La adopción de la inteligencia artificial generativa promete transformar diversos sectores y podría generar beneficios económicos de hasta 4,4 billones de dólares al año. Sin embargo, el éxito de estas tecnologías depende crucialmente de la calidad y la estructura de los datos de las empresas. Retos como la gestión de datos no estructurados, la seguridad y la integración con flujos de trabajo existentes son barreras significativas. Las estrategias efectivas incluyen mejorar la arquitectura de datos, invertir en talento en ingeniería de datos y utilizar IA para optimizar la gobernanza y el análisis de datos. La gestión de datos es fundamental, ya que requiere enfoques holísticos que aborden la seguridad, la privacidad y la calidad para maximizar el valor de los datos en la era digital.
Enfoque holístico
Para gestionar grandes volúmenes de datos, Paulo Figueiredo, responsable del Centro de Excelencia mData & Gen-AI de Glintt Global, aboga por una estructura robusta y escalable que garantice no solo un procesamiento y almacenamiento efectivos, sino también la gestión de volúmenes crecientes de datos a lo largo del tiempo, lo que puede implicar costes:
“La privacidad y seguridad de los datos son también, sin duda, uno de los principales desafíos, con una necesidad cada vez mayor y más urgente de garantizar su protección frente al acceso no autorizado.” Otros temas de carácter más operativo, como el impacto de la organización y la calidad de los datos en el rendimiento y la precisión de los modelos de IA, también fueron señalados por Paulo Figueiredo como factores importantes a considerar, especialmente en contextos complejos que requieren gran precisión:
“Además, cuestiones operativas, como la organización y la calidad de los datos, tienen un impacto directo en la eficacia de los modelos de IA.” Continúa diciendo que los datos mal organizados o de baja calidad pueden conducir a modelos de IA inexactos e ineficaces, lo que resulta en decisiones erróneas que pueden afectar negativamente a las operaciones empresariales. “Es esencial desarrollar sistemas que no solo organicen los datos de forma lógica y accesible, sino que también mantengan su calidad mediante procesos continuos de limpieza y validación”, afirma Paulo Figueiredo.
Por ello, ante estos desafíos, el responsable de Glintt Global aboga por adoptar un enfoque holístico que incluya la infraestructura técnica necesaria para manejar grandes volúmenes de datos, así como prácticas operativas que garanticen la seguridad, privacidad y precisión de los sistemas de IA: “Esto requiere una colaboración continua entre especialistas en datos, ingenieros de seguridad, analistas y programadores de IA para crear soluciones que sean tanto escalables como sostenibles, permitiendo a las organizaciones maximizar el potencial de sus datos en la era digital.” En conclusión, a medida que empresas de todo el mundo exploran el potencial de la IA generativa, la preparación y gestión estratégica de sus datos serán decisivas para determinar su éxito en este panorama tecnológico en evolución.
La falta de datos fiables está alimentando el temor de perder los beneficios de la IA.
fuente: Business.it (prensa)
