Desbloquea el 99% de los datos ocultos, ahora optimizados para la IA

Durante generaciones, organizaciones de todos los sectores han comprendido que su información acumulada representa un activo transformador, capaz de mejorar las interacciones con los clientes y de dar forma a estrategias empresariales basadas en datos con una precisión sin precedentes.

Hoy en día, a medida que la inteligencia artificial pasa del potencial teórico a soluciones empresariales prácticas, el valor estratégico de los datos empresariales ha alcanzado cotas sin precedentes. Sin embargo, desbloquear este valor exige una atención meticulosa a la infraestructura de datos, desde la recopilación y limpieza sistemáticas hasta protocolos de gobernanza rigurosos que aborden la privacidad, el cumplimiento normativo y los problemas de seguridad desde el primer día.

En un debate exclusivo con Henrique Lemes, Líder de la Plataforma de Datos de IBM para América, examinamos las complejas realidades que las empresas encuentran al poner en funcionamiento la IA en diversos escenarios empresariales. Nuestra conversación comenzó con un examen fundamental de la taxonomía de datos y su relación crítica con la implementación efectiva de la IA.

Henrique hizo hincapié en que el término general "datos" no capta la realidad polifacética de los sistemas de información empresarial. Las organizaciones contemporáneas deben navegar por un complejo ecosistema de formatos de datos dispares con distintos grados de integridad estructural, sobre todo al establecer puentes entre repositorios de información estructurados y no estructurados.

Los datos estructurados representan información organizada en formatos estandarizados y legibles por máquinas, diseñados para un procesamiento informático y unas operaciones analíticas eficientes.

Por el contrario, los datos no estructurados engloban información carente de organización sistemática, lo que plantea retos de procesamiento significativamente mayores. Esta categoría incluye diversos activos digitales, desde comunicaciones por correo electrónico y contenidos multimedia hasta interacciones en redes sociales y archivos de documentos. Aunque son más complejas de analizar, estas fuentes contienen información empresarial de valor incalculable que, si se aprovecha adecuadamente, puede impulsar la innovación y fundamentar decisiones estratégicas cruciales.

"Actualmente, los sistemas de IA empresarial utilizan menos del 1% de los datos organizativos disponibles", observa Henrique. "Con el contenido no estructurado constituyendo más del 90% de esta información pasada por alto, nos enfrentamos a desafíos fundamentales con respecto a la fiabilidad y utilidad de los datos."

El factor confianza en los datos empresariales representa una consideración crítica. Los directivos exigen una confianza absoluta en la integridad, exactitud y origen ético de sus activos de información. Sin embargo, la investigación indica que menos de la mitad de los recursos de datos disponibles se aprovechan para aplicaciones de IA, con contenido no estructurado frecuentemente excluido debido a las complejidades de procesamiento y los desafíos de verificación de cumplimiento - particularmente a escala industrial.

"Para pasar de un uso selectivo de los datos a una utilización exhaustiva de la información es necesario convertir los flujos de datos gestionables actuales en canalizaciones de gran volumen", explicó Henrique, señalando que, si bien los sistemas de ingestión automatizada proporcionan la solución, deben incorporar sólidos marcos de gobernanza aplicables a todos los tipos de datos.

Henrique esbozó tres procesos fundamentales que desbloquean el valor empresarial de los datos: "En primer lugar, establecer capacidades automatizadas de ingestión de grandes volúmenes. En segundo lugar, implantar protocolos rigurosos de curación y gobernanza. Por último, hacer que estos recursos sean accesibles a la IA de forma generativa. Este enfoque ofrece un retorno de la inversión superior al 40% en comparación con las implementaciones de GAR convencionales".

IBM ofrece una solución integrada que combina la orientación estratégica con una infraestructura técnica avanzada. Esto permite a las organizaciones transformar sistemáticamente todas las categorías de datos en activos listos para la IA, manteniendo un estricto cumplimiento de las estructuras de gobierno existentes. "Coordinamos el personal, los procesos y los ecosistemas tecnológicos", señaló Henrique. "Si bien es inherentemente complejo, lo hacemos manejable a través de una alineación completa de recursos".

A medida que las empresas evolucionan, sus ecosistemas de datos crecen tanto en volumen como en complejidad, exigiendo marcos de ingestión de IA igualmente adaptables. "Los retos de escalado surgen cuando las soluciones de IA diseñadas para aplicaciones limitadas intentan una implementación más amplia", explicó Henrique. "De repente, las arquitecturas de canalización se vuelven difíciles de manejar, la gestión de datos no estructurados se vuelve imperativa y los requisitos de gobernanza se intensifican".

La metodología de IBM implica mapear el camino de adopción de IA de cada cliente, estableciendo hitos claros para la realización del ROI. "Hacemos hincapié en la precisión de los datos en todos los formatos, junto con la ingestión integral, el seguimiento del linaje, el cumplimiento normativo y las capacidades de supervisión. Estos elementos en conjunto permiten implementaciones escalables y de múltiples casos de uso que maximizan el valor de los activos de datos."

Al igual que todas las implementaciones tecnológicas importantes, la creación de canalizaciones de datos eficaces requiere tiempo, una selección de herramientas adecuada y una planificación arquitectónica con visión de futuro. IBM proporciona a las empresas -incluidas las instituciones globales más estrictamente reguladas- herramientas sólidas para el despliegue de IA a cualquier escala, lo que la convierte en líder del sector para implementaciones de misión crítica.