente con interfaces web. Un modelo puede «leer» el HTML de una página para entender su estructura y funcionalidad y ejecutar acciones sin necesidad de recurrir a una API específica. Este enfoque resulta clave en la automatización de procesos empresariales y en el desarrollo de sistemas inteligentes más avanzados.

Mucho más que HTML: el verdadero reto

Dominar HTML es solo el punto de partida. El verdadero desafío reside en saber gestionar, analizar y extraer valor de los enormes volúmenes de datos que genera la web.

El Máster en Big Data y Business Analytics (MBDA) de Cámarabilbao y ESIC Business & Marketing School está diseñado para formar a profesionales en las competencias más demandadas del mercado, combinando conocimiento técnico, análisis avanzado de datos y una sólida visión de negocio.

¿Te gustaría impulsar tu carrera en Big Data e IA? Descubre más sobre el MBDA y da el siguiente paso hacia el futuro del análisis de datos.