Sin miedo a la IA: el éxito está en la gestión del dato
Las empresas deben diversificar las fuentes de información de sus herramientas para reducir los sesgos
El auge de la inteligencia artificial generativa ha creado un efecto similar al que sucedió cuando internet llegó a nuestras vidas: curiosidad, incertidumbre, miedo… Sobre todo, existen dudas sobre cómo funciona esta nueva tecnología y cómo se va a aplicar en nuestro día a día. Y esta incertidumbre puede conducir a menudo a un miedo a lo desconocido, ya que los elementos disruptivos como este tienden a propiciar avances muy rápidos que, habitualmente, son difíciles de asimilar.
En general, soluciones tecnológicas como la IA son revolucionarias, y, como todo en la vida, si aprendemos a hacer un buen uso de ellas, pueden conducir al éxito. La clave está en los datos. La IA generativa necesita datos para funcionar; así es como entrena su sistema para aprender patrones, relacionar información y estructurarla. En última instancia, esto sirve de base para que el modelo genere conclusiones y resultados novedosos y con sentido. Por lo tanto, los datos juegan un papel esencial para que la inteligencia artificial pueda hacer su trabajo.
A nivel doméstico o de usuario, la mayoría de personas hemos accedido a una de estas herramientas de IA generativa para curiosear cómo funciona. De hecho, ChatGPT, la opción más conocida, batió récords de registros al alcanzar los 100 millones en dos meses, prueba del interés que genera esta tecnología. Pero, ¿cómo afecta la IA generativa a nivel empresarial?
Para las compañías, la organización de su data house o arquitectura de datos es el punto de partida. Un reciente artículo de McKinsey subraya la importancia de que las empresas revisen su arquitectura para ampliar el uso de la IA, con el fin de proporcionar una mayor comprensión de la información en toda la organización. Y para lograr esa comprensión se necesitan desarrollar diferentes conceptos, pero principalmente tenemos que alfabetizarnos en datos. Al igual que en siglos pasados la gente que sabía leer y escribir contaba con una ventaja competitiva frente a otras, ahora es la capacidad de visualizar, entender y utilizar los datos lo que nos diferenciará de los demás en nuestra empresa
Pero primero, para utilizar los datos de forma productiva, hay que organizarlos y confiar en ellos. En la actualidad, la seguridad y la privacidad de los datos al utilizar IA generativa suscitan cierta preocupación: aún no se sabe hasta qué punto es fácil piratear esta información y utilizarla en contra de los fines previstos. Debido a estos temores, a menudo se pueden obtener resultados con información inexacta o incompleta, ya que la sociedad no está segura de poder confiar a la IA generativa toda su información.
Así pues, las organizaciones ya tienen que cumplir determinadas medidas de seguridad, que pronto se traducirán en normativas en torno a la IA por parte de la UE. Un claro ejemplo de ello son las especificaciones que la Oficina del Dato y la UNE (Asociación Española de Normalización) han establecido en nuestro país recientemente o el Data Act que la Comisión Europea está en trámites de aprobar.
En este sentido, los datos de mala calidad o no controlados pueden llevar a las organizaciones a tomar decisiones desacertadas, lo cual limitará en última instancia su eficiencia o innovación. La implantación de la gobernanza de datos ayudaría a combatir el caos de datos y, en su lugar, conduciría a una toma de decisiones más informada y una mejora en la eficiencia operativa.
Información cuantificable
Para que las soluciones y aplicaciones derivadas de la inteligencia artificial sean comprensibles, deben presentarse de una manera consumible y digerible para los usuarios. Los datos suelen mostrarse de diversas formas; como cuadros, gráficos u hojas de cálculo. La IA tiene la capacidad de crear y generar datos, y sus resultados deben presentarse de una manera que se puedan comprender fácilmente, siendo claros y concisos.
La llegada de la IA generativa contribuye a reducir la brecha en la alfabetización de datos, facilitando a las organizaciones la democratización y el compromiso con los usuarios, ayudándoles así a gestionar problemas basados en datos complejos. Recurrir a diversas fuentes y hacer que los datos sean más fáciles de digerir y comprender aumentará el valor de la IA a la hora de combinarla con el análisis de datos.
Por eso, invertir en las soluciones analíticas adecuadas puede servir para aprovechar las capacidades de la inteligencia artificial y del aprendizaje automático para crear visualizaciones y cuadros de mando más potentes que generen perspectivas que puedan aplicarse fácilmente.
Varias fuentes
Reunir datos de diversas fuentes es esencial para poder valerse, de forma útil, de las posibilidades que aporta la IA. Hoy en día, los datos son generados por una enorme cantidad de organizaciones y fuentes, y se presentan en diversos formatos. La consolidación de estos datos procedentes de diversos lugares permite a la inteligencia artificial organizarlos y sacar conclusiones informativas, al tiempo que identifica patrones para realizar predicciones y análisis informados. La combinación de datos procedentes de diversas fuentes mejora los algoritmos de IA, ya que ayuda a reducir los sesgos y las limitaciones que se producen al basarse únicamente en un conjunto de datos. Invertir en una integración de datos que respalde la recopilación exhaustiva para ofrecer perspectivas en tiempo real proporciona a las organizaciones datos precisos.
El futuro es ahora
En el pasado, las plataformas de datos y análisis se creaban para uso humano. En el futuro, la IA modificará el funcionamiento de estas plataformas. Habrá un claro cambio hacia la organización, consolidación y conservación de datos para la IA generativa. Esto, a su vez, creará una nueva percepción de los datos para el consumo humano, lo que permitirá que una gran cantidad de datos se clasifiquen de una manera más eficiente.
La incorporación de las capacidades de la IA en el análisis de datos es la forma de conseguir en las organizaciones conocimientos más profundos en tiempo real. Integrar esta solución en sistemas que ya utilizamos demuestra la aceptación social de la IA al combinarla con elementos familiares, lo que nos permitirá superar el miedo a lo desconocido.
James Fisher es CSO de Qlik
Sigue toda la información de Cinco Días en Facebook, Twitter y Linkedin, o en nuestra newsletter Agenda de Cinco Días
