Jorge Collado, vicepresidente regional de ventas de Tableau, una compañía perteneciente a Salesforce, analiza la intersección entre la IA y los datos
28.11.2023 • 14:20hs • Columna
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La cultura y la gobernanza de los datos son clave para maximizar las capacidades de la IA generativa
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La seguridad y la fiabilidad de los datos siempre son pilares fundamentales de un programa de datos, pero los rápidos avances en inteligencia artificial (IA) dotaron a estos componentes de aún más importancia. Garantizar que la IA se alimente de datos precisos y completos es clave para aprovechar todo su potencial.
Los líderes analíticos y de TI son casi unánimes (92%): la necesidad de datos fiables es mayor que nunca. Sin embargo, a pesar de las auto-evaluaciones generalmente positivas de los líderes analíticos y de TI, nueve de cada diez líderes empresariales creen que deberían obtener aún más valor de sus datos.
Esto se desprende del informe State of Data and Analytics de Salesforce, una encuesta realizada a más de 10.000 líderes de análisis, TI y línea de negocio de todo el mundo que revela cómo, para hacer frente a los retos de precisión y seguridad de los datos, los líderes se apoyan en la gobernanza y la cultura de datos.
La madurez de los datos es un precursor del uso eficaz de la IA
Desde la creación de contenidos hasta el desarrollo de software, los líderes empresariales adoptaron plenamente a la IA generativa. Los líderes técnicos resaltan que la toma de decisiones y las operaciones son notablemente más rápidas. Los responsables de análisis y TI afirman que disponen de más tiempo para abordar retos estratégicos, en lugar de tareas rutinarias.
A pesar de su novedad, la IA generativa avanza rápidamente. Dada la dependencia de los resultados de la IA en la calidad de los datos subyacentes, no es de extrañar que casi nueve de cada diez responsables de análisis y TI coincidan en que los nuevos avances en IA convierten la gestión de datos en una gran prioridad.
Aprovechar la IA generativa requiere datos completos, unificados y precisos. Pero aún existen obstáculos que impiden a los responsables de TI integrar estas capacidades en su actual pila tecnológica.
La madurez de los datos es uno de los pilares del éxito en la adopción de la IA. Las organizaciones con alta madurez de datos citan una infraestructura, estrategia y alineación superiores en comparación con las organizaciones de baja madurez de datos.
En lo que respecta a la calidad de los datos, los encuestados con un alto nivel de madurez tienen el doble de probabilidades de disponer de los datos de alta calidad necesarios para integrar la IA con eficacia.
Estrategias conectadas como diferenciador de marca
Manejar los datos de la organización pueden no resultar rentable hasta que las partes interesadas, empresariales y técnicas, se pongan de acuerdo sobre los objetivos principales.
Los directivos admiten que necesitan una mayor alineación: Más de seis de cada diez responsables de análisis y TI desconocen la utilización de los datos por parte de los equipos de línea de negocio o la velocidad a la que se obtienen los conocimientos.
Compartir los indicadores clave de rendimiento (KPI) y aumentar el seguimiento de las métricas críticas podría significar dar un gran paso adelante. La calidad de los datos, su utilización, la gestión y los costos de los datos, la prestación de servicios de datos y el retorno de la inversión de las iniciativas de datos son todos relevantes.
La precisión de los datos -y la confianza en esta precisión- es un componente clave de los datos fiables, pero a medida que aumentan las oportunidades de integrar nuevas fuentes de datos y aprovechar las nuevas tecnologías, también lo hacen las vulnerabilidades.
Dado que el volumen y la complejidad de los datos va en un crecimiento sustancial, la armonización de estos para ofrecer mejores experiencias a los clientes representa una oportunidad de ventaja competitiva.
La popularidad de las soluciones en la nube sugiere que las organizaciones busquen una mayor seguridad, así como la flexibilidad de adaptarse y elegir dónde residen sus datos, en lugar de quedar atrapadas en un único entorno.
Al establecer la gobernanza de los datos -fijar las normas o políticas por las que se recopilan, gestionan, almacenan, miden y comunican la información-, las empresas pueden sentar las bases del éxito de la IA con parámetros de acceso, precisión, privacidad, seguridad y retención de datos.
Por: Jorge Collado, vicepresidente regional de ventas de Tableau, una compañía Salesforce
