La inteligencia artificial está transformando rápidamente las industrias, prometiendo una eficiencia, innovación y crecimiento sin precedentes. Sin embargo, el verdadero potencial de la IA aún no se ha aprovechado por completo en muchas organizaciones. La clave para desbloquear este potencial radica en un principio fundamental: la IA es tan buena como los datos en los que se basa.

Las investigaciones de Gartner respaldan esta idea, revelando que las organizaciones con datos «listos para la IA» experimentan una mejora del 20% en ingresos, costes, riesgos y productividad.

Pero, ¿Qué implica exactamente que los datos estén «preparados para la IA» y cómo pueden las empresas lograrlo?

Definición de datos listos para la IA

En esencia, los datos preparados para la IA deben cumplir con tres principios clave: tener los datos correctos, en el formato adecuado y en el momento preciso. Esto significa asegurarse de que los datos sean:

• Completos: Capturar todos los patrones relevantes, errores y valores atípicos para proporcionar una visión integral del negocio.
• Limpios y consistentes: Mantener la calidad de los datos mediante procesos rigurosos de limpieza y estandarización.
• Accesibles y oportunos: Asegurar que los datos estén disponibles para los modelos de IA en el momento necesario, permitiendo análisis en tiempo real o casi en tiempo real.

Entrenar modelos de IA de manera efectiva requiere datos que representen con precisión los escenarios del mundo real. De lo contrario, los sistemas de IA pueden generar resultados sesgados o inexactos, lo que puede derivar en errores costosos y oportunidades perdidas.

Los datos como producto

Para lograr datos preparados para la IA, los equipos de Datos y Analítica deben adoptar un enfoque proactivo e iterativo. Aquí es donde entra en juego la filosofía de «Datos como Producto». Al tratar los datos como un activo valioso con una propiedad definida y directrices claras de uso, las organizaciones pueden fomentar una cultura basada en datos.

Los principales beneficios de este enfoque incluyen:

• • Mejora de la colaboración: Definir claramente la relación entre los productores y consumidores de datos dentro de la organización.
  • Iteración rápida: Permitir a los equipos de D&A que perfeccionen y mejoren rápidamente los datos en función de los comentarios y la evolución de las necesidades.
  • Diversidad en el consumo de datos: Habilitar múltiples casos de uso, desde el entrenamiento de modelos de IA hasta el desarrollo de aplicaciones digitales y agentes de IA.
  • Mayor valor de los datos: Al tratar los datos como un producto, la organización puede aumentar la calidad y, por lo tanto, el valor de sus activos de datos.

  Construyendo una Plataforma de Datos Inteligente

  Una Plataforma de Datos Inteligente es cruciall para agilizarel proceso de la preparación de datos para la IA. Esta plataforma integra sin problemas las capacidades de IA con el almacenamiento y los procesos de ingeniería de datos, adaptándose a las necesidades y complejidad de la organización.

  Las principales características de una Plataforma de Datos Inteligente incluyen:

  • • Preparación automatizada de datos: Uso de IA para automatizar tareas de limpieza, transformación y enriquecimiento de datos.
    • Infraestructura escalable: Flexibilidad para gestionar volúmenes de datos crecientes y cargas de trabajo complejas de IA.
    • Integración sin fisuras: Conectando fuentes y sistemas de datos dispares para crear un ecosistema de datos unificado.
    • Arquitectura adaptable: La arquitectura de datos subyacente puede estar centralizada o descentralizada, en función de los requisitos específicos. Esta flexibilidad permite a las empresas adaptar su infraestructura de datos a sus necesidades únicas.
    • Gestión de metadatos basada en IA: Permite automatizar el descubrimiento y clasificación de datos.

    Conclusión

    El potencial de la IA es innegable, pero solo puede hacerse realidad con una base sólida de datos preparados para la IA. Al adoptar el enfoque de «Datos como Producto» e invertir en plataformas de datos inteligentes, las organizaciones pueden desbloquear el poder transformador de la IA y obtener una ventaja competitiva en la era digital.

    Entendemos la importancia crítica de los datos preparados para la IA. Nuestra experiencia en estrategia de datos, plataformas en la nube y activación de datos nos permite ayudar a las organizaciones a construir plataformas de datos inteligentes e implementar el enfoque de «Datos como Producto». Trabajamos estrechamente con nuestros clientes para:

    • Evaluar su nivel de madurez de datos e identificar áreas de mejora.
    • Desarrollar estrategias de datos alineadas con sus objetivos de negocio.
    • Construir e implementar plataformas de datos escalables que respalden iniciativas de IA.
    • Utilizar nuestro modelo de zonas «metro map» para organizar y desplegar herramientas de datos necesarias.
    • Aprovechar nuestra experiencia en IA generativa para crear soluciones impulsadas por IA.

    ¿Listo para transformar tus datos en un activo estratégico?

    Imagen  | pexels | kevin ku