JSON (JavaScript Object Notation)
El JSON es un formato ligero para representar información estructurada que se ha convertido en estándar de facto en el intercambio de datos. Su estructura —basada en objetos con pares clave–valor y listas ordenadas— lo hace fácil de leer y escribir por humanos, y extremadamente práctico para la comunicación entre sistemas.
En inteligencia artificial, JSON ocupa un lugar privilegiado. Se utiliza para guardar desde parámetros de entrenamiento (épocas, funciones de activación, tasas de aprendizaje) hasta resultados finales de los modelos. Los experimentos de Machine Learning suelen registrarse en archivos JSON, lo que permite reproducir configuraciones y comparar métricas con precisión.
Un caso muy visible es el de la anotación de datos en visión por computadora. Conjuntos como ImageNet o COCO distribuyen las etiquetas de cada imagen en formato JSON, indicando no solo la categoría de los objetos, sino también las coordenadas, regiones segmentadas y atributos adicionales. Este enfoque ha facilitado la colaboración global en la investigación de IA.
No obstante, JSON no es perfecto: en entornos de producción con gran volumen de información, puede resultar costoso en términos de almacenamiento y procesamiento. Por eso, algunas empresas optan por alternativas binarias más rápidas, aunque la claridad de JSON siga siendo una ventaja insuperable en investigación y prototipado.
Hoy en día, JSON es tan común que se ha convertido en la lengua franca de las APIs. Gracias a su estructura jerárquica basada en pares clave-valor, permite describir datos simples o complejos con gran claridad. Esto explica por qué es el formato elegido tanto para intercambiar información entre servicios web como para documentar experimentos de machine learning.
En la práctica, JSON también facilita la trazabilidad de los modelos. Guardar hiperparámetros, métricas de entrenamiento y resultados intermedios en archivos JSON hace que sea más sencillo reproducir experimentos y compartirlos entre equipos. Incluso en ciencia abierta, publicar datasets con anotaciones en JSON favorece la colaboración global.
No obstante, su sencillez tiene un coste: cuando se trabaja con millones de registros o se requiere latencia muy baja, el parseo de JSON puede convertirse en un cuello de botella. Por eso, en entornos de producción exigentes se adoptan alternativas más eficientes como MessagePack o Protobuf. Aun así, JSON sigue siendo la opción preferida para intercambio humano-máquina gracias a su legibilidad.
📖 Referencias :
- Wikipedia – JSON
- Stanford Vision Lab, ImageNet Project (ImageNet dataset)
