El papel crucial de la confianza en los datos para el éxito de la IA
La confianza en los datos se ha vuelto más importante que nunca en la era de la IA. Con la dependencia cada vez mayor de los datos para potenciar la IA generativa y otras aplicaciones de IA, las organizaciones deben evaluar estrategias y marcos de gestión de datos que mejor apoyen este nuevo y cambiante escenario.
La confianza en los datos garantiza la fiabilidad y precisión de los datos de una organización. Va más allá de invertir en herramientas individuales para la observabilidad, el catálogo o la gobernanza: se trata de establecer un marco integral que asegure datos confiables a lo largo de toda la cadena de valor.
Por ejemplo, una empresa minorista que utiliza IA para marketing personalizado debe asegurarse de que los datos de sus clientes sean precisos y estén actualizados para evitar dirigirse a los segmentos demográficos equivocados con productos inadecuados.
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El desafío de los sistemas heredados
El principal desafío es que las tecnologías tradicionales a menudo no están a la altura al manejar la escala y complejidad de los ecosistemas de datos modernos. Estos enfoques antiguos presentan problemas con la calidad de los datos, la observabilidad, catalogación y gobernanza - aspectos críticos que con frecuencia están aislados y desconectados en los sistemas heredados. Esta fragmentación puede conducir a inconsistencias en los datos, problemas de gobernanza y un aumento del riesgo.
Por ejemplo, una institución financiera como Equifax que utiliza sistemas obsoletos podría enfrentar dificultades para mantener una calidad de datos consistente entre diferentes departamentos, lo que podría conducir a errores en informes de cumplimiento o previsiones financieras.
El marco de madurez para la confianza en los datos
Para abordar estos desafíos y construir una base sólida para el éxito de la IA, las organizaciones deberían considerar la adopción de un marco de madurez para la confianza en los datos, el cual ofrece una hoja de ruta para evolucionar desde las primeras etapas de gestión de datos hasta un ecosistema sofisticado y escalable de gobierno de datos.
Esta hoja de ruta incluye:
- Organizaciones en etapa inicial se enfocan en la gestión de metadatos y la prueba manual de activos clave. Aunque es una etapa reactiva, es fundamental para sentar las bases de prácticas más avanzadas. Por ejemplo, una startup puede comenzar realizando auditorías manuales de sus datos de clientes para asegurar su precisión antes de lanzar su motor de recomendaciones impulsado por IA.
Puedes unirte a la revolución de los datos modernos (1) implementando controles para ayudar a garantizar la calidad de los datos de origen, (2) estableciendo herramientas y procesos para una comprensión compartida (semántica) de los datos desde las primeras etapas de los flujos de datos de tu organización y (3) democratizando el trabajo con datos adoptando herramientas de bajo código/sin código y de IA generativa para el consumo de datos.
- Etapa de Conciencia y Crecimiento Aquí, el enfoque de una organización pasa a ser más proactivo, introduciendo un glosario empresarial, seguimiento del linaje de los datos, asignación de la propiedad de los datos e implementación de observabilidad básica de los datos (las herramientas de observabilidad de datos ofrecen muchos beneficios para esto). Este paso es esencial para construir un lenguaje común de datos y fomentar la colaboración entre los equipos de datos y los interesados de negocio. Una empresa mediana podría empezar a implementar un glosario empresarial para estandarizar términos y definiciones en sus diferentes departamentos, asegurando que todos comprendan los datos de ventas de la misma manera.
- Etapa de Escalado Introduce prácticas avanzadas como el enmascaramiento de datos de identificación personal (PII), estructuras formales de gobernanza, cobertura integral de infraestructura, contratos de datos y la creación de productos y dominios de datos. En esta etapa, los datos se tratan como un producto, con un diseño y mantenimiento deliberados orientados a satisfacer las necesidades de sus usuarios. Una gran corporación podría establecer estructuras formales de gobernanza de datos para gestionar información sensible de clientes a través de varios mercados globales, garantizando el cumplimiento de las regulaciones locales y aumentando la confianza de los clientes.
Desde mi experiencia ayudando a agencias federales y organizaciones a gestionar mejor sus datos dentro y fuera del contexto de tecnologías emergentes como la IA, el éxito de la confianza en los datos en la era de la IA depende de datos de alta calidad, pero lograr y mantener esta calidad presenta desafíos significativos.
