La IA consume datos para operar de manera eficaz, y los datos necesitan la IA para desbloquear todo su potencial. Sin una conexión sólida entre ambos, incluso herramientas avanzadas, como ChatGPT, Bard o Copilot, no lograrán transformar su organización de manera significativa.
Esta relación simbiótica no es nueva. Lo que ha cambiado es la velocidad y la escala de adopción de la IA, junto con su capacidad sin precedentes para interpretar y generar datos no estructurados, como texto simple, audio, imágenes y videos.
Este escenario presenta un doble desafío para las organizaciones: mitigar los riesgos asociados con la adopción rápida y generalizada de la IA, mientras implementan estrategias sólidas para gestionar datos estructurados y no estructurados de manera eficaz.
Barreras más bajas exigen una gobernanza más fuerte
La inteligencia artificial ahora habla nuestro idioma, y algoritmos extremadamente poderosos están ampliamente accesibles para cualquiera. Esta combinación ha reducido significativamente las barreras para experimentar con la IA, realizar pruebas y validar conceptos. Sin embargo, lo que no ha cambiado es la complejidad de escalar estas pruebas a sistemas de nivel de producción, lo cual aún requiere un esfuerzo e inversión sustanciales. La transición de una prueba de concepto a un producto mínimo viable exige un enfoque en privacidad, seguridad, cumplimiento legal y normativo y, lo más importante, en la precisión de los datos utilizados, todo ello respaldado por una sólida gobernanza.
Sin una gobernanza adecuada, corre el riesgo de que los empleados filtren información sensible al interactuar con un modelo de IA público, o de que datos confidenciales sean compartidos con un empleado no autorizado que utilice el modelo de lenguaje interno de la empresa. Esto puede suceder debido a una mala segregación de los documentos no estructurados subyacentes. Sin una gobernanza adecuada, se corre el riesgo de no poder distinguir entre fuentes precisas de información y datos errados que podrían comprometer su modelo de IA.
La IA tiene un enorme potencial para todas las empresas, pero a medida que los modelos avanzados se convierten en commodities, el campo de batalla está cambiando de la supremacía algorítmica a la excelencia en los datos. La excelencia en los datos será el factor clave que determinará qué organizaciones ganarán la carrera a largo plazo.
La deficiente calidad de los datos se propaga
La evaluación del impacto de la calidad de los datos en el rendimiento y la seguridad de la IA puede ser técnicamente compleja, pero se reduce a un principio simple: "si entra basura, sale basura".
Si los datos utilizados para entrenar sus modelos de lenguaje (LLMs u otros) están llenos de errores, incluyen información sensible o confidencial, o son incorrectos, los resultados generados heredarán esos defectos.
Además, ha surgido un nuevo desafío con la capacidad de la IA para procesar y generar datos no estructurados. La salida de un modelo de IA ahora puede alimentar a otro modelo de IA, creando una reacción en cadena donde la mala calidad de los datos se propaga y amplifica en cada iteración, produciendo resultados engañosos y potencialmente perjudiciales.
Corrigiendo la calidad de los datos en tres pasos
La calidad de los datos nunca ha sido tan importante. Pero, ¿cómo corregirla? Fundamentalmente, hay tres áreas clave en las que enfocarse:
1. Primero, los datos de alto valor
Las empresas están inundadas con todo tipo de datos. Intentar mejorar la calidad de todos a la vez es una tarea abrumadora y, a menudo, inútil. El secreto es identificar dónde la mejora de la calidad de los datos traerá el mayor valor inmediato. Las empresas que tienen éxito con la IA son aquellas que se concentran en casos de uso específicos y de alto impacto que impulsan el ROI. Al abordar la corrección de la calidad de los datos, comience con los datos de alto valor que son necesarios para respaldar estos casos de uso.
Por supuesto, identificar datos de alto valor implica tener una visión general de los datos disponibles. Se pierden innumerables oportunidades simplemente porque las partes interesadas del negocio desconocen los datos a los que tienen acceso.
Las bases de gobernanza de datos que construya para respaldar casos de uso de alto valor pueden, entonces, ampliarse en toda la organización para dar soporte a más fuentes y aplicaciones.
2. Construcción incremental
Este enfoque orientado por valor también significa que usted construye de forma incremental a medida que crece. Con cada paso, revise sus datos, identifique los problemas y corríjalos antes de avanzar. Esto no solo garantiza que los datos cumplan con sus nuevos estándares de calidad definidos, sino que también ayuda a mantener el cumplimiento con los requisitos regulatorios.
Diferentes regiones están introduciendo regulaciones a distintas velocidades, lo que crea un desafío legal y de gobernanza para las empresas que intentan navegar por lo que es necesario para sus operaciones y lo que no. Al establecer un marco de gobernanza a medida que avanza de un caso de uso a otro, puede identificar más fácilmente dónde se necesita cumplimiento y dónde puede no ser aplicable.
3. Aprender, corregir y aprender nuevamente
Habrá errores; la explosión de la IA generativa aún no ha traído un auge correspondiente en talentos experimentados. Todos están aprendiendo. La forma en que incorpore estas lecciones en su enfoque definirá su éxito a largo plazo y determinará si podrá seguir el ritmo de los avances continuos de la IA.
Una parte crucial del proceso de aprendizaje es evaluar continuamente la calidad de las entradas y salidas de la IA. Los resultados incorrectos reportados por los usuarios pueden señalar la necesidad de corregir la calidad de los datos. Instancias repetidas de datos no autorizados enviados a la IA pueden indicar una clasificación inadecuada de los datos. Utilice estos ciclos de retroalimentación constantes para refinar y mejorar su sistema a medida que avanza.
Transformar un paso a la vez
En general, la tarea de incorporar con éxito la IA en su organización no debe subestimarse. Aunque estas herramientas tienen un inmenso potencial, aprovecharlas de manera eficaz requiere un enfoque de gobernanza maduro. Todas las empresas tienen acceso a grandes cantidades de datos, pero las realmente exitosas serán aquellas que se centren en identificar los casos de uso más valiosos, mejorar la calidad de los datos y construir las estructuras y salvaguardas necesarias, un paso a la vez.
La inteligencia artificial está cambiando el mundo. Además de la calidad de los datos, debe considerar lo que esto significa para su red y seguridad y cómo utilizará los modelos de lenguaje grandes (LLMs). Consulte nuestra guía (en inglés) sobre todas estas áreas para obtener más información.
Jérémy es un exfísico teórico que cambió los agujeros negros y la teoría de cuerdas por el igualmente fascinante campo de la IA. En los últimos diez años, ha apoyado a organizaciones de diversos sectores a resolver desafíos empresariales complejos con tecnología de vanguardia. Con una pasión por la innovación, ayuda a las empresas a alcanzar todo su potencial en IA, ofreciendo hojas de ruta estratégicas, soluciones personalizadas, coaching enfocado, sesiones de concientización y mucho más.