Cómo descubrir conocimientos fiables y valiosos mediante la IA

El éxito de la IA comienza con la alineación de la inteligencia humana. Es decir, todo el mundo debe colaborar en relación con cinco elementos: cómo se gestiona la iniciativa, de dónde proceden los datos, cómo se mueven por toda la organización, quién puede acceder a esos datos y hasta qué punto esos usuarios están preparados para tomar decisiones a partir de conocimientos generados por la IA. En otras palabras, una estrategia inteligente. 

Con Penske, nuestro primer caso de cliente líder de datos de la parte 2, se ha demostrado lo importante que es colaborar desde el principio.

Penske demostró un razonamiento crítico que contribuyó en gran medida al éxito de su proyecto de IA: reglas antes que herramientas. Está claro que hay muchas herramientas de IA a tu disposición, y muchas de ellas pueden ayudarte a obtener conocimientos fiables y valiosos. Pero esas herramientas no sirven de nada sin estrategias y políticas sólidas y bien concebidas que ofrezcan información sobre su uso. Entonces, ¿por dónde empezamos? 

Tal y como se ha mencionado en la parte 1, aplicar la diligencia debida a la gobernanza y la calidad de los datos es un primer paso fundamental. Establece las directrices que influirán en todo el ciclo de vida de los datos, desde su creación, pasando por la recopilación, el almacenamiento y la eliminación, incluyendo quién puede acceder a esos datos o utilizarlos en cada paso. Es probable que también debas adaptarte a la legislación o las normativas que determinan la forma en que tu sector aborda y gestiona las cuestiones de gobernanza y privacidad de los datos, así que debes asegurarte de que tu marco de actuación las tenga en cuenta y definir una supervisión clara de la ética, los métodos de mitigación de sesgos y el entrenamiento. 

Además, es importante asegurarse de que tus planes para los datos y la IA tengan sentido para los planes de tu empresa y, a continuación, establecer objetivos que sean relevantes, medibles y alcanzables. Si usas la IA generativa, puede que tu métrica principal sea la velocidad. Si implementas una solución agéntica, quizá sea la satisfacción de los empleados o de los clientes. ¿Trabajas en un sector muy regulado? En ese caso, la conformidad y la auditabilidad podrían predominar por encima de todo. Elige las métricas que más te interesen y céntrate en esa lista. Si te planteas demasiados objetivos, te arriesgas a no conseguir ninguno.

Si tienes que desarrollar una iniciativa de IA, pero no tienes en mente ningún caso de uso específico, basta con que pienses en un proceso que podría beneficiarse de la automatización. Sé sincero. Se te han ocurrido cientos, ¿verdad? Nuestra recomendación es que te centres en procesos específicos, como la generación de conocimientos o la atención al cliente. Estos cambios incrementales son más fáciles de "vender" a las partes interesadas, ya que maximizan el rendimiento y cambian de manera positiva el funcionamiento de tu negocio (en lugar de cambiarlo por completo). 

Además, cuando tu personal cuente con el apoyo necesario para realizar tareas de desarrollo y más estratégicas, es cuando realmente se te considerará un líder de datos. Deja que la IA se ocupe de todas las tareas tácticas y engorrosas: detección de fraudes en tiempo real, desarrollo de modelos predictivos para dispositivos del IoT, aprobaciones automatizadas de créditos y generación de informes. 

Has hablado con las partes interesadas. Has clavado la estrategia. Y toda tu organización está adoptando las nuevas políticas. ¡Enhorabuena! 

Pero ahora tus datos tienen que estar listos para su momento estelar y hacerlo rápido. Porque tu IA se convierte en lo que consume: lo bueno, lo feo y lo malo. Por eso, es fundamental contar con un sistema integrado de control de calidad de los datos para que tus modelos sean máquinas optimizadas, precisas y generadoras de conocimientos; de lo contrario, te arriesgas a perder tiempo y dinero. Y eso es precisamente lo que RS Components pretendía evitar en nuestro siguiente caso de líder de datos. 

1. Diversidad Si tienes más fuentes estructuradas y no estructuradas, se reducen los sesgos. En otras palabras, los datos no pueden estar aislados. De hecho, deben abarcar una amplia gama de patrones, perspectivas, variaciones y escenarios que sean relevantes para la aplicación. Si no se diversifican, los datos de entrenamiento se convierten en un lastre que provoca suposiciones perjudiciales y decisiones injustas. 

2. Vigencia  Ya hemos empezado a tratar este tema en la sección "en tiempo real" de la parte 1, pero es importante reiterarlo porque si los datos no tienen vigencia, no te ayudarán a hacer predicciones ni a tomar decisiones informadas. Entrenar modelos de IA con información obsoleta es como echar agua en el depósito de gasolina; no te llevará a ninguna parte. Para garantizar que la IA utiliza los datos mejores y más recientes, tu canal de datos debe tener una latencia lo más baja posible y funcionar en tiempo real.  

