Las empresas no deben caer en la incompetencia de datos en la era de la GenIA

El mundo de la inteligencia artificial generativa (GenAI) ha experimentado un avance significativo para aquellas personas que han integrado esta tecnología en sus rutinas diarias, mejorando así su productividad. Sin embargo, al aplicarla a proyectos específicos de empresas, los desafíos cambian. Aquí, la exigencia de precisión y rigor alcanza nuevos niveles. A pesar del potencial prometedor, las estadísticas indican que cerca del 80% de los proyectos de GenAI actualmente enfrentan contratiempos o fallas directas. Esto se debe muchas veces a la falta de alineación con los objetivos comerciales, problemas de datos, altos costos y dificultades de integración. En un mercado de feroz competencia y en medio de un contexto económico desafiante, las organizaciones sencillamente no pueden permitirse que despliegues tecnológicos insatisfactorios obstaculicen su progreso.

Muchos líderes, ansiosos por aprovechar los beneficios de la GenAI, están explorando activamente su potencial. Sin embargo, para garantizar resultados exitosos, es crucial reconocer la importancia de establecer las condiciones necesarias para el éxito. La GenAI requiere el contexto de datos y la arquitectura adecuados para producir ideas efectivas que respalden la toma de decisiones. No obstante, en su afán por no quedarse rezagadas, algunas empresas están acelerando proyectos en medio de un complejo panorama de datos que genera problemas, como información errónea proporcionada por la IA, respuestas sesgadas y afirmaciones devaluadas.

Avanzando, las empresas deben construir los cimientos de datos adecuados para beneficiarse de la GenAI y mantener su ventaja competitiva. Según un informe reciente de McKinsey, la GenAI podría potencialmente generar entre $2.6 y $4.4 billones de valor al PIB en diversas industrias. Sin embargo, los riesgos de omitir pasos importantes en la adopción, como la falta de una estrategia de datos unificada y transparente, nunca han sido más evidentes. Casos recientes de marcas llevadas a juicio por problemas con soluciones de GenAI y chatbots demuestran las consecuencias para aquellos que no toman medidas adecuadas para garantizar la precisión y confiabilidad de las salidas de la GenAI, reiterando que las organizaciones serán responsables de cómo comparten sus modelos de IA y proveen información comercial.

Para evitar tales consecuencias, es esencial que las empresas consideren si tienen la estrategia de datos correcta para garantizar que los modelos de GenAI estén bien entrenados con el contexto empresarial adecuado, brindando salidas precisas, confiables y de alta calidad. Para abordar un complejo panorama de datos y evitar las ramificaciones de una GenAI defectuosa, es crucial contar con una estrategia de datos que proporcione una visión holística de las ideas clave de toda la empresa. Reuniendo datos dispares con un enfoque de tejido de datos, se asegura que el contexto se mantenga intacto, ofreciendo una imagen del significado y la relevancia de cómo se generaron los datos, dónde suelen residir, cuándo se crearon y a quiénes se relacionan. Esto da a las empresas una visión completa de sus operaciones para comprender los orígenes y el valor de los datos, proporcionando una única fuente de verdad para la toma de decisiones.

Una vez establecido este fundamento, las organizaciones pueden empezar a practicar una mejor gobernanza de datos, cumpliendo con los derechos de acceso, la seguridad de datos y la privacidad de los mismos. Con estándares rigurosos en su lugar, las empresas pueden esperar mejoras significativas en las percepciones de IA, con la capacidad de comprender por qué y cómo se produjo una cierta respuesta, lo cual es fundamental para eliminar sesgos o probar y mejorar los modelos de GenAI para reflejar mejor los requisitos comerciales. Los empleados pueden entonces aprovechar la IA para trabajar de manera más inteligente y aprovechar los beneficios de productividad. Con acceso a percepciones en tiempo real, las empresas pueden optimizar y automatizar procesos y reducir la necesidad de trabajo manual repetitivo y oportuno. Al mismo tiempo, la tecnología puede respaldar un mejor control de calidad de los resultados al proporcionar la infraestructura para realizar pruebas y simular ciertos escenarios, ya sea para prototipos de productos u optimización de procesos. Esta mejor práctica prepara a las organizaciones para seguir siendo resilientes y cumplir con futuras regulaciones. Con el uso responsable y confiable de la IA convirtiéndose en un enfoque central para los gobiernos a nivel global, se vislumbran directrices regulatorias rigurosas en el horizonte y las empresas no pueden darse el lujo de quedar atrapadas. Establecer la arquitectura de datos correcta ahora garantizará que las empresas tengan la capacidad de acelerar su toma de decisiones con confianza y prepararse para un futuro en el que serán responsables de la GenAI y su toma de decisiones.

La GenAI ha pasado a ser un elemento crucial de las operaciones comerciales cotidianas. Cuando se ejecuta correctamente, en combinación con la base de datos adecuada, las organizaciones pueden obtener percepciones instantáneas, precisas y en tiempo real de todas sus operaciones, para respaldar la toma de decisiones y la estrategia. También pueden crear una fuerza laboral más eficiente, impulsar la productividad y preparar el negocio contra las regulaciones inminentes. Sin embargo, muchos líderes pasan por alto la importancia de ordenar primero sus datos. Deben adoptar una estrategia que simplifique su panorama de datos, aproveche los datos de todas las áreas, mantenga su contexto intacto e informe a los modelos de GenAI para generar resultados positivos. Así es como podrán mantenerse competitivos y contrarrestar las presiones del mercado.

Etiquetas: Inteligencia Artificial, GenAI, Datos empresariales