La promesa de la IA, con su capacidad para transformar la eficiencia y la productividad empresariales, solo se materializará plenamente si se sustenta en una estrategia de datos sólida y bien ejecutada. Superar estos desafíos no es solo una cuestión de requisitos técnicos; las empresas deben tener una visión clara de cómo construir sistemas de IA responsables, fiables y verdaderamente inteligentes.
Hay grandes expectativas con respecto a la IA como motor económico. Se espera que para 2030 el impacto económico global acumulativo de la IA sea de 19,9 billones de dólares, según el último informe de la consultora IDC The Global Impact of Artificial Intelligence on the Economy and Jobs. Esto quiere decir que en un plazo de seis años la IA conseguirá una repercusión económica equivalente al PIB de la Unión Europea, que es de 17 billones de euros. Esta rápida adopción está suponiendo un cambio tecnológico y cultural para las empresas y la sociedad en general.
La IA agéntica se presenta como la siguiente etapa de esta evolución. Estaríamos en este caso ante una inteligencia artificial (IA) que ha dejado de ser una herramienta reactiva para convertirse en un colaborador proactivo y autónomo. Los sistemas de IA agéntica pueden desenvolverse en entornos de datos complejos y dinámicos para tomar decisiones, aprender de las interacciones y mejorar continuamente sin la intervención humana constante.
Sin embargo, para explotar el potencial de la IA, hay que sentar los cimientos que permitan aprovechar al máximo los datos: no hay estrategia de IA sin estrategia de datos.
Muchas empresas se enfrentan a cantidades abrumadoras de datos, cuyo volumen crece a un ritmo exponencial y que, para mayor complicación, pueden ser de naturaleza diversa. Así, encontramos datos:
- Estructurados. Registros de clientes, transacciones de ventas y datos financieros… Se almacenan en bases de datos relacionales u hojas de cálculo y se caracterizan por su formato fijo y organizado.
- Semiestructurados. Incluyen información de API, logs de aplicaciones o documentos JSON/XML. Poseen una estructura flexible, pero están marcados con etiquetas que permiten organizarlos.
- No estructurados. Abarcan desde correos electrónicos, documentos de texto, imágenes, vídeos, audios, publicaciones en redes sociales y datos de sensores. Carecen de un formato predefinido, pero contienen una riqueza de información que, con las herramientas adecuadas, puede transformarse en valiosos conocimientos para el crecimiento de una empresa. Según estimaciones recientes, los datos no estructurados pueden representar entre el 80% y el 90% de todos los datos empresariales.
Estrategia de datos
Este gran volumen de datos y sus diferentes tipos deben gestionarse eficazmente con una estrategia que permita aprovechar al máximo su valor para poder alcanzar todo el potencial de la IA. La idea es que se puedan eliminar los silos, procesar y transformar datos a gran escala en información fiable, todo ello junto con la posibilidad de una buena gobernanza y protección de la información.
Los silos de datos son el principal quebradero de cabeza para el 90% de los líderes de TI, según un reciente estudio interno. Empresas de todos los tamaños y sectores toman decisiones con una visibilidad limitada como consecuencia de la dispersión de los datos en docenas o incluso cientos de silos dentro de la misma organización; este problema se ve agravado por la dificultad añadida de acceder a los datos de terceros y de segundas partes.
La información fragmentada es un obstáculo importante, e ignorar o ser incapaz de procesar una parte tan significativa de los datos empresariales significa que la IA operará con una visión incompleta del negocio, lo que limitará su capacidad para generar conocimientos prácticos y mejorar la toma de decisiones.
La clave para sacar todo el potencial de la IA es contar con los cimientos que permitan aprovechar al máximo los datos
La escalabilidad es otro de los grandes desafíos en la construcción de una estrategia robusta de datos para la IA. El volumen de los datos, que crece de día en día, supera ya las capacidades de las arquitecturas de datos tradicionales. Las aplicaciones modernas deben ser capaces de manejar cargas de trabajo crecientes sin degradar el rendimiento; si un sistema no escala adecuadamente, se producen cuellos de botella significativos que disminuyen el valor de la IA, con lo que se pierden oportunidades de negocio e ingresos, y se menoscaba la experiencia del usuario.
Alcanzar este nivel de escalabilidad implica superar desafíos técnicos tales como la optimización de la infraestructura, la interoperabilidad y la integración de las operaciones de IA y machine learning (ML) con DevOps, algo fundamental para asegurar que las inversiones en IA generen valor continuo y se adapten a la demanda creciente.
Seguridad y cumplimiento
La gobernanza y la seguridad representan otro desafío importante en la estrategia de datos. A medida que las organizaciones acumulan y consumen grandes volúmenes de información, deben asegurarse de que estos datos sean dignos de confianza y precisos, así como de que se manejen éticamente y conforme a las regulaciones.
Una gobernanza endeble puede propiciar la inconsistencia de los datos, dificultar la toma de decisiones impulsada por la IA y socavar la confianza de los usuarios finales. De hecho, los usuarios necesitan contar con visibilidad extremo a extremo, desde la fuente de datos hasta los resultados.
Simultáneamente, la seguridad es primordial para proteger la información sensible contra el acceso no autorizado (ya sea de humanos o de herramientas agénticas), filtraciones o ciberataques, lo que podría resultar en graves pérdidas financieras, daño reputacional y sanciones legales.
Plataforma de datos
Una plataforma de datos integral puede ayudar a las organizaciones a abordar muchos de estos retos. En primer lugar, eliminando los silos mediante la consolidación de todos los datos estructurados, semiestructurados y no estructurados de una organización.
Estas plataformas también cuentan con herramientas y soluciones integradas que permiten a las organizaciones transformar fácilmente los datos no estructurados en formatos utilizables, y extraer valor de documentos, correos electrónicos, imágenes y grabaciones de llamadas, todos ellos elementos clave para garantizar que sus casos de uso de IA tengan lo necesario para ofrecer resultados significativos.
Una plataforma totalmente gestionada también puede integrar capacidades robustas de gobernanza y seguridad por diseño
Una plataforma de datos también puede proporcionar una arquitectura de datos flexible que escala automáticamente los recursos de cómputo para manejar cargas de trabajo crecientes de IA/ML sin causar cuellos de botella ni costos disparados.
Finalmente, una plataforma de datos totalmente gestionada también puede integrar capacidades robustas de gobernanza y seguridad por diseño. Esto incluye cifrado automático, controles de acceso granulares que se propagan a lo largo de los flujos de trabajo de IA y una autenticación robusta.
Para la gobernanza, los usuarios tienen total observabilidad para el trazado de datos y modelos, funcionalidades como el enmascaramiento dinámico de datos sensibles y capacidades para acceder a versiones históricas de datos para auditoría y recuperación, todo ello cumpliendo con múltiples estándares globales.
Estas características permiten a las empresas proteger sus datos, asegurar el cumplimiento normativo y mantener la confianza en la calidad y el uso ético de su información.