3. Exactitud  Si los datos son erróneos, incompletos o no se alinean con los objetivos del proyecto, tu modelo de IA será igual de erróneo. Sigue estas tres operaciones para obtener datos correctos: elabora perfiles de los datos de origen, pon en práctica estrategias de saneamiento y habilita el linaje de datos, una herramienta importante para rastrear el historial de una fuente con el fin de medir el impacto y evitar modificaciones accidentales. 

4. Seguridad  En pocas palabras, si tus datos son vulnerables, es como si dejas la puerta de tu casa abierta. No solo está en juego la integridad de tu modelo de IA, también tu reputación. Afortunadamente, la automatización puede mejorar la seguridad a gran escala, ayudándote a detectar y clasificar datos a escala, gestionar el acceso mediante el enmascaramiento y la tokenización, y controlar cómo se mueven los datos por toda la empresa. 

5. Reconocimiento  Se trata de obtener los datos correctos en el formato adecuado y asegurarse de que llegan a las personas y los sistemas adecuados. Una gestión sólida de los metadatos y los catálogos de datos puede ayudar en este sentido. Procesos como la tipificación semántica facilitan que los sistemas automatizados comprendan los datos y proporcionen más contexto; por su parte, un glosario empresarial y un catálogo de metadatos permiten encontrarlos y realizar búsquedas, un elemento perfecto para quienes tienen capacidades limitadas de datos o de IA. 

6. Consumo  Si la IA no puede usar tus datos, no puedes confiar en que generen resultados de calidad alta, especialmente al implementar una automatización avanzada, como en el caso de los agentes de IA. Facilitar el consumo de datos permite a los sistemas de IA procesar la información con fluidez y transformarla en resultados inteligentes e imaginativos. 

Con sus capacidades combinadas, tu nivel de preparación para la IA se dispara. Si te falta alguno de ellos, aunque solo sea uno, esto puede sabotear tu toma de decisiones y tu eficiencia con datos inexactos o conocimientos cuestionables. Asegúrate de cubrir todas las bases. Si quieres leer más información sobre los seis pasos, descarga nuestro ebook "Los 6 principios de los datos preparados para la IA" 

Seamos claros, en este mundo frenético en el que hay que incorporar la IA sea como sea, este tren tiene que moverse rápido. Rápido como una bala. Y si los resultados no cumplen las expectativas o no generan valor, todo tu trabajo no sirve de nada. No dejes que el tren te atropelle, adopta el rol de defensor de tu organización y tu equipo. Eso es exactamente lo que hizo Nirmal Kumar cuando ayudó a IndianOil a adoptar una plataforma de IA con más de 150 "usuarios avanzados". 

Evidentemente, todos queremos que nuestras iniciativas de IA generen grandes beneficios económicos, como los de Indian Oil. Pero también es importante ser consciente del valor transformador, no solo en la cuenta de resultados, sino en lo que los proyectos pueden ofrecer. Como es de esperar, las mejoras operativas también pueden generar beneficios económicos considerables. 

Tal y como se ha descrito en esta parte 2, una vez que se ha establecido la base de datos adecuada para la IA, todas las piezas encajan. Aun así, ¿debes fiarte ciegamente de lo que dice el ordenador? Está claro que no. Puedes usar puntuaciones de confianza para evaluar rápidamente la calidad de los datos. Es como un visto bueno que confirma que tus datos cumplen los criterios específicos que se corresponden con tus objetivos. Te proporciona confianza a simple vista. Confianza en que tus datos te aportarán conocimientos valiosos para que puedas tomar decisiones más rápidas y realizar predicciones más exactas, a fin de mejorar tus plazos de comercialización. 

Por desgracia, resulta que las iniciativas de datos en la nube son mucho más costosas de lo que la mayoría creía, ya que la mayor parte de los prompts de IA generativa cuestan más que la media de una consulta de búsqueda. Además, esos costes no dejarán de aumentar a medida que los nuevos modelos de razonamiento exijan más potencia de aquí a 2027.¹¹ Todo esto puede sonar a impedimentos para el ROI, pero en realidad se trata de una llamada de atención para tener en cuenta los requisitos de gastos y energía. Con una gobernanza de costes más inclusiva, podrás prever y controlar mejor los gastos, y evitar sorpresas que podrían desbaratar tus modelos de IA.  

Y no te preocupes, en la parte 3 te contaremos muchas más estrategias de ahorro. 

Cuanto antes confíes en tus datos y en la IA, antes podrá tu organización superar las dudas, la indecisión y la ineficacia que frenan incluso a los líderes de datos más curtidos. Cuando tus datos básicos te ofrecen un mejor rendimiento, el resultado es más valioso. Puedes actuar, en vez de reaccionar. Y tu próximo logro está más cerca de lo que te imaginas.