Otro día, otro titular sobre IA. Desde anuncios de financiación hasta nuevos casos de uso, nos bombardean constantemente con historias sobre los rápidos avances de la IA. Las posibilidades parecen infinitas y solo estamos empezando a arañar la superficie.
Imaginar el futuro de la IA es apasionante. Sin embargo, la pregunta más difícil es: ¿qué puedo hacer ahora para prepararme para la adopción de la IA? ¿Por dónde empezar? La respuesta no es llamativa ni revolucionaria: son los datos.
Los datos siempre han estado en el centro de la toma de decisiones, desde las operaciones diarias hasta la estrategia a largo plazo. La mayoría de las organizaciones llevan años perfeccionando los procesos de gestión de datos para mejorar la eficacia de estas decisiones. Pero la IA sube la apuesta. Los datos serán el combustible que impulse la potencia y la calidad de los modelos de IA desplegados en nuestras empresas. ¿Estamos preparados? Una buena forma de responder a esta pregunta es preguntarnos:
- Si introdujéramos todos nuestros datos en un modelo de inteligencia artificial como ChatGPT o Gemini, ¿nos fiaríamos plenamente de sus resultados?
- ¿Nos sentiríamos cómodos tomando decisiones basadas exclusivamente en recomendaciones de la IA?
Para la mayoría de nosotros, la respuesta honesta es probablemente no, o debería decir todavía no.
Preparar la IA: Primero los datos
El aprendizaje profundo y los grandes modelos lingüísticos (LLM) destacan cuando tratan con dos tipos de datos:
- Datos estructurados: conjuntos de datos claramente etiquetados y organizados, como registros de CRM o datos de facturación. La IA puede analizar eficazmente tendencias, identificar patrones y hacer predicciones.
- Datos no estructurados: documentos de texto, políticas, correos electrónicos... La inteligencia artificial puede leer y extraer el significado, el contexto y las relaciones de miles de páginas en cuestión de segundos.
El verdadero reto está en el punto intermedio, donde los datos estructurados son incoherentes, incompletos o contienen errores.
Todos hemos mirado un conjunto de datos, detectado una anomalía y pensado: "Eso no parece correcto, vamos a arreglarlo". Las herramientas modernas de IA pueden ayudar con la limpieza de datos mediante la detección de anomalías, la identificación de duplicados y la sugerencia de estandarización de datos. Sin embargo, la supervisión humana sigue siendo crucial para garantizar la precisión.
Piense en la IA como un asistente ultraliteral: no cuestiona los datos, sino que se los cree. Dile que "el té de Barry es mejor que el de Lyon" y no te cuestionará. Aquí es donde la integridad de los datos se convierte en una misión crítica.
Retos clave en materia de datos que hay que abordar antes de ampliar la IA
El concepto de "basura dentro, basura fuera" (GIGO) no es nuevo, pero la IA aumenta exponencialmente los riesgos. Amazon aprendió esta lección por las malas en sus inicios, cuando utilizó modelos de IA para apoyar su proceso de contratación. Algún tiempo después se observó que el modelo estaba sesgado hacia los candidatos masculinos, lo que llevó a desechar el proyecto en 2018. En lugar de lograr los beneficios deseados, su proceso de contratación había retrocedido.
Además de los datos incorrectos, hay otros problemas ocultos que pueden crear grandes obstáculos:
- Datos creados manualmente - Muchas empresas dependen de hojas de cálculo de Excel, a menudo compiladas a partir de múltiples fuentes. Aunque puedan parecer estructuradas, no están optimizadas para la IA, lo que genera confusión cuando los modelos las procesan.
- Jerarquía de datos - Cuando los mismos datos existen en varios lugares, ¿cuál es la "fuente de la verdad"? La IA necesita claridad sobre qué conjunto de datos debe tener prioridad.
- Definiciones de datos - ¿Dispone de una guía central que defina los términos y etiquetas clave? Si un sistema define a un "cliente" como un individuo y otro lo define como una empresa, la IA puede tener dificultades para darle sentido.
El camino a seguir: De las victorias rápidas a la verdadera transformación
Es tentador ir directamente a lo divertido: aplicaciones de IA llamativas, aumentos de productividad y automatización. Pero el valor real y a largo plazo de la IA sólo se obtendrá cuando primero arreglemos nuestros datos. En Circit nuestro mantra ha sido "arreglar los datos, no el informe".
¿Por dónde empezar?
- Audite la calidad de sus datos - Identifique incoherencias y lagunas en los datos estructurados.
- Defina una jerarquía de datos clara: establezca una única fuente de verdad para los conjuntos de datos clave.
- Normalizar las definiciones de los datos - Garantizar la coherencia en todos los repositorios.
- Prepare los datos para los modelos de IA - Optimice los datos estructurados y no estructurados para el procesamiento de IA.
La IA revolucionará nuestra forma de trabajar, pero sólo si la alimentamos con la información adecuada. Disponer de los datos adecuados es la base: sin ellos, ni siquiera la IA más avanzada aportará un valor significativo.
El potencial es enorme y, para quienes pongan hoy los cimientos, las recompensas serán transformadoras.
