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

Los datos de calidad y la IA se alimentan mutuamente y son esenciales para el éxito de cualquier negocio. Descubre cómo en este blog.


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 

 


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 

 


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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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. 


La calidad de los Datos como parte esencial de MDM

 

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 

 

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. 

 

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