La inteligencia artificial necesita datos y los datos necesitan de la inteligencia artificial. ¿Parece un trabalenguas? ¡En la práctica no lo es! Una empresa data-driven, es decir, que sustenta las decisiones de sus operaciones en el análisis de información, necesita involucrarse directamente con un plan de manejos de datos inteligentes y esos datos no pueden ser de cualquier tipo, requieren de cierto componente de calidad.
Así como una correcta gestión de datos (calificados, de calidad) son parte ineludible del nuevo engranaje de trabajo digital, de la misma manera la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) impulsan la transformación digital en todas las industrias, porque permiten realmente transformar el modelo de negocios, dinamizarlo y escalarlo.
Información de calidad y confiable
Hoy los científicos de datos encargados de crear modelos de IA / ML necesitan información de alta calidad. ¿A qué nos referimos con calidad? A aquellos datos que nos ofrezcan un panorama claro, cuali y cuantitativo acerca de los comportamientos de cada consumidor. Características como ubicación, franjas horarias, preferencias, temas de interés, franja generacional y demás, son factores clave que determinan el éxito de las decisiones que toman los líderes todos los días.
Si los datos con los que trabajamos están incompletos, son imprecisos o carecen de la actualización necesaria, toda la estrategia que se estructura sobre ellos va a fallar.
Por eso cuando hablamos de un modelo de inteligencia artificial data-driven estamos haciendo referencia a toda una infraestructura organizacional que funciona en cadena, de forma ligada y sincronizada. Datos-inteligencia-estrategia de marketing: todo tiene estrecha relación con el objetivo de Eficientizar y dinamizar las soluciones de negocios basadas en datos.
“La IA utiliza el aprendizaje automático para automatizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana”.
La inteligencia artificial, que algunos creen que ya es un mandato y no una opción más, genera una trazabilidad basados en metadatos, y para poder generar la escalabilidad y estandarización óptimas es necesario que se base en datos rápidamente accesibles. Es por eso que el éxito de la IA depende de la eficacia de los modelos de acceso y mantenimiento de datos diseñados por los científicos, es decir, de la disponibilidad de información confiable.
“Se espera que el volumen total de tráfico de datos alcance 20,6 zettabytes en 2021, mientras que se proyecta que el número de dispositivos y conexiones llegará a más de 25 mil millones para 2022”
Sabemos que la transformación digital que implica una cultura basada en datos aumentó los esfuerzos relacionados a la preparación de los mismos y a las políticas de gestión que hagan de ellos una “materia prima confiable”. No se trata únicamente de gestionar un aumento en la cantidad de datos, sino en la calidad al servicio del desarrollo de la inteligencia.
Profundiza más sobre la calidad de los datos accediendo a nuestro webinar:
Principales aplicaciones de IA
Entre las principales aplicaciones de la inteligencia artificial basada en datos maestros, podemos mencionar:
Simplificación del proceso de suma y categorización de datos
Asignación de reglas de calidad de datos para automatizar la evaluación de la calidad en función de parámetros claros que incluyan “limpieza” y “estandarización”.
Optimización de datos mediante el trabajo de “emparejar” y “fusionar”, con el objetivo de mejorar la precisión y la coincidencia de datos.
Automatización para mejorar la productividad y la precisión de las asociaciones, con el objetivo de facilitar la colaboración interfuncional en la gobernanza de datos maestros.
Protección de datos mediante la asociación de políticas de privacidad y asignación de reglas para su cumplimiento.
Incremento de la productividad mediante la integración de curadores de datos, científicos y analistas de negocios. A través de ciertos filtros de contenidos es posible clasificar usuarios y hacer recomendaciones sobre los datos maestros a utilizar.
Todas estas capacidades basadas en inteligencia artificial (y tantas otras más) pueden mejorar la gestión de datos de las empresas y son clave para escalar. A medida que aumenta el número de fuentes de datos y usuarios que acceden a ellos, la automatización mediante IA es la mejor manera de Eficientizar las gestiones.
Desde PowerData ofrecemos la capacitación y el acompañamiento que las empresas data-driven necesitan para sumar inteligencia artificial a sus negocios, porque sabemos que lograr la automatización impulsada por IA abre un cambio de posibilidades ilimitadas de crecimiento.
Para impulsar y sumergirse en un proceso de estas características, estamos a disposición para ampliar cada detalle que necesite conocer a fondo.