El crecimiento exponencial de la inteligencia artificial (IA), junto con la diversificación de sus aplicaciones, auguran la llegada de una nueva era en términos de productividad empresarial.
La IA tradicional y IA generativa en particular tiene el gran potencial de mejorar sustancialmente la gestión de los datos.
A pesar de la evolución constante de esta tecnología, la falta de controles de calidad de los datos y la baja trazabilidad de la información pueden causar un efecto negativo, afectando la fiabilidad de los resultados.
¿Cómo pueden las organizaciones impulsar su desarrollo basándose en inteligencia artificial, data y analítica de datos? Te lo contamos en este artículo.
Inteligencia artificial: una herramienta poderosa y desafiante
Aumento de la eficiencia, optimización de la toma de decisiones e incremento de la productividad. Estos son algunos de los muchos beneficios que aporta la inteligencia artificial a los negocios. Sin embargo, la obtención de estas ventajas no está exenta de riesgos.
La carencia de trazabilidad y evaluación de la calidad de los datos que utilice la IA suponen un enorme peligro tanto para las organizaciones como para la sociedad, debido a que la información no verificada —o verificada parcialmente—, puede comprometer la credibilidad de los registros.
Este panorama pone de manifiesto la necesidad de encontrar un modelo que, además de garantizar el volumen, la velocidad y la variedad de los datos, también permitan asegurar la validez y el valor de la información.
Tendencias para fomentar el crecimiento basado en IA, Data y Analítica
Para sortear este desafío, lograr que todos los datos sean de confianza y tengan valor real en la economía de la inteligencia artificial, no basta con conocer los lineamientos vigentes para la IA.
También es fundamental saber cuáles son las tendencias de IA, analítica y datos que se impondrán a fin de entender cómo incorporarlas a las prácticas empresariales.
La inteligencia artificial híbrida suplirá la falta de madurez de las distintas IA
A pesar de lo que a menudo se cree, la IA generativa no reemplazará todas las herramientas precedentes que aportó esta tecnología.
Lejos de desaparecer, la inteligencia artificial ya madura puede ampliar su alcance y subsanar la brecha que existe en el desarrollo de la IA generativa, especialmente en lo que concierne a analíticas de fraude y análisis de abandono de clientes.
Para aprovechar su máximo potencial, antes de iniciar la puesta en marcha de la IA, las organizaciones deben establecer cuál es el objetivo final. Es decir, el problema a resolver.
Asimismo, tienen que evitar que la IA generativa abarque todo el presupuesto. Existen otros métodos valiosos para utilizar esta tecnología para la analítica, como el aprendizaje automático.
Finalmente, es fundamental que los equipos de data analytics supervisen todas las iniciativas de IA que estén on going. Solo así podrán tener la certeza de que concuerdan con el resto de los proyectos en marcha.
La IA generativa mejorará la experiencia del consumidor de datos
Así como existen perfiles ultra especializados, también hay personas que buscan obtener respuestas rápidas, pero no tienen el tiempo o skills necesarios para llevar adelante análisis profundos.
En este punto, la IA generativa funcionará como fuente de saber. Aumentarán las visualizaciones y los conocimientos generados automáticamente y optimizados con explicaciones de lenguaje natural.
Para facilitar este proceso, es recomendable que las compañías procuren formas de obtener una mayor repercusión con las iniciativas de analítica con IA integrada.
También pueden usar tecnologías de analítica integrada, alertas y automatización de aplicaciones para generar conocimientos y visualizaciones que tengan en cuenta el contexto.
Habrá un mayor aprovechamiento de los datos no estructurados
De acuerdo con Forrester, el 80% de los datos no están estructurados. Al mismo tiempo, apenas el 27% de los datos gestionados por las organizaciones carecen de estructura. ¿A qué se debe esto? Fundamentalmente, a que analizarlos es una tarea compleja.
Sin embargo, el desarrollo de la IA generativa cambiará este panorama, aportando herramientas que permitan aprovechar todo su potencial y valor y, al mismo tiempo, combinar datos estructurados y no estructurados de manera fiable.
Para lograrlo, las organizaciones pueden utilizar chatbots de código abierto —como ChatGPT— para casos de uso externo, junto con chatbots privados, en los cuales los datos corporativos fiables estén protegidos.
La IA generativa simplificará el análisis empresarial
Gracias a las herramientas de inteligencia artificial generativa, cada vez más personas tienen la posibilidad de comenzar el camino del análisis, utilizando estos instrumentos para obtener visualizaciones sencillas de los datos y proyecciones de negocios.
Se espera que a continuación busquen sacar provecho de los instrumentos corporativos para realizar análisis más profundos e incorporar las ventajas de la IA generativa en sus herramientas de confianza.
Es recomendable que las empresas experimenten con chatbots para realizar consultas. No obstante, cuando necesitan análisis continuos con datos fiables, lo mejor es que utilicen también tecnologías de nivel empresarial que puedan incorporarse e integrarse mediante API abiertas.
