La Inteligencia Artificial (IA) transforma las empresas de diferentes maneras, optimizando no solo la operatoria, sino también la toma de decisiones, el desarrollo de nuevos productos y servicios y la eficiencia y productividad. No obstante, adoptar esta tecnología sin garantizar la integridad de los datos puede ser una jugada extremadamente peligrosa.
Descuidar la exactitud, integridad, coherencia y validez de la información en la puesta en marcha de iniciativas de IA puede provocar inconvenientes operativos, financieros y de reputación. Esta es una de las principales conclusiones del Consejo de Inteligencia Artificial de Qlik.
En este artículo, profundizamos sobre los peligros que trae no contemplar la data integrity en la implementación de esta tecnología y explicamos por qué la integridad de los datos potencia la Inteligencia Artificial.
Cuáles son los peligros de no priorizar la integridad de los datos en la adopción de IA
Creado en enero de 2024, el Consejo de IA de Qlik ofrece orientación y conocimientos continuos sobre el panorama de esta tecnología en franca evolución, a fin de garantizar que las innovaciones no sean solo vanguardistas, sino también éticamente sólidas. Este Consejo está conformado por:
- Dr. Rumman Chowdhury; Líder de IA responsable, ingeniera, auditora e inversora.
- Nina Schick; autora, asesora y fundadora de una firma consultora centrada en la IA generativa.
- Kelly Forbes; Co-fundadora y Directora Ejecutiva del Instituto de IA Asia Pacífico
- Michael Bronstein; Profesor DeepMind de Inteligencia Artificial en la Universidad de Oxford.
Una de las advertencias más relevantes lanzadas por este panel conformado por expertos en IA y ética, tiene que ver con la importancia de garantizar la integridad de los datos para garantizar el éxito de las iniciativas de Inteligencia Artificial.
De acuerdo con el Consejo, la falta de priorización de la data integrity al momento de implementar herramientas basadas en esta tecnología genera consecuencias negativas para las organizaciones.
Adopción lenta y retraso competitivo
Las empresas que descuidan la integridad de sus bases de datos y analítica, tienen dudas sobre la adopción de la IA, lo que hace que se queden rezagadas con respecto a sus competidores.
Este retraso en la puesta en marcha genera oportunidades perdidas, generando una brecha de evolución que crece constantemente y que resulta cada vez más difícil de salvar.
Inconvenientes en el gobierno de datos y a nivel de compliance
Cuando las compañías se apresuran a implementar la IA sin reparar en la calidad de sus datos, corren el riesgo de enfrentarse a graves problemas de gobernanza de datos, incumplimiento normativo, ineficiencia y toma de decisiones deficiente derivada de la existencia de datos inexactos o sesgados.
Esto puede provocar pérdidas económicas, multas, problemas legales y daños a la reputación.
Garantizar la data integrity, esencial para mitigar los riesgos
Teniendo en cuenta estos riesgos, los miembros del Consejo de IA de Qlik sostienen que propiciar la data integrity es un paso crucial para conseguir un despliegue responsable de la Inteligencia Artificial.
En primer lugar, sin datos precisos, diversos y seguros, los sistemas de IA son más propensos a perpetuar los sesgos y dar lugar a importantes problemas éticos. Por eso, la transparencia, la equidad y la responsabilidad deben estar integradas en cada etapa del desarrollo de esta tecnología. Solo de esta manera es posible generar confianza y garantizar que los beneficios de la puesta en marcha alcancen a todos los usuarios.
Por otro lado, si bien la IA generativa tiene la capacidad de revolucionar las industrias e impulsar la competitividad, sus ventajas dependen del mantenimiento de la confianza pública. En este sentido, asegurar la autenticidad y fiabilidad de los contenidos generados por esta tecnología es crucial para evitar la desinformación y defender la integridad del mundo digital.
Asimismo, la adopción de prácticas de datos responsables y sostenibles permite garantizar que la Inteligencia Artificial contribuya al crecimiento económico a largo plazo y al bienestar social, mitigando los riesgos y fomentando la confianza y la responsabilidad.
Por último, las metodologías avanzadas de IA tienen un enorme potencial para resolver problemas organizacionales complejos. Contar con datos bien estructurados y de alta calidad es clave para que estas tecnologías ofrezcan resultados óptimos.
Es evidente que para aprovechar al máximo el potencial de la Inteligencia Artificial, las empresas deben priorizar la exactitud, diversidad, seguridad e integridad de los datos. ¿Te gustaría saber más sobre data integrity y adopción de IA? Contactanos.