¿Cómo hacer que tu IA funcione con datos de calidad?

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? 

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. 

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:  

1. Emplear técnicas de limpieza de datos para eliminar errores, duplicados e inconsistencias.
   
   
2. Garantizar que los datos estén completos y no contengan valores faltantes que puedan distorsionar la comprensión del modelo.
   
   
3. 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. 

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?