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 rápidamente creciente de los datos para impulsar la generación de IA y otras aplicaciones de inteligencia artificial, las organizaciones deben evaluar estrategias y marcos de gestión de datos para respaldar de la mejor manera este nuevo y cambiante panorama.
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, catalogación o 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 aprovecha la IA para marketing personalizado debe asegurarse de que los datos de sus clientes sean precisos y estén actualizados para evitar dirigirse a los demográficos incorrectos con productos inapropiados.
Want more from The CTO Club?
Create a free account to finish this piece and join a community of CTOs and engineering leaders sharing real-world frameworks, tools, and insights for designing, deploying, and scaling AI-driven technology.
Have an account? Log In
El desafío de los sistemas heredados
El principal reto es que las tecnologías tradicionales suelen quedarse cortas a la hora de manejar la escala y complejidad de los ecosistemas de datos modernos. Estos enfoques heredados tienen problemas con la calidad de los datos, la observabilidad, la catalogación y la gobernanza, aspectos críticos que a menudo quedan aislados y desconectados en los sistemas antiguos. Esta fragmentación puede derivar en inconsistencias en los datos, desafíos de gobernanza y mayor riesgo.
Por ejemplo, una institución financiera como Equifax que utiliza sistemas obsoletos podría enfrentar dificultades para mantener la calidad de los datos de manera consistente entre sus diferentes departamentos, lo que puede originar errores en informes de cumplimiento o en previsiones financieras.
El marco de madurez de la confianza en los datos
Para hacer frente a estos desafíos y construir una base sólida para el éxito de la IA, las organizaciones deberían considerar la adopción de un marco de madurez de la confianza en los datos, que proporciona una hoja de ruta para evolucionar desde las etapas iniciales de la gestión de datos hacia un ecosistema sofisticado y escalable de gobernanza de datos.
Esta hoja de ruta incluye:
- Las organizaciones en etapas iniciales se centran en la gestión de metadatos y la prueba manual de activos clave. Aunque es una etapa reactiva, resulta esencial para sentar las bases de prácticas más avanzadas. Por ejemplo, una startup puede comenzar auditando manualmente los datos de sus clientes para asegurarse de su precisión antes de lanzar su motor de recomendaciones impulsado por IA.
Puedes unirte a la revolución moderna de los datos (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 el inicio de los flujos de datos de tu organización, y (3) democratizando el trabajo con datos mediante la adopción de herramientas de bajo o nulo código y de IA generativa para el consumo de datos.
- Etapa de Consciencia y Crecimiento Aquí, el enfoque de una organización cambia hacia una aproximación más proactiva, introduciendo un glosario de negocio, trazando la procedencia de los datos, asignando responsabilidad sobre los datos e implementando observabilidad de datos básica (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 las partes interesadas del negocio. Una empresa de tamaño medio podría empezar implementando un glosario empresarial para estandarizar términos y definiciones entre sus distintos departamentos, asegurando que todos estén alineados a la hora de analizar los datos de ventas.
- Etapa de Escala Se introducen prácticas avanzadas como el enmascaramiento de PII, estructuras formales de gobernanza, cobertura integral de la 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 confidencial de clientes en varios mercados globales, garantizando el cumplimiento de regulaciones locales y fortaleciendo la confianza de los clientes.
Hablando desde mi experiencia ayudando a agencias federales y organizaciones a gestionar mejor sus datos tanto dentro como fuera del contexto de las tecnologías emergentes como la IA, el éxito de la confianza en los datos en la era de la IA depende de la alta calidad de los datos, pero lograr y mantener esta calidad presenta desafíos significativos.
Implementar un marco unificado de madurez de 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 de Dominios de Datos y Priorización
- Observabilidad de Datos para la Fiabilidad y Monitorización de 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, menor dependencia de proveedores y una comunicación mejorada a lo largo de todo su ecosistema de datos.
Una organización de salud que utilice una plataforma unificada puede simplificar el intercambio de datos entre distintos departamentos, reduciendo el riesgo de brechas de datos y mejorando los resultados de los pacientes gracias a decisiones clínicas mejor fundamentadas.
La recopilación de datos adecuada debe hacerse de manera intencionada. ¿Cuáles son las preguntas clave que le está pidiendo a la IA que le ayude a resolver? ¿Qué datos se necesitan para responder a esas preguntas? Al diseñar procesos empresariales que sean impulsados por datos de principio a fin, las organizaciones pueden ayudar a que la recolección de datos se convierta en 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 generados a partir de modelos predictivos o que se usan para mejorar los prompts a LLMs pueden realmente impulsar valor empresarial significativo.
Al final del día, los modelos de IA equivalen a poco más que un experimento científico si sus resultados no se utilizan para tomar mejores decisiones. Para asegurar que esto ocurra, las organizaciones deben priorizar fomentar la confianza — y, en última instancia, la adopción — de estas herramientas.
Superando 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 a menudo se entrenan con conjuntos de datos masivos, lo que dificulta comprender cómo llegan a sus conclusiones. Esta falta de transparencia puede hacer difícil 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 enorme, pero también expone nuevos vectores de amenaza. Las empresas están divididas sobre este tema, con equipos tradicionalmente conservadores como TI y Jurídico avanzando cautelosamente, mientras los equipos de estrategia aceleran el proceso."
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 dar lugar 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 sólidas prácticas de gobernanza de datos, asegurarse de que los datos no estén sesgados y ser transparentes acerca de las limitaciones de los modelos GenAI.
Sin embargo, es importante señalar que implementar un marco de confianza en los 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, la construcción de confianza con la IA comienza con los datos utilizados 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, ante todo, con los datos que utilizan para generar respuestas.
La Confianza en los Datos como Ventaja Competitiva en la IA
A medida que la nueva era de la IA continúa creciendo y evolucionando, la confianza en los datos es una piedra angular de las estrategias de éxito basadas en IA. El recorrido desde los sistemas tradicionales hasta 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 sitúan la confianza en los datos en el centro de sus iniciativas de inteligencia artificial estarán mejor posicionadas para innovar más rápido, ofrecer experiencias más personalizadas y asegurar un crecimiento a largo plazo. Al enfocarse en la confianza en los datos hoy, están sentando las bases para el éxito impulsado por la inteligencia artificial del mañana.
Suscríbete al boletín de The CTO Club para más información sobre inteligencia artificial, confianza en los datos y el futuro del liderazgo tecnológico.
