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El director ejecutivo del Grupo SENEN, Ronnie Sheth, aboga por la implementación práctica de la IA empresarial.
Antes de embarcarse en su viaje hacia la IA, evalúe siempre el estado de sus datos, ya que la mala calidad de los datos es uno de los mayores riesgos que pueden socavar sus esfuerzos.
Según Gartner, las organizaciones pierden una media de 12,9 millones de dólares al año debido a la mala calidad de los datos, lo que se traduce en un desperdicio de recursos y en oportunidades perdidas. Aunque esto es preocupante, el lado positivo es que cada vez más organizaciones reconocen el papel fundamental de la calidad de los datos y son menos vulnerables a este tipo de problemas.
Esta perspectiva proviene de Ronnie Sheth, directora ejecutiva de SENEN Group, una empresa especializada en estrategia, ejecución y gobernanza de la IA. La empresa se centra en el asesoramiento, la operatividad y la alfabetización en materia de datos e IA. Sheth señala que lleva trabajando en el ámbito de los datos y la IA «desde que era una novata en el mundo empresarial», lo que le ha permitido aportar una gran experiencia práctica. Su empresa también cuenta con unos resultados impresionantes, con una tasa de retención de clientes del 99,99 %.
«Hablando en términos prácticos, un problema común que observo es que las empresas se apresuran a adoptar la IA antes de estar realmente preparadas», afirma Sheth. Explica que los mandatos ejecutivos a menudo impulsan la implementación de la IA, pero sin un plan o una hoja de ruta claros. Esto puede dar lugar a un alto nivel de participación de los usuarios, pero sin resultados medibles.
Incluso en 2024, Sheth se encontró con organizaciones cuyos datos «no estaban ni mucho menos donde debían estar». «Ni siquiera se acercaban», subraya. Sin embargo, la conversación está cambiando hacia enfoques más estratégicos y prácticos. Las empresas son cada vez más conscientes de ello y se dirigen primero a SENEN Group para obtener ayuda con los datos, en lugar de buscar inmediatamente la adopción de la IA.
«Cuando estas empresas acuden a nosotros, nuestra primera prioridad es abordar sus problemas de datos», explica Sheth. «Solo entonces pasamos a desarrollar modelos de IA. Esto garantiza que construyan una base sólida para cualquier iniciativa futura de IA».
«Una vez que sus datos están en orden, pueden desarrollar tantos modelos y soluciones de IA como deseen, y obtendrán resultados precisos porque ahora cuentan con una base sólida sobre la que construir», añade Sheth.
Con su amplia experiencia, SENEN Group ayuda a las organizaciones a corregir su rumbo. Sheth comparte el ejemplo de un cliente que inicialmente buscaba apoyo en materia de gobernanza de datos. En última instancia, necesitaban una estrategia de datos —que aclarara el propósito, el enfoque y los resultados deseados— antes de incorporar la gobernanza y establecer una hoja de ruta operativa. «Pasaron de los datos brutos al análisis descriptivo, luego al análisis predictivo, y ahora estamos desarrollando una estrategia de IA para ellos», dice Sheth.
Este enfoque en iniciativas prácticas será fundamental en la charla de Sheth en la AI & Big Data Expo Global que se celebra esta semana en Londres. «Ahora es el momento de ser prácticos con la IA, especialmente en su adopción por parte de las empresas, en lugar de centrarse únicamente en la innovación, los proyectos piloto o la experimentación», afirma. «No es el momento para eso. Se trata de hacer que la IA aporte un valor tangible. Para las empresas, este es el año para hacerlo realidad».
Vea la entrevista completa con Ronnie Sheth a continuación:
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![ScottMartinez]()
Der Artikel trifft einen wichtigen Punkt! In meinem Team sprechen wir seit Monaten über KI, aber bei der Umsetzung hapert es oft an der Datenbasis. Die genannte Summe von Gartner lässt aufhorchen - klingt nach einem Weckruf für das Management. Wirklich praktische Perspektive, weniger Hype, mehr Realitätscheck. Das mit der Datengrundlage checken ist wohl der wichtigste, aber oft langweiligste Schritt, bevor es losgeht 😅
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