Implementar un marco unificado de madurez de la confianza en los datos es clave para superar las limitaciones de las tecnologías convencionales y navegar de manera efectiva por las complejidades de la IA y la transformación digital. Dicho marco debe abordar varios componentes interconectados:
- Descubrimiento de datos y gestión de metadatos
- Clasificación y priorización de dominios de datos
- Observabilidad de los datos para monitoreo de fiabilidad y rendimiento
- Colaboración mejorada y contratos de datos
- Estrategias de gobernanza de datos
Al consolidar estas funciones en una sola plataforma, las organizaciones pueden disfrutar de una integración fluida, reducir la dependencia de proveedores y mejorar la comunicación a lo largo de su ecosistema de datos.
Una organización de salud que utilice una plataforma unificada puede agilizar el intercambio de datos entre diferentes departamentos, reduciendo el riesgo de brechas de datos y mejorando los resultados para los pacientes mediante decisiones clínicas mejor informadas.
La recopilación de datos adecuada debe realizarse de manera intencionada. ¿Cuáles son las preguntas clave que le estás pidiendo a la IA que te ayude a resolver? ¿Qué datos se necesitan para responder a esas preguntas? Al diseñar procesos empresariales que estén impulsados por datos de principio a fin, las organizaciones pueden ayudar a que la recopilación de datos sea una parte más rutinaria de sus operaciones diarias. Cuando los usuarios finales utilizan los sistemas correctamente, los datos que generan son más precisos y los conocimientos derivados de modelos predictivos o usados para enriquecer las instrucciones a los LLM pueden realmente impulsar un valor empresarial significativo.
Al final del día, los modelos de IA no son mucho más que un experimento científico si sus resultados no se utilizan para tomar mejores decisiones. Para asegurarse de que esto suceda, las organizaciones deben priorizar la generación de confianza —y, en última instancia, la adopción— de estas herramientas.
Superar los desafíos de GenAI
Uno de los desafíos más significativos que enfrentan las organizaciones hoy en día es la creciente complejidad de los modelos GenAI. Estos modelos suelen entrenarse con conjuntos de datos masivos, lo que dificulta comprender cómo llegan a sus conclusiones. Esta falta de transparencia puede dificultar confiar en los resultados de los modelos GenAI.
Mike Finley, CTO y cofundador de AnswerRocket, destaca este desafío: "Los modelos de lenguaje introducen toda una nueva superficie de ataque para la política de gobernanza de datos. Enviar datos a un modelo desbloquea un valor inmenso, pero también expone nuevos vectores de amenaza. Las empresas están divididas en este tema, con equipos tradicionalmente conservadores como IT y Legal actuando con cautela mientras que los equipos de estrategia pisan el acelerador."
Además de los desafíos de transparencia, los modelos GenAI también pueden ser susceptibles a sesgos. Si los datos utilizados para entrenar un modelo GenAI están sesgados, el modelo también lo estará. Esto puede llevar a resultados injustos o discriminatorios.
Para abordar estos desafíos, las organizaciones deben ser conscientes de las limitaciones de los modelos GenAI y tomar medidas para mitigar los riesgos. Esto incluye implementar prácticas sólidas de gobernanza de datos, asegurar que los datos sean imparciales y ser transparentes sobre las limitaciones de los modelos GenAI.
Sin embargo, es importante señalar que implementar un marco de confianza de datos es tanto un cambio cultural interno como una cuestión de herramientas y procesos; requiere tiempo, dedicación y un cambio de mentalidad en toda la organización.
Como señala Ted Vial, construir confianza en la IA comienza con los datos que se utilizan para entrenarla.
La IA está convirtiéndose rápidamente en el nuevo motor de búsqueda, creando una oportunidad significativa para la propagación de información falsa. Las empresas de IA deben generar confianza con sus usuarios, empezando primero y ante todo con los datos que utilizan para generar respuestas.
La confianza en los datos como ventaja competitiva en IA
A medida que la nueva era de la IA sigue creciendo y evolucionando, la confianza en los datos es una piedra angular de las estrategias exitosas impulsadas por la inteligencia artificial. El recorrido de los sistemas tradicionales hacia un ecosistema de datos robusto, escalable y confiable exige cambios culturales, inversiones en gobernanza y una visión tecnológica orientada al futuro.
En esta nueva era, los datos limpios y confiables distinguirán a los líderes del mercado del resto. Las organizaciones que sitúen la confianza en los datos en el centro de sus iniciativas de IA estarán en una posición privilegiada para innovar más rápido, ofrecer experiencias más personalizadas y asegurar un crecimiento a largo plazo. Al enfocarse en la confianza de los datos hoy, estás sentando las bases para el éxito impulsado por IA del mañana.
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