Nuestro trabajo de todos los días nos confirma que estamos transitando y co-creando a cada paso una realidad data y digital-first, donde la información es la gran protagonista para competir en una economía de datos. Pero los datos por sí mismos no convierten a una empresa en data-forward, sino que debemos hacer una correcta gestión de datos, un manejo de riesgos y una definición pautada de responsabilidades.
En este proceso de crecimiento en escala, de automatización y de mayor seguridad, la inteligencia artificial (IA) juega un rol fundamental y hace posible lo que antes era inimaginable.
La creciente adopción de IA en los negocios y su impacto ya no es una novedad. Sin embargo, todavía hay algunas trabas y muchas tienen que ver con el Data Management.
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De acuerdo a una reciente encuesta, aquellos con IA en producción y los que estaban evaluando IA dicen que los mayores cuellos de botella fueron la falta de personas capacitadas y la falta de datos o problemas de calidad de datos. Fuente: O'Reilly |
Los datos son el combustible que potencia a la IA y más específicamente al machine learning. La capacidad de las máquinas para ver, comprender e interactuar con el mundo está creciendo sin pausa logrando asimilar y analizar los datos y encontrando patrones, insights y tendencias casi en tiempo real. Pero para ello necesita de datos confiables, accesibles y de calidad. Es por ello que decimos que la IA depende de la gestión de datos y esta última de la IA.
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Cuando hablamos de Data Management entendemos que estamos frente a una fórmula especialmente diseñada por cada empresa para administrar los datos que les permitan tomar mejores decisiones de negocio. La generación masiva de información exige que pongamos en marcha un proceso de modernización CROSS: datos y procesos inteligentes que se optimicen a cada paso.
Este proceso de modernización puede ser muy provechoso a la hora de encarar acciones de marketing, por ejemplo, pero también es un marco de seguridad para que las compañías puedan operar grandes volúmenes de información, haciendo un uso responsable de esa complejidad que involucra el tema. Se trata de sumar rentabilidad a los recursos e inversiones de la empresa a la hora de disponer y gestionar los datos que se generan continuamente.
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Alrededor de la mitad de las organizaciones están viendo beneficios desde el uso de IA para automatizar procesos de TI, comerciales o de red, incluyendo ahorros de costos y eficiencias (54%), mejoras en rendimiento de TI o red (53 %) y mejores experiencias para clientes (48%). Fuente: IBM |
La inteligencia artificial (IA), incluido el aprendizaje automatizado (ML) dinamizan las tareas de todos los días y en lo que concierne a la gestión de datos automatizan la detección, etiquetado, mapping, descripciones e integración de datos mediante el uso de combinaciones inteligentes. Todo esto es parte del proceso de enriquecimiento de esa misma información que se profundiza gracias al análisis de datos.
La IA desempeña un papel fundamental en la ampliación de la gestión de datos y por eso desde PowerData sumamos el motor CLAIRE®, la inteligencia de Intelligent Data Platform, que es una propuesta integrada para resolver los problemas de gestión de datos duros, metadatos y mejoras de productividad en cada plataforma. Entre sus ventajas comparativas, destacamos:
Simplicidad e integración: el sistema mejora la precisión de las coincidencias y también suma la posibilidad de incluir a no desarrolladores y a usuarios comerciales en el proceso de comparación de información.
Coincidencia de esquemas: con la implementación de esta tecnología es más fácil inferir y vincular automáticamente esquemas de destino con datos de origen. Esta coincidencia de esquemas basada en IA automatiza la integración de datos porque crea automáticamente modelos de destino a partir de estructuras de origen, infiere vínculos entre las columnas e identifica relaciones de datos.
Gráficos: el sistema crea gráficos de conocimiento de metadatos desde cero, sumamente útiles para simplificar la administración, la aplicación de reglas de calidad y la identificación de información confidencial en todo el panorama de datos con alta precisión.
La automatización del proceso de datos, la verificación de la calidad de la información, la integración de datos heredados y el desarrollo de reglas propias para la gestión automatizada de datos son, en suma, las funcionalidades que mayor valor aportan a las empresas y los motivos por los cuales cada vez más organizaciones se vuelcan a la inteligencia artificial y al machine learning como aliados en su estrategia de crecimiento.
¿Está lista tu organización para aprovechar el potencial de IA y los datos a su favor?