La inteligencia artificial (IA) es una tecnología clave para la evolución organizacional. Al analizar grandes conjuntos de datos, las empresas pueden detectar patrones de comportamiento en los consumidores, optimizar las soluciones que ofrecen y encontrar nuevas oportunidades de negocio.
Ahora bien, para que las iniciativas de IA sean realmente exitosas, los datos que utilizan deben estar adecuadamente preparados. Si la data no es sólida, no se puede contar con una fuente de certeza única y depurada, lo que puede derivar en implementaciones ineficientes, resultados poco fiables y/o el retraso en la obtención de ventajas competitivas.
En este artículo, profundizamos sobre lo que significa tener datos preparados para la inteligencia artificial y explicamos algunas estrategias que ayudan a que estén listos para la puesta en marcha de esta tecnología.
Las empresas están preparadas para la adopción de IA; los datos, no tanto
De acuerdo con un estudio reciente realizado por Sapio Research que analiza la transición hacia la inteligencia artificial por parte de las organizaciones, el 44% de ellas implementó IA en toda su estructura, mientras que el 16% está empezando a operacionalizarla, creando, entrenando y ajustando sus propios modelos.
Vale aclarar que estos mismos referentes sostienen que la gestión de los datos es uno de los tres elementos fundamentales para el éxito de la IA, junto con la protección y la seguridad de los registros.
A pesar de que las organizaciones tienen amplia confianza en el nivel de preparación de sus datos para la inteligencia artificial —y de que comprenden el papel fundamental que desempeñan los datos en la implementación de la tecnología—, el estudio reveló que sus niveles de madurez de los datos son relativamente bajos.
Esto se manifiesta en que:
- Apenas un 7% de los encuestados es capaz de ejecutar extracciones/inserciones de datos en tiempo real para permitir la innovación y la monetización de datos externos.
- Solo el 26 % estableció modelos de gobernanza de datos y tiene la capacidad de ejecutar análisis avanzados.
- Menos de 6 de cada 10 encuestados afirmaron que su organización es completamente capaz de gestionar cualquiera de las etapas clave de la preparación de datos (acceso, almacenamiento/protección, procesamiento y recuperación).
Qué hace que los datos estén listos para la inteligencia artificial
Ahora bien, ¿qué implica que los datos organizacionales están efectivamente preparados para la adopción de herramientas de IA?
En líneas generales, que sean de calidad, cuenten con la gobernanza adecuada y sean representativos. Veamos estos 3 puntos detalladamente.
Calidad
Los registros inconsistentes, desactualizados o inexactos impactan negativamente en los resultados e incrementan los costos asociados al ajuste y las mejoras.
En este sentido, los datos deben ser:
- Precisos. Representando la realidad de manera fiel y evitando información incompleta o incorrecta.
- Consistentes. Es decir, tienen que ser uniformes a fin de evitar confusiones al entrenar el modelo.
- Actuales. Los datos relevantes son aquellos que se mantienen actualizados. Los registros obsoletos pueden producir resultados inexactos en entornos cambiantes.
- De alta densidad. Esto implica que las organizaciones deben identificar y eliminar valores faltantes, duplicados e inconsistencias que pueden introducir sesgos en los resultados.
- Valiosos. Cada dato debe aportar valor al modelo. Aquellos datos que tienen muchos valores nulos o irrelevantes reducen la eficacia del aprendizaje.
Gobierno de datos
Crear una estrategia adecuada de gobernanza de datos es esencial no solo para alinear la gestión con los objetivos corporativos, sino también para asegurar el uso responsable, ético y legal de los datos.
En este punto, es clave velar por diferentes aspectos:
- Compliance. Los datos deben cumplir con las regulaciones locales e internacionales a fin de garantizar la privacidad y la protección de los registros confidenciales de los usuarios.
- Seguridad. Por otro lado, las organizaciones deben implementar medidas de ciberseguridad apuntadas a resguardar los datos contra accesos no autorizados, especialmente en sectores sensibles como las finanzas o la salud.
- Ética. Es fundamental que se evite la recolección y la utilización de registros que puedan ser discriminatorios o comprometer de alguna manera la privacidad de las personas.
- Transparencia. Las empresas necesitan documentar el origen, la transformación y el uso de los datos a fin de garantizar la trazabilidad y auditar los procesos.
Casos de uso
Para lograr la creación de modelos de inteligencia artificial realmente efectivos, los datos deben reflejar las condiciones reales y las situaciones específicas del ámbito donde se utilizarán.
Cuando la representación es adecuada, es posible alcanzar resultados precisos y útiles, abordando tanto los casos comunes como los escenarios menos frecuentes.
