Desbloquear el 99 % restante de sus datos requiere una transformación radical en su enfoque. Entre la inutilización de datos no estructurados y la desconfianza en su fiabilidad, muchas organizaciones se estancan. Los riesgos son colosales: los datos no aprovechados encierran tesoros de insights necesarios para dar forma a decisiones estratégicas informadas. El acceso a esta riqueza de información fomenta una creatividad sin precedentes, excelsa bajo el auspicio de una inteligencia artificial efectiva y adaptada. Adquirir una comprensión exhaustiva de sus datos se vuelve esencial para manifestar plenamente su potencial.
Comprensión de los datos empresariales
Las empresas, ya sean pequeñas o grandes, comienzan a comprender el considerable valor de sus datos para optimizar la experiencia del usuario y del cliente, mientras desarrollan estrategias basadas en evidencias tangibles. La aparición de la inteligencia artificial (IA) refuerza la importancia de un acceso facilitado y pragmático a los datos disponibles, multiplicando su potencial de explotación.
Los desafíos de una adopción exitosa de la IA
Para aprovechar la IA, las empresas deben realizar esfuerzos significativos en la recopilación, la curaduría y el preprocesamiento de los datos. Desafíos como la gobernanza de datos, la privacidad y el cumplimiento normativo requieren una atención particular desde el inicio del proceso. La integración de la IA no puede llevarse a cabo sin una preparación meticulosa y un marco riguroso.
La complejidad de los datos
Henrique Lemes, responsable de la plataforma de datos para las Américas en IBM, destaca la complejidad de los datos empresariales. La información a menudo se clasifica en datos estructurados y no estructurados. Los primeros están organizados en un formato estandarizado, mientras que los segundos abarcan formatos variados como correos electrónicos, publicaciones en redes sociales o videos, que son muy ricos en información pero difíciles de aprovechar.
Aprovechar el potencial de los datos no estructurados
Menos del 1 % de los datos empresariales son utilizados por la IA generativa, mientras que más del 90 % de esos datos son de categoría no estructurada. Esto impacta directamente en la confianza y la calidad de la información utilizada para la toma de decisiones. Los tomadores de decisiones deben estar seguros de que los datos son completos y fiables.
La importancia de la ingesta automatizada
Para transformar el flujo informe de datos en una verdadera herramienta de decisión, la ingesta automatizada se vuelve esencial. Este enfoque permite aumentar considerablemente el volumen de datos utilizables por la IA, mientras se respetan las reglas de gobernanza. Las empresas deben esforzarse por automatizar este proceso para maximizar los beneficios.
Métodos de optimización de datos
Emergen tres procesos clave que permiten a las empresas valorizar sus datos:
Ingesta a gran escala
Automatizar el paso de los datos hacia sistemas de análisis es el primer paso crucial. Esto facilita la transición de datos crudos a datos listos para el uso de la IA.
Curaduría y gobernanza de datos
Una vez que los datos son ingeridos, la curaduría y el establecimiento de reglas de gobernanza se vuelven primordiales. Estas prácticas garantizan la calidad de los datos y su conformidad con las regulaciones vigentes.
Disponibilidad para la IA generativa
Una vez que se hayan completado las etapas anteriores, es posible hacer que los datos estén disponibles para la IA generativa. Esto comunica el valor añadido de los datos organizados y listos para usar.
Enfoque de transformación de datos en IBM
IBM adopta un enfoque unificado. Este método se basa en una comprensión profunda del recorrido de IA de la empresa, integrada con soluciones de software avanzadas y experiencia sectorial. Esto permite transformar eficazmente los datos estructurados y no estructurados en activos listos para la IA, mientras se cumplen los estándares de gobernanza y conformidad.
Creciente necesidad de gobernanza de datos
El aumento de los volúmenes y la diversidad de datos complica la gestión. Las empresas enfrentan obstáculos al expandir sus soluciones de IA, a menudo diseñadas para tareas específicas. A medida que buscan ampliar su alcance, la gestión de datos no estructurados se convierte en un imperativo que alimenta la creciente demanda de soluciones de gobernanza de datos.