El origen de los datos cobrará especial relevancia
La calidad y la procedencia de los datos siempre fueron aspectos importantes. Porque, después de todo, si no sabemos de dónde surgen los datos, ¿podemos realmente confiar en ellos?
Ahora bien, en pleno desarrollo y expansión de la IA generativa, estas cualidades cobran especial relevancia. Por eso, se creará un mecanismo para etiquetar y señalizar claramente los datos a fin de crear el equivalente a una prueba de ADN que garantice su origen y su fiabilidad.
Las organizaciones que quieran exponer responsablemente sus datos a la inteligencia artificial generativa deben auditarlos y clasificarlos usando diferentes técnicas, como el linaje, la trazabilidad y las puntuaciones de confianza.
Una vez revisados, los datos menos confiables deben quedar por fuera de las aplicaciones clave. Por su parte, los datos de alta calidad y fiabilidad, pueden desarrollarse y utilizarse fuera de la empresa.
La alfabetización en IA se tornará imprescindible
En las herramientas de inteligencia artificial generativa, predomina la programación en lenguaje sencillo. Como consecuencia de esto, surgen cada vez más aplicaciones creadas por desarrolladores no profesionales, generando inconvenientes en términos de gobernanza y saturación de apps.
Este proceso otorga un enorme poder a muchas personas poco cualificadas. Por eso, las empresas deben adoptar medidas apuntadas a comunicar los beneficios y riesgos de la IA generativa. De esta forma, propiciarán la creación de aplicaciones sofisticadas, con diseños bien pensados, que permitan la exploración.
Esta iniciativa debe contemplar barreras de seguridad que prioricen la privacidad y estén respaldadas por modelos de datos de confianza que demuestren su legitimidad.
La ingeniería de datos, la analítica y la ciencia de datos avanzarán en su fusión
Las nuevas plataformas —complementadas con capacidades de IA, automatización y data science— democratizarán la ingeniería de datos, dando lugar a una nueva generación de usuarios.
Al facilitar las tareas y fusionar los roles y las capacidades de la ingeniería de datos, la ciencia de datos y el análisis, las organizaciones podrán resolver problemas más complejos con menos recursos. Además, la supresión de límites entre funciones contribuirá a optimizar la calidad del big data y los resultados.
Para propiciar la fusión entre ingeniería de datos, data science y analítica, las compañías deben seleccionar colaboradores cualificados y empapados sobre los problemas de negocio a resolver y brindarles las herramientas oportunas para desarrollar sus capacidades.
La inteligencia artificial y la automatización trabajarán a la par
Hasta ahora, las herramientas de IA generativa no se usaban para tomar decisiones, sino que se utilizaban principalmente para facilitar el razonamiento y realizar análisis.
No obstante, la transformación de los datos en tiempo real da lugar a una nueva manera de emplear la IA generativa. Al combinarse con la automatización, se reduce el trabajo manual para conectar y crear flujos de trabajo, permitiendo que las personas se concentren en supervisar las decisiones.
Si quieren evitar errores, las organizaciones deben asegurarse de que sus datos se encuentren en el lugar adecuado y de que se hayan transformado efectivamente. Luego, podrán automatizar gradualmente.
La personalización de la IA ganará terreno en el campo de los negocios
Las aplicaciones preliminares de IA generativa tienen una enorme capacidad de escalar. No obstante, son genéricas.
En el futuro, aumentará el uso de una inteligencia artificial para cada sector y casos de uso B2B creados en entornos multicloud a fin de conseguir más estabilidad y eficiencia. Esto se materializará en aplicaciones con una base común, pero con capas de personalización orientadas a nichos específicos.
Además, se podrán crear fácilmente aplicaciones sofisticadas orientadas a un sector o un tema concretos.
Los datos serán un producto comercializable
Considerados como activos, los datos serán plausibles de aparecer en un catálogo y utilizarse tanto de manera indirecta para crear valor a través de la mejora de los sistemas y procesos internos, como de forma directa para ser un bien comercializable.
En este punto, la IA será un elemento clave para monetizar los datos de las empresas, las cuales usarán sus propios datos para entrenar y comercializar modelos de lenguaje de gran tamaño.
Para lograr este objetivo, las compañías necesitan centrarse primero en la gobernanza y en los metadatos y, luego, comenzar a transformar sus activos de datos en productos y reutilizarlos de forma interna o externa.
Es fundamental que implementen una estrategia de tejido de datos que permita obtener valor. Esto requiere procesos de ingesta, transformación, orquestación, gobernanza, seguridad, preparación, calidad y conservación que brinden la posibilidad de obtener conocimientos y analíticas que agilicen los casos de uso.
¿Alguna de estas tendencias sobre inteligencia artificial, data y analítica ya es una realidad en tu empresa? Si necesitás ayuda para sacar el máximo provecho de estos instrumentos y potenciar la expansión del negocio, esperamos tu mensaje.