En lo que a casos de uso respecta, es necesario contemplar los siguientes aspectos:
- Cobertura de diversos escenarios. Para lograr que el modelo pueda manejar diferentes situaciones sin comprometer su desempeño —incluso si no son frecuentes—, los registros deben incluir tanto casos típicos como excepciones.
- Relevancia. Los datos usados deben estar directamente relacionados con el problema que se busca resolver. La inclusión de registros irrelevantes puede dificultar el aprendizaje del modelo.
- Realismo. Además, los datos utilizados tienen que reflejar fielmente las condiciones del entorno operativo, incluyendo errores y variaciones comunes.
- Diversidad. Finalmente, es imprescindible que los datos representen un amplio abanico de variaciones (idiomas, contextos geográficos, diferencias culturales, etc.) a fin de garantizar que el modelo pueda realizar generalizaciones de manera correcta y reducir sesgos.
3 estrategias que ayudan a preparar los datos
Si el patrimonio de datos de una organización está oculto, incompleto, mal etiquetado, es poco fiable o está en silos, las posibilidades de triunfar con la inteligencia artificial no serán las esperadas.
Para triunfar con la IA es necesario contar con un flujo de datos relevantes y abundantes. A su vez, estos registros deben estar organizados, depurados y ser accesibles de manera uniforme y eficaz.
Entonces, ¿cómo pueden las empresas preparar sus datos para la inteligencia artificial? Ejecutando las siguientes estrategias.
Evaluar la accesibilidad de los datos
Los registros de las empresas no residen en un único lugar, sino que están dispersos en diversas aplicaciones y ubicaciones que se posicionan entre el entorno on-premise y la infraestructura cloud.
Ahora bien, para optimizar su gestión y lograr su máximo aprovechamiento, las compañías deben saber dónde se alojan sus registros y cómo reunirlos. Por eso, se recomienda diseñar una arquitectura que dé prioridad a los datos y a la IA y que sea capaz de reunir los datos alojados en diversas aplicaciones y ubicaciones.
A su vez, para terminar con los silos de datos de las arquitecturas híbridas es preciso establecer una única fuente de certeza, poniendo en práctica un sistema que funcione como una guía y reglas de gobierno de datos que aseguren que todos los tipos y fuentes de registros actúen de la misma manera, independientemente de dónde residan.
Esto se logra a través de una arquitectura de nube híbrida que permita alojar los datos en cualquier lugar, y que, al mismo tiempo, habilite su tratamiento como una fuente unificada y cohesionada.
Una vez que los datos son accesibles como una fuente consolidada, las empresas necesitan organizar los datos que clasificaron como relevantes. Esto implica adoptar una estrategia clara en términos de gobernanza de datos que tenga en cuenta los casos de uso únicos de la compañía.
Establecer un almacenamiento de datos específico para la inteligencia artificial
Cuando de storage se trata, es fundamental adoptar un sistema de almacenamiento que permita ejecutar cargas de trabajo de IA, ofreciendo capacidad y rendimiento escalables.
Se trata de un punto crítico, porque los sistemas de almacenamiento de datos “tradicionales” no permiten cumplir el objetivo de las empresas de ejecutar cargas de trabajo de IA.
Para dar respuesta a esta necesidad y preparar los datos, las organizaciones necesitan una solución de almacenamiento extremadamente adaptable, construida sobre una arquitectura modular desagregada y de “todo compartido”, que brinde la posibilidad de escalar el rendimiento y la capacidad de manera independiente.
Tal como sucede con la accesibilidad, los entornos híbridos se destacan como las arquitecturas más flexibles y escalables.
La nube híbrida permite ampliar fácilmente el almacenamiento de activos allí donde se generan e ingieren los datos, tanto si estos proceden de una nube privada local como si se crean en el extremo.
Mantener el impulso
Una vez que lograron consolidar y sistematizar los datos y tienen acceso a un almacenamiento escalable, las compañías deben centrarse en la protección de datos, a fin de poder conservarlos en buen estado.
Una de las mejores estrategias tiene que ver con establecer políticas eficaces de gobernanza de datos que garanticen que los datos estén correctamente clasificados y categorizados conforme se van recopilando y utilizando para entrenar modelos de IA.
Además, para aprovechar los beneficios de la automatización, las organizaciones pueden utilizar la inteligencia artificial para limpiar los datos, ya que los algoritmos pueden encontrar y corregir rápidamente inconsistencias y duplicados.
Los datos de tu empresa, ¿están listos para el despliegue de la inteligencia artificial? Si necesitan mayor preparación, entrá en contacto con nosotros.