Opciones y herramientas para la IA en sectores regulados
IBM ofrece una gama de soluciones adaptadas a las empresas, incluyendo herramientas que permiten el funcionamiento de carga de trabajo de IA, incluso en los sectores más regulados. Instituciones como bancos internacionales y multinacionales confían en la capacidad de Big Blue para transformar datos en recursos aprovechables.
Para más información sobre la optimización de los pipelines de datos para la IA, que conducen a resultados comerciales tangibles con un rápido retorno de inversión, puede consultar este artículo sobre las asociaciones entre SAP y Databricks para la gestión de datos.
Apple también hace hincapié en la privacidad de los datos con información sintética y anonimizada, reforzando el interés creciente por una gobernanza de datos acorde con la IA. Las empresas francesas adoptan estrategias de intercambio de datos a nivel mundial, ilustrando una tendencia más amplia hacia la explotación eficiente de los datos. Los sesgos potenciales en los conjuntos de datos siguen siendo un tema preocupante para la comunidad académica y profesional.
La inteligencia artificial se posiciona como un motor indiscutible para optimizar los datos de clientes y estimular el crecimiento. Esto demuestra la importancia de desbloquear el 99 % restante de datos disponibles para las empresas que buscan capitalizar el poder de la IA.
Preguntas frecuentes
¿Cómo puedo desbloquear el 99 % restante de mis datos no utilizados para la IA?
Para desbloquear datos no utilizados, es esencial implementar sistemas de automatización para la ingesta de datos, así como una sólida gobernanza de datos para asegurar su calidad y conformidad. El uso de tecnologías avanzadas de análisis también puede permitir extraer información relevante de datos no estructurados.
¿Qué tipos de datos se consideran no estructurados?
Los datos no estructurados incluyen formatos variados como correos electrónicos, publicaciones en redes sociales, videos, imágenes, documentos y archivos de audio. Aunque son más complejos de analizar, a menudo contienen insights valiosos para la empresa.
¿Por qué es importante gestionar los datos no estructurados?
La gestión de datos no estructurados es crucial ya que representan más del 90 % de los datos disponibles en muchas empresas. Ignorar estos datos puede llevar a una pérdida de oportunidades de innovación y a una toma de decisiones basada en información incompleta.
¿Cuál es el primer paso para preparar mis datos para la IA?
El primer paso consiste en automatizar la ingesta de datos a gran escala. Esto permite recopilar y estructurar fácilmente los datos de manera eficaz, de modo que sean accesibles para análisis avanzados.
¿Cómo garantizar la seguridad y la conformidad de mis datos al utilizarlos para la IA?
Es importante establecer reglas de gobernanza de datos desde el principio, cumpliendo con las regulaciones específicas de su industria. Esto incluye protocolos de seguridad para proteger los datos sensibles, así como procesos de anonimización.
¿Qué herramientas están disponibles para facilitar el procesamiento de datos no estructurados?
Existen numerosas herramientas y software avanzados para facilitar el procesamiento de datos no estructurados, incluyendo aquellos que integran inteligencia artificial y aprendizaje automático para extraer insights y optimizar su uso.
¿Cuál es el papel de la gobernanza de datos en la explotación de datos para la IA?
La gobernanza de datos juega un papel fundamental al asegurar que los datos se mantengan precisos, fiables y conformes a las regulaciones. Establece las normativas necesarias para el uso de los datos, garantizando así calidad e integridad en los análisis realizados.
¿Qué tan rentable es una estrategia de integración de datos no estructurados?
Adoptar una estrategia eficaz de integración de datos no estructurados puede generar un retorno de inversión significativo. Según algunos estudios, las empresas pueden obtener más del 40 % de ROI cuando la integración se implementa correctamente.
¿Cómo unificar los procesos de gestión de datos estructurados y no estructurados?
Unificar estos procesos requiere un enfoque de gobernanza integrada que combine la gestión de datos estructurados con análisis de datos no estructurados. Esto a menudo implica herramientas avanzadas que permiten una visión integral sobre todos los datos disponibles.
