La importancia de los datos en el camino hacia la inteligencia artificial.
La importancia de los datos en el camino hacia la inteligencia artificial.
Tal y como dijo Satya Nadella en el Microsoft Ignite de este año, ‘Los datos son el combustible que impulsa la IA’, o de otra manera, los datos son la materia prima de la inteligencia artificial y sin ellos los algoritmos de aprendizaje y la creación de patrones no tendrán la eficacia necesaria que todos esperamos.
Cada año los datos de los que disponemos las compañías están creciendo de manera exponencial. Para que veamos lo que significa, ya en el 2019 se hablaba de la llegada de un Big Bang de datos, y según un estudio de Digital Economy Compass, la creación de datos, a punto de explotar, será en 2035 de 2.142 zettabytes, 20 veces mayor que este año.
De ahí la importancia de conseguir dar valor a nuestros datos, convirtiendo el dato en acción para que nos ayude a tomar decisiones informadas y estratégicas.
No hablamos de compañías pequeñas, medianas o grandes, los datos son en la actualidad un activo estratégico y fundamental para todo tipo de organizaciones y deberían jugar un rol clave en la toma de decisiones, proporcionando una mayor eficiencia operativa y por consiguiente, ayudando a nuestras empresas a ser más competitivas en el mercado.
Y si aún no estamos en este camino, es crucial que empecemos a hacerlo. Es realmente importante contar con un plan estratégico que acompañe la evolución de los proyectos asociados a lo datos, asentando en primer lugar unos pilares que sean la base de nuestro crecimiento. Muchas compañías quieren empezar a trabajar en proyectos de IA sin tener las bases definidas con anterioridad en cuanto al dato se refiere.
Según Gartner, en 2025, un tercio de los proyectos basados en IA Generativa en los que nos hemos embarcado muchas compañías se abandonarán, y a parte de los costes y del ROI de dichos proyectos, causas muy importantes son el control de los riesgos y la calidad de los datos. No debemos olvidar que la IA es una tecnología que se basa en datos de entrada. Es decir, los resultados que obtenemos de los modelos de IA dependen directamente de los datos sobre los cuales se entrenan y operan. En este sentido, la calidad, precisión y relevancia de los datos de entrada son cruciales para garantizar que los datos de salida sean efectivos y útiles.
Otro punto clave es la dispersión de los datos y su aislamiento, lo que impide tener un almacenamiento único. Debemos proporcionar este espacio, que será un lugar donde buscar información, independientemente del departamento de la compañía, e independientemente del origen del dato. Debemos apostar por conseguir un modelo de ‘autoservicio’ donde dar la opción de ser independientes a los empleados, siempre con los controles de seguridad necesarios, y con la certeza en la calidad del dato que están obteniendo.
Cada vez hay mayor volumen de datos, más heterogéneos y distribuidos, y ante la necesidad de tomar decisiones cada vez más rápidas y precisas, debemos conseguir provocar la democratización de la información desde los departamentos de tecnología, y de nuevo con el mensaje de calidad y seguridad, dos de las causas por los que muchos proyectos no llegarán a buen puerto.
Definamos una plataforma del dato, mayor o menor, y en base a un gobierno definido en aspectos como la automatización de procesos, la calidad de los datos, definición de maestros, creación de metadatos, seguridad y la propia operativa del gobierno.
El hecho de que una compañía cuente con una estrategia clara, consistente y pública ante los diferentes estamentos de la compañía en lo que se refiere al salto a la IA, y por consiguiente, también a lo que afecta a los datos, ayuda a esa democratización.
La IA está cambiando las compañías y la forma de trabajar a un ritmo acelerado, ofreciendo grandes oportunidades, pero también grandes e importantes desafíos, y uno de ellos es el siguiente:
Una vez nuestra compañía haya hecho el esfuerzo en la definición de diferentes casos de uso sobre los que empezar a trabajar en nuestros proyectos de IA … ¿Dispondremos del combustible, de la materia prima necesaria para que dichos proyectos lleguen a ser un éxito tanto a nivel económico como de negocio?
De ahí la importancia de conseguir dar valor a nuestros datos, convirtiendo el dato en acción para que nos ayude a tomar decisiones informadas y estratégicas.
No hablamos de compañías pequeñas, medianas o grandes, los datos son en la actualidad un activo estratégico y fundamental para todo tipo de organizaciones y deberían jugar un rol clave en la toma de decisiones, proporcionando una mayor eficiencia operativa y por consiguiente, ayudando a nuestras empresas a ser más competitivas en el mercado.
Y si aún no estamos en este camino, es crucial que empecemos a hacerlo. Es realmente importante contar con un plan estratégico que acompañe la evolución de los proyectos asociados a lo datos, asentando en primer lugar unos pilares que sean la base de nuestro crecimiento. Muchas compañías quieren empezar a trabajar en proyectos de IA sin tener las bases definidas con anterioridad en cuanto al dato se refiere.
Según Gartner, en 2025, un tercio de los proyectos basados en IA Generativa en los que nos hemos embarcado muchas compañías se abandonarán, y a parte de los costes y del ROI de dichos proyectos, causas muy importantes son el control de los riesgos y la calidad de los datos. No debemos olvidar que la IA es una tecnología que se basa en datos de entrada. Es decir, los resultados que obtenemos de los modelos de IA dependen directamente de los datos sobre los cuales se entrenan y operan. En este sentido, la calidad, precisión y relevancia de los datos de entrada son cruciales para garantizar que los datos de salida sean efectivos y útiles.
Otro punto clave es la dispersión de los datos y su aislamiento, lo que impide tener un almacenamiento único. Debemos proporcionar este espacio, que será un lugar donde buscar información, independientemente del departamento de la compañía, e independientemente del origen del dato. Debemos apostar por conseguir un modelo de ‘autoservicio’ donde dar la opción de ser independientes a los empleados, siempre con los controles de seguridad necesarios, y con la certeza en la calidad del dato que están obteniendo.
Cada vez hay mayor volumen de datos, más heterogéneos y distribuidos, y ante la necesidad de tomar decisiones cada vez más rápidas y precisas, debemos conseguir provocar la democratización de la información desde los departamentos de tecnología, y de nuevo con el mensaje de calidad y seguridad, dos de las causas por los que muchos proyectos no llegarán a buen puerto.
Definamos una plataforma del dato, mayor o menor, y en base a un gobierno definido en aspectos como la automatización de procesos, la calidad de los datos, definición de maestros, creación de metadatos, seguridad y la propia operativa del gobierno.
El hecho de que una compañía cuente con una estrategia clara, consistente y pública ante los diferentes estamentos de la compañía en lo que se refiere al salto a la IA, y por consiguiente, también a lo que afecta a los datos, ayuda a esa democratización.
La IA está cambiando las compañías y la forma de trabajar a un ritmo acelerado, ofreciendo grandes oportunidades, pero también grandes e importantes desafíos, y uno de ellos es el siguiente:
Una vez nuestra compañía haya hecho el esfuerzo en la definición de diferentes casos de uso sobre los que empezar a trabajar en nuestros proyectos de IA … ¿Dispondremos del combustible, de la materia prima necesaria para que dichos proyectos lleguen a ser un éxito tanto a nivel económico como de negocio?