La creación de valor para los negocios a partir de la Inteligencia Artificial (IA) tiene una base fundamental que no puede ser ignorada: lo que alimenta la IA. La revolución de esta tecnología trajo beneficios inimaginables y transformó completamente la forma en que las empresas ven los datos en sus estrategias. Sin embargo, todavía hay un camino importante por recorrer para que esta innovación absolutamente transformadora sea realmente relevante para las empresas. Muchas inteligencias artificiales todavía se alimentan de información incorrecta o de muy baja calidad. Y, como consecuencia, entregan solo resultados con el mismo nivel. El conocido concepto debasura entra, basura sale(entra basura, sale basura) nunca ha sido tan cierto.
Con los avances en la IA Generativa y el aumento del poder computacional, estamos siendo testigos de la generación de información y contextos en un volumen extraordinario. Para aprovechar todo ese potencial, usar datos precisos y confiables para fundamentar la IA es la clave. Al final, ellos son el combustible que alimenta los algoritmos de IA y, por eso, las empresas y organizaciones que no invierten en una base sólida de datos pueden tardar en implementar estas soluciones. O peor. Pueden adoptar la tecnología de manera equivocada y convertir esta iniciativa en un gran problema.
Para que la IA produzca resultados precisos y útiles, los datos que la respaldan deben reflejar la realidad del mercado y de la empresa sin errores ni distorsiones. Eso requiere que sean diversos, recopilados de diferentes fuentes, para reducir sesgos y garantizar que las aplicaciones sean menos propensas a tomar decisiones injustas. Además, es necesario pensar en la actualización constante de la información y en su precisión, ya que cuando están desactualizadas o incorrectas, producen respuestas imprecisas, comprometiendo su fiabilidad. Datos actualizados permiten que los modelos de IA sigan las tendencias, se adapten a escenarios múltiples y entreguen los mejores resultados posibles.
En el mercado financiero, por ejemplo, bases incorrectas pueden resultar en análisis y previsiones inadecuadas de riesgo de crédito, llevando a la aprobación de préstamos para clientes morosos o a la negación para buenos pagadores. Ya en el sector logístico, información desactualizada y de baja calidad genera problemas de distribución con ventas de productos fuera de stock, causando retrasos en las entregas. Y, en consecuencia, pérdida de clientes.
La seguridad de los datos también es primordial. Dejarlos vulnerables en aplicaciones de IA es como dejar la puerta de una caja fuerte abierta, exponiéndolos a robos de información sensible o a la manipulación de sistemas para generar sesgos. Solo a través de la seguridad es posible proteger la privacidad, mantener la integridad del modelo y garantizar su desarrollo responsable.
Los datos listos para la IA también deben ser identificables y estar accesibles en el sistema, o serán el equivalente a una biblioteca llena de libros cerrada con llave. El conocimiento existe, pero no puede ser utilizado. Pero, cabe destacar aquí la importancia de conceder el acceso a las personas y áreas correctas. El mismo dato puede ser accedido en su totalidad por un área, es decir, completo y detallado. En otra, puede ser liberado solo el acceso a la totalización del dato, de forma resumida. No siempre un dato determinado será accesible por todos de la misma manera. Las informaciones identificables, posibles mediante el uso de metadatos comerciales y técnicos, revelan el verdadero potencial del aprendizaje automático y de la IA Generativa, para que estas herramientas puedan aprender, adaptarse y producir ideas innovadoras.
Por último, los datos deben estar en el formato correcto para experimentos de aprendizaje automático o aplicaciones de Modelos de Lenguaje Grande (LLM). Facilitar el consumo de la información ayuda a desbloquear el potencial de estos sistemas de IA, para que sean capaces de ingerirlas y procesarlas con tranquilidad y transformarlas en acciones inteligentes y creativas.
El camino para maximizar el potencial de la Inteligencia Artificial en los negocios pasa, inevitablemente, por la calidad de los datos que la alimentan. Empresas y organizaciones que comprenden la importancia de una base de datos robusta, segura y actualizada se adelantan a la competencia, convirtiendo la IA en una aliada estratégica y un diferencial en el mercado. Esta nueva era de innovación que vivimos exige que las empresas inviertan en el ingrediente correcto — sus datos — para mover la máquina de la IA en la dirección correcta, aportando una nueva perspectiva a los negocios.
