Cada vez son más las organizaciones que se vuelcan hacia la implementación de iniciativas de IA generativa con el objetivo de facilitar la toma de decisiones, impulsar la eficiencia, crear experiencias únicas para sus clientes y obtener nuevas oportunidades de negocio.
Este es uno de los principales hallazgos de un estudio reciente realizado por Qlik junto a TechTarget, que revela que el 46% de las empresas está expandiendo el uso de la inteligencia artificial en una mayor cantidad de casos de uso, mientras que un 21% se enfoca en integrarla completamente en sus operaciones y un 12%, está aplicando esta tecnología en proyectos piloto.
Ahora bien, a medida que se incrementa el uso de IA generativa, la importancia de preparar adecuadamente los datos se hace más evidente.
En efecto, la pesquisa indica que la mayoría de las organizaciones prevé aumentar el gasto asociado a la preparación de los datos para la inteligencia artificial en los próximos meses. Después de todo, las inversiones en IA solamente ofrecen un sólido retorno de la inversión si trabajan con datos fiables, seguros y relevantes para los modelos de IA.
En este artículo, te proponemos analizar el rol que cumplen la data quality, la gobernanza y el compliance en la preparación y gestión de los datos organizacionales utilizados para desarrollar e implementar soluciones de inteligencia artificial generativa.
Calidad de los datos, el factor más crítico para el éxito de las iniciativas de IA
El informe de Qlik indica que el 74% de las compañías consideran que, en lo que al éxito de los proyectos de inteligencia artificial respecta, el impacto de la calidad de los datos es crítico o muy alto. Esto demuestra que los equipos priorizan la precisión y la eficacia en las iniciativas de IA.
Después de todo, los modelos de inteligencia artificial aprenden directamente de los datos con los que se entrenan. Cuando son entrenados con datos de buena calidad, es decir, exactos, adecuados, coherentes y completos, los resultados serán los esperados.
En contrapartida, si se entrenan con datos deficientes —deficientes, incompletos, inexactos, irrelevantes, incoherentes, obsoletos o sesgados—, los modelos estarán lejos de ser eficientes.
Por el contrario, producirán predicciones inexactas que derivarán en decisiones erróneas y, en última instancia, no lograrán los objetivos para los que fueron concebidos.
Esto explica por qué, el énfasis en la calidad de los datos aumentará, a su vez, la atención a la validación, la limpieza y el enriquecimiento de datos para optimizar los resultados de la IA.
En definitiva, mejorar la data quality impacta directamente en el rendimiento del modelo y los resultados estratégicos, así como en el análisis y la toma de decisiones fiables.
El rol de la gobernanza y el compliance
Por otro lado, el gobierno de datos y el cumplimiento normativo también son cruciales para la preparación de los datos que se utilizarán para la inteligencia artificial.
En este sentido, la investigación de Qlik y TechTarget revela que los fallos de gobernanza y compliance tienen un impacto crítico en las iniciativas de IA, ya que provocan diversas consecuencias negativas.
Filtraciones de datos y accesos no autorizado a información sensible, retrasos en el despliegue de los proyectos de inteligencia artificial y dificultad para ampliarlos, reducción de la transparencia de los modelos, resultados imprecisos, pérdida de confianza de los clientes, daños a la reputación, multas y sanciones legales y pérdida de ventajas competitivas, son algunos de los escenarios más complejos.
Esto subraya la importancia de una gobernanza sólida para proteger los datos y garantizar una ejecución oportuna.
Al mismo tiempo, pone de manifiesto la necesidad de contar con plataformas de data governance y seguridad de datos cada vez más escalables e integrales que respalden los datos para la IA y fomenten el éxito de los proyectos basados en esta tecnología.
El desafío de garantizar la seguridad y la ética en las iniciativas de IA
Además de enfrentar el reto de preparar los datos para la IA garantizando su calidad, su gobernanza y el cumplimiento normativo, las organizaciones también deben prestar atención a las consideraciones éticas.
En este sentido, abordar el sesgo de datos en las iniciativas de IA es un imperativo para garantizar la fiabilidad de los modelos.
Según la investigación de Qlik, entre los métodos utilizados por las empresas para abordar las preocupaciones asociadas a los sesgos en los proyectos de inteligencia artificial, se encuentran:
- Fomento de la transparencia en las decisiones sobre modelos y fuentes de datos (48%)
- Aplicación de directrices para el uso ético de la inteligencia artificial y la evaluación de modelos (47%)
- Uso de datos de entrenamiento diversos y representativos (47%)
- Realización de auditorías periódicas de sesgo en conjuntos de datos y modelos (46%)
- Instauración de ciclos de retroalimentación para mejorar continuamente la imparcialidad del modelo (40%)
- Recolección de opiniones de stakeholders de diversos orígenes en el proceso de desarrollo (36%)
- Adición de datos de terceros a los datos internos para la diversidad (36%)
- Aumento del volumen de datos utilizado en el modelado (35%)
- Uso de herramientas y algoritmos de detección de sesgo (35%)
Por otro lado, en lo que respecta a la seguridad de los datos utilizados en los modelos de IA, la pesquisa revela que las organizaciones se centran en las auditorías periódicas y evaluación de vulnerabilidades (56%), la capacitación de los empleados (55%), el monitoreo y registro del acceso a los datos para detectar actividades sospechosas (53%) y el uso de servicios en la nube con certificaciones de cumplimiento (53%).
Estos resultados dan cuenta de la existencia de un enfoque proactivo para la mitigación de amenazas.
No obstante, el estudio revela que hay una menor adopción del cifrado y de las técnicas de enmascaramiento o anonimización de datos para garantizar la seguridad de los registros, lo que podría indicar posibles deficiencias en la protección avanzada.
A futuro, se prevé que las organizaciones buscarán cada vez más tecnologías que admitan seguridad integrada, cifrado, controles de acceso y seguimiento automatizado del compliance.
La investigación analizada expone la importancia que revisten la calidad, la gobernanza, el cumplimiento normativo y la eliminación de sesgos en los datos utilizados para las iniciativas de IA. Si tu empresa enfrenta desafíos para prepararlos, podemos ayudarte. ¡Hablemos!