La gran cantidad y diversidad de datos dentro y fuera de las organizaciones requieren de un esfuerzo de preparación para aplicar las iniciativas digitales, moverse rápidamente y responder a los cambios en la estrategia y los procesos de la empresa. Al mismo tiempo, las nuevas herramientas, como la Inteligencia Artificial y el aprendizaje automático, tienen un potencial enorme para mejorar la calidad de los datos dentro de las empresas. ¿Cómo se benefician mutuamente los datos y estas tecnologías para tomar decisiones acertadas y potenciar los negocios?
El 98% de los ejecutivos globales está de acuerdo en que los modelos de Inteligencia Artificial desempeñarán un papel importante en las estrategias de su organización en los próximos 3 a 5 años.
Fuente: Accenture
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Inteligencia Artificial, Machine Learning y la importancia de Data Quality
La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) son tecnologías que respaldan muchas de las nuevas soluciones empresariales como seguimiento de la satisfacción del cliente, eficiencia de las operaciones y desarrollo de nuevos productos.
Estos procesos necesitan no sólo de grandes cantidades y variedad de datos para formarse sino también insumos de calidad para que los sistemas de inteligencia artificial puedan hacer predicciones más precisas, proporcionar recomendaciones relevantes y automatizar procesos de manera efectiva.
La información utilizada debe proceder de los sistemas adecuados y cumplir con las normas y políticas correspondientes. Sin una base sólida de data management, la IA será incomprensible y poco fiable.
De esta forma, los datos y la IA son motores fundamentales para el funcionamiento y el éxito empresarial:
- La IA puede mejorar los resultados de múltiples procesos del negocio con la emergencia constante de nuevas formas de incorporar datos y la IA en las operaciones diarias.
- Incorporando IA a las operaciones se reducen costos y aumenta la productividad.
- Los datos de calidad y la Al permiten mejorar las auditorías de las empresas, reduciendo el riesgo y mejorando el cumplimiento normativo.
- Integrar la IA en la ingeniería de operaciones y negocios habilita a la reinvención de los flujos de trabajo, la mejora en las interacciones con los clientes, el desarrollo de productos y una mejor experiencia para los empleados.
Una encuesta a analistas de datos encontró que la mala calidad de los datos tiene varios impactos en sus proyectos de IA y ML: el 38% informó que sus proyectos tardaron más, el 36% que sus proyectos resultaron más caros y el 33% dijo que no lograron los resultados previstos.
Fuente: Datanami
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Datos de calidad e Inteligencia Artificial se alimenta mutuamente
El éxito de la IA depende de la disponibilidad de datos fiables y oportunos y de una gestión inteligente de la información que permite:
- Determinar rápidamente las características adecuadas para el modelo a entrenar.
- Transformar automáticamente los datos para satisfacer las necesidades del modelo de IA (ampliación de funciones, estandarización, etc.).
- Eliminar datos duplicados y proporcionar datos maestros fiables sobre clientes, pacientes, socios y productos.
- Proporcionar el linaje de los datos de principio a fin, también dentro del modelo y de sus operaciones.
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6 razones para mejorar la integración y calidad de datos de tu empresa
Existen diferentes estrategias para mejorar la calidad de los datos y obtener mejores resultados de la IA:
- Emplear técnicas de limpieza de datos para eliminar errores, duplicados e inconsistencias.
- Garantizar que los datos estén completos y no contengan valores faltantes que puedan distorsionar la comprensión del modelo.
- Utilizar técnicas como el aumento de datos para mejorar la diversidad y representatividad de los datos.
Sin embargo, la IA y ML también desempeñan un papel fundamental a la hora de escalar y realizar mejoras en las prácticas de gestión de datos. Los enormes volúmenes de datos necesarios para emprender los procesos de transformación digital hacen necesaria la detección y catalogación de los datos más relevantes para certificar la importancia, el valor y la seguridad, así como para garantizar la transparencia.
Gracias a la IA es posible automatizar y simplificar las tareas de data management mediante la detección, la integración, la limpieza, el gobierno y el dominio de los datos. Por su parte, ML puede aprender y asumir tareas rutinarias y repetitivas, dejando tiempo a los desarrolladores y usuarios para dedicarse a proyectos estratégicos o innovadores de mayor valor. Además, la IA mejora la comprensión de los datos y la identificación de anomalías y es un recurso ideal para acelerar las tareas a través de funciones como la automatización y la ampliación con recomendaciones y próximas mejores acciones.
El 40% de los líderes empresariales sostiene que sus organizaciones aumentarán su inversión en Inteligencia Artificial generativa.
Fuente: McKinsey
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En suma, los datos de calidad y la IA son dos aspectos del ecosistema empresarial que no pueden pensarse de forma independiente y representan hoy en día una capacidad fundamental para la supervivencia y el éxito de cualquier negocio.
¿Está tu empresa implementando políticas de calidad de datos? ¿Tienes dudas?