“La tentación de formar teorías prematuras sobre datos insuficientes es la pesadilla de nuestra profesión”
Sherlock Holmes
En el contexto empresarial (y social) actual, donde la inteligencia artificial (IA) está redefiniendo procesos, productos y estrategias, una preocupación recurrente entre los directivos, como puedo constatar en mis habituales conversaciones con ellos, es cómo integrar esta tecnología en sus organizaciones.
Una inquietud comprensible, que en muchos casos no se está abordando de la forma adecuada, al priorizar la tecnología sobre la estrategia y lo que aún es más importante, sobre la calidad y amplitud de los datos.
Cuando la modernidad se antepone a la calidad, el fracaso es inevitable. La primera pregunta clave para evaluar la aplicación de la IA en tu empresa debería ser: ¿tienes un Gobierno del Dato sólido y efectivo, o permites que el caos se apodere de tus procesos y decisiones? La respuesta no solo define el éxito o fracaso de la implementación de esta tecnología, sino también el futuro de toda la organización.
Los datos: la materia prima esencial de la IA
La inteligencia artificial, como es ampliamente conocido, se nutre de los datos para generar conocimiento y aportar valor. Desde sistemas predictivos hasta herramientas de automatización, cada modelo de IA se construye a partir de la calidad y precisión de la información que recibe. Pero, ¿qué sucede cuando estos datos están mal gestionados o no cumplen con los estándares necesarios? Aquí es donde el Gobierno del Dato desempeña un papel crucial.
El Gobierno del Dato abarca las políticas, procesos y estructuras necesarias para garantizar que los datos sean gestionados de forma eficiente, segura y alineada con los objetivos estratégicos de la organización. Sin esta gestión adecuada, incluso los datos más valiosos pueden perder su utilidad. Peor aún, si los datos son de baja calidad, los errores generados por la IA no solo se amplifican, sino que lo hacen de manera exponencial, afectando múltiples áreas del negocio y aumentando significativamente los riesgos.
No obstante, muchos ejecutivos están tomando conciencia de esta realidad y están dando prioridad a la mejora de la calidad de los datos. Estos esfuerzos no solo tienen como objetivo optimizar la toma de decisiones, sino también garantizar una integración efectiva de la IA en los diversos ámbitos de sus organizaciones.
¿Por qué la calidad importa tanto?
La calidad de los datos significa que sean precisos, consistentes, completos y relevantes. Sin estos atributos, los resultados generados por la IA pueden ser erróneos o poco confiables.
Algunos problemas que surgen sin un enfoque adecuado incluyen:
- Predicciones erróneas: Los modelos de IA producen resultados cuestionables cuando la información de entrada es de baja calidad.
- Decisiones empresariales mal fundamentadas: Datos más gestionados conducen a estrategias equivocadas, inversiones innecesarias o pérdida de oportunidades clave.
- Riesgos regulatorios y legales: El incumplimiento de normativas sobre el uso y protección de datos puede conllevar sanciones significativas y daños reputacionales, especialmente en sectores altamente regulados.
- Erosión en la confianza de clientes y socios: Los errores derivados de datos defectuosos pueden ser visibles para clientes y socios, debilitando la confianza y afectando relaciones estratégicas de largo plazo.
- Ineficiencia operativa: Datos de baja calidad ralentizan procesos, aumentan costos y dificultan la automatización, limitando la capacidad de la organización para responder con agilidad a los cambios del entorno.
La adecuada gestión no solo mitiga estos riesgos, sino que también asegura que los datos sean una fuente confiable para la toma de decisiones.
La amplitud y la representatividad
Aunque a menudo se asocia el éxito de la IA con grandes volúmenes de datos, la clave está, además de en su calidad, en su diversidad y representatividad. La amplitud asegura que los modelos de IA puedan generalizar mejor y adaptarse a más escenarios. Por lo tanto, la estrategia de datos, también debe incluir criterios para garantizar esta diversidad y evitar sesgos.
Por ejemplo, en el sector de la salud, entrenar modelos de IA con datos que representen solo a una parte de la población podría llevar a errores graves en diagnósticos. Una administración adecuada asegura que los datos utilizados sean representativos y éticos.
Decisiones informadas y sostenibles
Por lo tanto, como vemos, la aplicación exitosa de la IA no consiste solo en adoptar tecnología avanzada, sino en cimentarla sobre una base sólida de datos confiables. Una estrategia integral de gestión de datos permite a las organizaciones tomar decisiones precisas, sostenibles y éticas, fortaleciendo tanto las operaciones diarias como la planificación estratégica.
Antes de implementar IA, la pregunta es: ¿estamos construyendo sobre datos sólidos o sobre terreno incierto?
Una reflexión clave para desbloquear el verdadero potencial de la IA. ¿No te parece?
Adolfo, como en todo proceso, hay un factor determinante que es la calidad de la materia prima. Y en el manejo del dato, esta materia prima ha de ser, al menos, cierta, única, consistente, y fiable. Y huir de bases de datos departamentales gestionadas por equipos concretos.