¡Otro día, otro titular sobre IA! Desde anuncios de financiación hasta nuevos casos de uso, estamos constantemente bombardeados con historias de los rápidos avances de la IA. Las posibilidades parecen infinitas y apenas estamos empezando a arañar la superficie.
Imaginar el futuro de la IA es emocionante. Sin embargo, la pregunta más difícil es: ¿Qué puedo hacer ahora para prepararme para la adopción de la IA? ¿Por dónde debo 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 han pasado años perfeccionando los procesos de gestión de datos para mejorar la eficacia de estas decisiones. Pero la IA aumenta la apuesta. Los datos serán el combustible que impulsará la potencia y calidad de los modelos de IA implementados en nuestras empresas. ¿Estamos listos? Una buena forma de responder a esta pregunta es preguntarse:
- Si alimentáramos todos nuestros datos a un modelo de IA como ChatGPT o Gemini, ¿confiaríamos plenamente en los resultados?
- ¿Estaríamos cómodos tomando decisiones basadas enteramente en las recomendaciones de la IA?
Para la mayoría de nosotros, la respuesta honesta es probablemente no, o, debería decir, todavía no.
Prepararse para la IA: Primero, arreglar los datos
El aprendizaje profundo y los modelos de lenguaje grandes (LLM) sobresalen cuando se trata de 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 eficientemente tendencias, identificar patrones y hacer predicciones.
- Datos no estructurados – Documentos de texto, políticas, correos electrónicos: la IA puede leer y extraer significado, contexto y relaciones de miles de páginas en segundos.
El verdadero desafío reside en el medio, donde los datos estructurados son inconsistentes, incompletos o contienen errores.
Todos hemos visto 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 detectando anomalías, identificando duplicados y sugiriendo la estandarización de datos. Sin embargo, la supervisión humana sigue siendo crucial para garantizar la precisión.
Piensa en la IA como un asistente ultraliteral: no cuestiona los datos, 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 vuelve de importancia crítica.
Desafíos clave de los datos a abordar antes de escalar la IA
"Basura entra, basura sale" (GIGO) no es un concepto nuevo, pero la IA hace que los riesgos sean exponencialmente mayores. Amazon aprendió esta lección por las malas en los primeros días cuando utilizaron modelos de IA para apoyar su proceso de contratación. Tiempo después se observó que el modelo estaba sesgado hacia los candidatos masculinos, lo que llevó a que el proyecto fuera desechado en 2018. En lugar de lograr los beneficios deseados, su proceso de contratación había retrocedido.
Más allá de los datos incorrectos, otros desafíos ocultos pueden crear grandes obstáculos
- Datos creados manualmente – Muchas empresas dependen de hojas de cálculo de Excel, a menudo compiladas de múltiples fuentes. Aunque estas puedan parecer estructuradas, no están optimizadas para la IA, lo que lleva a confusión cuando los modelos las procesan.
- Jerarquía de datos – Cuando los mismos datos existen en múltiples lugares, ¿cuál es la "fuente de la verdad"? La IA necesita claridad sobre qué conjunto de datos debe tener precedencia.
- Definiciones de datos – ¿Tiene una guía central que defina los términos y etiquetas clave? Si un sistema define un "cliente" como un individuo y otro lo define como una empresa, la IA puede tener dificultades para entenderlo.
El camino a seguir: De victorias rápidas a una 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 solo llegará cuando arreglemos nuestros datos primero. En Circit, nuestro mantra ha sido "arregla los datos, no el informe".
¿Entonces, por dónde empezar?
- Audita la calidad de tus datos – Identifica inconsistencias y lagunas en los datos estructurados.
- Define una jerarquía de datos clara – Establece una única fuente de verdad para los conjuntos de datos clave.
- Estandariza las definiciones de datos – Asegura la consistencia en todos los repositorios.
- Prepara los datos para los modelos de IA – Optimiza los datos estructurados y no estructurados para el procesamiento de IA.
La IA revolucionará nuestra forma de trabajar, pero solo si le proporcionamos la información correcta. Tener los datos correctos es la base; sin ellos, incluso la IA más avanzada no ofrecerá un valor significativo.
El potencial es enorme, y para aquellos que sienten las bases hoy, las recompensas serán transformadoras.
