La Inteligencia Artificial (IA) se ha convertido en un motor invisible para la transformación digital. Compañías de todos los lugares del mundo se afanan en introducir este tipo de soluciones en el seno de su negocio, en muchas ocasiones, sin tener en cuenta la necesidad de tener un equipo de profesionales en analítica de datos que garanticen la calidad y gobernanza de la información con la que se entrenan los algoritmos.
IA en las organizaciones
Así, el papel de estos expertos se ha vuelto crucial a la hora de implementar soluciones tecnológicas basadas en Inteligencia Artificial. Estas herramientas pueden significar un antes y un después para las organizaciones en términos de productividad, eficiencia y costes. En este contexto, Qlik, compañía líder en analítica de datos y experta en Inteligencia Artificial, recoge 4 claves para desarrollar este tipo de soluciones en compañías, tanto públicas como privadas:
1. Clasificar los datos con los que trabajar de base. A pesar de las posibles aplicaciones de la IA para gestionar datos no estructurados, es decir los que no se almacenan en un formato predefinido por un modelo de datos, las mayores ventajas competitivas siguen residiendo en la información estructurada. Estos conjuntos de datos son familiares para las organizaciones, lo que significa que están limpios, son fiables y representan una base de bajo riesgo a partir de la cual probar técnicas de IA más sofisticadas.
La Inteligencia Artificial se encuentra en un punto álgido, pero sin la ayuda de expertos en analítica de datos, su implementación en el entorno laboral no será efectiva ni responderá a los marcos regulatorios vigentes
2. Identificar casos de uso para un retorno real. Es probable que la IA tenga un impacto significativo, pero es importante asegurarse de que está vinculada a un caso de uso específico para que haya un retorno demostrable. Las iniciativas e inversiones en Inteligencia Artificial, deben tener un reto concreto en mente para que puedan demostrarse los beneficios.
3. Preparar los datos para el usuario final. El uso de la Inteligencia Artificial para la gestión de la información no garantiza que se traduzca en un impacto empresarial. La analítica mejorada con esta tecnología y sus resultados pierden valor si no pueden transmitirse con claridad a los tomadores de decisiones. Por eso es importante implicar a los consumidores de la información en todo el proceso, desde la creación del modelo de IA hasta la forma en que deben transmitirse los conocimientos. Esta es la manera de evitar que los modelos innovadores no se utilicen, porque con frecuencia se despliegan de un modo que no ayuda al usuario final de los datos.
4. Reducir riesgos con la integración de datos. La integración y la gobernanza de los datos siguen siendo una parte vital de cualquier nuevo desarrollo de IA que se introduzca. Hay que estar preparado para la rapidez con la que llegan nuevos datos, que pueden alterar los modelos ya entrenados. Por eso estas soluciones requieren un enfoque más flexible en la gestión de la información. Las organizaciones deben crear una fuente de datos sólida, gobernada y de confianza para respaldar los procesos de datos y analítica que ya tienen y, sobre ello, construir nuevas herramientas impulsadas por la IA.
La analítica y gestión de los datos juega un papel clave en la introducción de herramientas basadas en inteligencia artificial en las empresas. Al combinar la capacidad de la analítica para procesar datos con la IA, las organizaciones pueden mejorar la toma de decisiones, automatizar tareas y mantenerse competitivas en un entorno empresarial en constante evolución. En definitiva, la integración efectiva de estas tecnologías impulsa la innovación, mejora la eficiencia operativa y permite a las empresas adaptarse rápidamente a las demandas del mercado.
