La calidad de los datos representa un desafío fundamental para las empresas que desean impulsar su crecimiento mediante la IA. Martin Frederik, experto reconocido en Snowflake, destaca que el éxito de cualquier proyecto de IA depende de una infraestructura de datos sólida y bien gobernada. Muchos son aquellos que, a pesar de haber obtenido resultados prometedores en la fase experimental, no logran convertir esos esfuerzos en verdaderos impulsores de ingresos. Hacia un futuro donde las organizaciones aprovechen plenamente el potencial de los datos, la alineación estratégica entre proyectos y objetivos empresariales sigue siendo indispensable.
Martin Frederik sobre la importancia de la calidad de los datos
Las empresas se embarcan en una carrera desenfrenada para integrar la IA en sus procesos. Este cambio tecnológico plantea un desafío importante: la calidad de los datos. Martin Frederik, responsable regional de Snowflake para los Países Bajos, Bélgica y Luxemburgo, afirma que el éxito de los proyectos de IA depende estrechamente de esta calidad. Muchos proyectos ambiciosos a menudo estancan en la etapa de prueba de concepto, sin poder concretarse en soluciones generadoras de ingresos.
La IA como herramienta, no como objetivo
Frederik insiste en un punto fundamental: « No existe una estrategia de IA sin una estrategia de datos. » Las aplicaciones de IA, los agentes y los modelos se vuelven ineficaces sin una infraestructura de datos centralizada y gobernada. Incluso los modelos más sofisticados pueden fallar sin datos bien estructurados y de calidad.
A menudo, proyectos prometedores no logran producir herramientas rentables. Los líderes cometen con frecuencia el error de ver la tecnología como un fin en sí mismo. La IA, según Frederik, debe considerarse como un vehículo para alcanzar objetivos comerciales estratégicos.
Los obstáculos para el éxito de los proyectos de IA
Varios factores pueden frenar el buen desarrollo de los proyectos de IA. La falta de alineación con las necesidades de la empresa, la falta de comunicación entre equipos y la desorganización de los datos son algunas de las causas más comunes. Aproximadamente el 80 % de los proyectos de IA no alcanzan la fase de producción. Sin embargo, Frederik propone una visión alternativa. Estos reveses constituyen a menudo una fase necesaria de maduración.
Datos fiables, retorno de la inversión
Las organizaciones que establecen una base de datos robusta observan retornos significativos sobre sus inversiones en IA. Un estudio reciente de Snowflake revela que el 92 % de las empresas ya observan un retorno positivo sobre sus inversiones en IA. Por cada libra esterlina gastada, recuperan en promedio 1,41 £ en ahorros de costos y nuevos ingresos. La clave radica en establecer una plataforma de datos segura desde el principio.
Cultura empresarial y accesibilidad de los datos
La tecnología por sí sola no garantiza el éxito de una estrategia de IA. La cultura empresarial debe estar preparada para integrar estas nuevas iniciativas. Uno de los mayores desafíos consiste en hacer los datos accesibles a todos, y no solo a unos pocos especialistas. Es esencial construir bases sólidas dentro de las personas, los procesos y las tecnologías.
Frederik explica que, gracias a una gobernanza adecuada, la IA puede convertirse en un recurso colectivo en lugar de una herramienta compartimentada. Cuando todos los equipos trabajan a partir de una única fuente de verdad, se reducen los conflictos sobre los datos, facilitando decisiones más rápidas y fundamentadas.
El surgimiento de agentes de IA autónomos
Actualmente estamos presenciando una evolución notable: la aparición de agentes de IA capaces de entender y analizar diversos tipos de datos, independientemente de su estructura. La información no estructurada representa entre el 80 y el 90 % de los datos de una empresa típica. Herramientas innovadoras permiten a los colaboradores, independientemente de su nivel técnico, formular preguntas complejas en un inglés simple para obtener respuestas directamente de los datos.
Frederik menciona un concepto que él califica como « autonomía orientada a objetivos. » Hasta ahora, la IA servía principalmente como asistente requiriendo instrucciones continuas. Ahora, nuevos agentes pueden recibir objetivos complejos y determinar los pasos necesarios por sí mismos. Esto incluye tareas que van desde la redacción de código hasta la recopilación de información de otras aplicaciones, proporcionando así una respuesta completa.
Esta automatización permite aliviar los aspectos más tediosos de las tareas de los científicos de datos, como la realización de limpiezas de datos repetitivas y el ajuste de modelos. Como resultado, las mentes más brillantes de la empresa pueden concentrarse en actividades de alto valor añadido, transformando su rol de practicantes a estrategas.
Snowflake y la evolución de la IA
Snowflake se posiciona como un patrocinador clave en el evento AI & Big Data Expo Europe. Con una variedad de ponentes, Snowflake compartirá perspectivas profundas sobre la simplificación de la IA dentro de las empresas. Los participantes están invitados a visitar el stand número 50 para descubrir cómo hacer que la IA empresarial sea fácil, eficiente y confiable.
Para aquellos que deseen explorar más sobre el tema de la IA y los datos masivos, eventos como el AI & Big Data Expo, que se celebrará en Ámsterdam, California y Londres, ofrecen oportunidades valiosas para conocer las últimas tendencias de la industria.
Preguntas y respuestas sobre la calidad de los datos y la IA según Martin Frederik de Snowflake
¿Por qué es esencial la calidad de los datos para tener éxito en un proyecto de IA?
La calidad de los datos es crucial ya que las aplicaciones y modelos de IA solo pueden ser efectivos si se basan en datos fiables, bien estructurados y gobernados. Una mala calidad de los datos puede llevar a resultados erróneos y obstaculizar el logro de los objetivos comerciales.
¿Cómo puede una empresa mejorar la calidad de sus datos?
Las empresas deben establecer una infraestructura de datos unificada y bien gobernada, que permita una recolección y un procesamiento de datos rigurosos. Esto incluye la normalización de datos, la implementación de procesos de verificación y la formación de equipos sobre la importancia de la calidad de los datos.
¿Qué papel juega la cultura empresarial en la implementación de una estrategia de IA efectiva?
La cultura empresarial es fundamental ya que influye en la disposición de los equipos a colaborar y compartir datos. Una empresa debe fomentar procesos colaborativos y hacer que las herramientas de IA sean accesibles para todos los empleados para maximizar su uso y efectividad.
¿Qué es la autonomía dirigida en el contexto de la IA?
La autonomía dirigida es un concepto en el que los agentes de IA pueden entender y razonar con datos de manera autónoma. Esto permite a estos agentes completar una tarea compleja de forma independiente, desde la redacción de código hasta la extracción de información relevante, mejorando así la eficiencia global de los proyectos de IA.
¿Qué desafíos comunes enfrentan las empresas durante la adopción de la IA?
Las empresas a menudo enfrentan obstáculos como la falta de coordinación entre equipos, proyectos alineados con objetivos comerciales erróneos y datos desorganizados. Estos desafíos pueden llevar al fracaso de las iniciativas de IA.
¿Qué beneficios tangibles puede esperar una empresa de sus inversiones en IA?
Las empresas pueden esperar un retorno significativo de la inversión en IA, como demuestra un estudio de Snowflake donde el 92% de las empresas ya observaban ahorros en costos y nuevos ingresos, permitiendo obtener 1,41 £ por cada £1 invertido.
