Por Manuel Vera, Cloud Analytics Leader Latam en myCloudDoor.
En la era digital actual, las tecnologías de datos y la inteligencia artificial (IA) están transformando industrias enteras. Las empresas que adoptan estas tecnologías pueden obtener una ventaja competitiva significativa. Sin embargo, a pesar de las grandes promesas, muchas iniciativas de adopción fracasan. ¿Por qué? A menudo, las empresas se lanzan a la implementación sin una estrategia clara, ni una comprensión completa de los requisitos fundamentales; lo que lleva a resultados subóptimos o incluso al fracaso total.
Ver claves ocultas detrás del éxito de la IA
Según Gartner, para el 2027, el 60% las organizaciones fracasarán en la adopción de la IA generativa debido a la falta de un marco de gobierno de datos bien establecido. Cumplir con la propuesta de valor de la IA requiere no solo datos accesibles, sino también de alta calidad. Los programas de datos y análisis (D&A) que cuentan con una gobernanza altamente madura son más propensos a adoptar innovaciones basadas en datos, lo que contradice la creencia común de que la gobernanza puede obstaculizar la innovación. De hecho, la falta de gobernanza impide que las organizaciones obtengan valor real de sus iniciativas de IA.
Además, Gartner predice que para 2027, el 60% las organizaciones no alcanzarán el valor esperado de sus casos de uso de IA debido a marcos de gobernanza ética incoherentes. Solo el 46% las organizaciones tienen establecidos KPI orientados al valor para las políticas y prácticas de gobernanza de D&A, lo que destaca una brecha clara. La gobernanza de datos preparada para IA difiere de la gestión de datos tradicional, y no reconocer esta diferencia pone en riesgo el éxito de los esfuerzos de IA.
Para que los datos estén preparados para IA, los equipos de IA y D&A deben alinear los datos con los casos de uso, calificar el uso durante todo el ciclo de vida del modelo de IA y gobernar los datos en curso, considerando la administración, los estándares y regulaciones, y los requisitos éticos. Con la creciente adopción de datos sintéticos y el aprendizaje por transferencia, se espera que para 2025, el volumen de datos reales necesarios para IA se reduzca en más del 50%, lo que subraya la importancia de una gobernanza de datos sólida para el éxito de la IA generativa.
A continuación, se explorarán los principales errores que las empresas cometen al adoptar IA Generativa y cómo poder evitarlos.
No identificar plenamente un caso de uso claro y medible
Uno de los errores más comunes es no definir un caso de uso claro desde el principio. Las empresas deben preguntarse: ¿Qué problema se está resolviendo? ¿Cómo se mide el éxito? Sin una comprensión clara del valor que se espera obtener, es fácil perderse en la complejidad técnica sin lograr un impacto tangible. Un caso de uso sólido debe estar alineado con los objetivos estratégicos de la empresa y debe tener métricas claras de éxito.
Ver gráfico: Estrategia para la IA Generativa Fuente: Gartner
Falta de preparación y calidad de los datos
La frase muy conocida en los entornos de datos es “basura entra, basura sale” donde también es especialmente relevante en IA y análisis de datos debido a que la piedra angular de este tipo de tecnologías es el dato. La falta de calidad en los datos es una de las razones principales por las que los proyectos de IA no logran cumplir con las expectativas y es por esta razón, que las empresas deben asegurarse de que sus datos sean precisos, completos y relevantes. La calidad de los datos no es negociable.
Gestión inadecuada de los datos
Seguramente han escuchado o leído con bastante frecuencia la siguiente frase ‘los datos son el combustible de la IA’ y seguramente se seguirá cruzando entre nosotros sí estamos en proyectos relacionados con IA, es por esta razón que gestionar adecuadamente los datos es convierte en un desafío. Las empresas deben pensar en cómo capturar, almacenar, procesar y acceder a los datos de manera eficiente. Aquí es donde entran en juego las plataformas en la nube, como Azure, AWS o GCP, que ofrecen soluciones escalables y seguras. Sin embargo, incluso con estas herramientas o servicios a demanda, la gestión de datos puede convertirse en un cuello de botella si no se planifica adecuadamente.
Ausencia de un gobierno de datos robusto
La falta de un marco de gobierno de datos es otro obstáculo común. El gobierno de datos implica definir políticas, procedimientos y roles para garantizar que los datos se gestionen correctamente a lo largo de su ciclo de vida. Esto incluye aspectos como la seguridad, la privacidad y la conformidad normativa. Sin un gobierno de datos sólido, las empresas corren el riesgo de violaciones de datos, incumplimientos regulatorios y decisiones basadas en información errónea.
Cómo sugerencia el autor del artículo, Manuel Vera, Cloud Analytics Leader Latam en myCloudDoor, propone establecer un equipo de gobernanza de datos desde el principio, encargado de supervisar la calidad, la seguridad y la gestión de los datos. Este equipo debe tener representación de diversas áreas de la empresa para garantizar una visión holística (primeros pasos para crear un centro de excelencia enfocado en analítica de datos e IA).
Subestimar la importancia de la calidad de datos
La calidad de los datos no solo se trata de la precisión y completitud, sino también de la consistencia, integridad y actualidad. Los datos mal gestionados pueden llevar a decisiones erróneas, afectando la estrategia empresarial. Asegurarse de que los datos sean de alta calidad es esencial para cualquier proyecto de IA o análisis avanzado.
Adoptar tecnologías de datos e IA en la nube puede ser transformador para las empresas, pero solo si se hace con una estrategia sólida. Según Manuel Vera, identificar un caso de uso claro, gestionar adecuadamente los datos, implementar un gobierno de datos robusto y garantizar la calidad de los datos son pasos críticos para el éxito. Ignorar cualquiera de estos aspectos puede llevar al fracaso de la iniciativa. Con una planificación y ejecución cuidadosa, las empresas pueden evitar estas trampas y aprovechar al máximo el poder de la IA y el análisis de datos en la nube.
