La lista de casos de uso impulsados ​​por tecnologías de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) está creciendo exponencialmente en casi todos los sectores empresariales. Empresas de todo tipo están aprovechando estas capacidades avanzadas y ampliándolas a través de la automatización para mejorar la gestión de procesos de negocios, afinar las estrategias organizacionales y obtener más conocimientos analíticos y predictivos de los datos para respaldar las decisiones.  

Sin embargo, para evitar problemas operativos y de seguridad y lograr un retorno de la inversión sostenible en sus inversiones en IA y automatización, las organizaciones primero deben tener una sólida datos de gestión y estrategia de optimización implementada. Examinemos por qué el desarrollo de esta estrategia es un paso tan fundamental para establecer la IA y otras tecnologías avanzadas como impulsores de mayor valor y rendimiento en la empresa. 

La IA y la automatización no pueden tener éxito en una base de datos inestable

La IA y el ML están revolucionando la forma en que las organizaciones diseñan, gestionan y mejoran continuamente las operaciones comerciales, especialmente cuando se combinan con la automatización para eliminar tareas manuales y escalar procesos complejos. Estas implementaciones están impulsando algunos de los casos de uso más avanzados e impactantes, desde análisis predictivo hasta recomendaciones inteligentes, asistentes de conocimiento y el aumento de aplicaciones AIOps que ayudan a automatizar y optimizar los flujos de trabajo operativos.

La advertencia es que la eficacia de estas tecnologías depende de la integridad de la capa de datos subyacente de la organización. Si no tiene datos estandarizados, bien integrados, de fácil acceso y soberanos, entonces su plataforma de IA no puede enriquecer ni aumentar los datos adecuadamente; no se pueden entrenar adecuadamente los modelos. Su IA generará respuestas en las que se siente seguro, pero que están completamente equivocadas. Es una versión moderna del antiguo escenario de “basura entra, basura sale”, que da como resultado malos resultados de búsqueda, mala extracción, mala clasificación y malas predicciones. 

El panorama es igualmente preocupante cuando se trata de automatización. Intentar automatizar sin definiciones claras y reglas de acceso para sus datos resultará en procesos costosos, lentos e incompletos. Cuando los datos en sí están fragmentados y duplicados, sin una gobernanza clara y sin alineación de estándares, introducir la automatización en esas condiciones es simplemente escalar la disfunción. También estará escalando las ineficiencias, los errores, los puntos ciegos, la inestabilidad e incluso los problemas de seguridad causados ​​por el desafío subyacente de una mala estrategia de datos.  

Diseño de su estrategia de optimización y gestión de datos

El impacto combinado de los puntos débiles anteriores hace que construir IA y automatización sobre una base de gestión de datos inestable sea como construir una casa sin una base sólida o estándares arquitectónicos consistentes. En cada caso, se trata de una inversión costosa y, en última instancia, infructuosa que da como resultado un resultado deficiente y deficiente.

Afortunadamente, la estrategia adecuada de optimización y gestión de datos puede aportar coherencia y orden a la capa de datos subyacente, proporcionando un marco coherente e integral para que funcionen la IA/ML y otras plataformas de tecnología avanzada. Si bien la estrategia específica probablemente variará para cada organización dependiendo de la estructura de la operación y la naturaleza de los datos, algunos objetivos comunes deben permanecer en el centro de cada estrategia. 

Racionalizar los datos, incluido el establecimiento de estándares comunes para los metadatos, el contexto empresarial y la interoperabilidad, es una prioridad fundamental. No es raro ver definiciones y atributos de datos (como lo que constituye un “cliente”) fragmentados y dispersos en varios sistemas empresariales desconectados. Una estrategia eficaz racionalizará para garantizar la coherencia de estos valores, ya sea que una base de datos esté ubicada en el sistema de contabilidad, marketing, CRM, cumplimiento de envíos u otro sistema. Esto permite que una plataforma AI/ML compare manzanas con manzanas al extraer de diferentes fuentes de datos para realizar cálculos instantáneos, realizar análisis avanzados o llevar a cabo funciones AIOps como gestión de alertas o tareas de autenticación en tiempo real.

Otro enfoque estratégico del plan debería ser garantizar un acceso confiable y eficaz a los sistemas de datos necesarios para respaldar las aplicaciones impulsadas por IA. El plan debe mapear minuciosamente dónde se almacenan todos los datos y garantizar que el acceso sea seguro y optimizado tanto para los usuarios humanos como para los protocolos de autenticación automatizados utilizados por los sistemas de inteligencia artificial. Esto reduce las brechas de conocimiento y los problemas de latencia que pueden ralentizar las plataformas de IA/ML y reducir su efectividad, particularmente en escenarios donde se requieren análisis en tiempo real, soporte de decisiones urgentes o automatización de AIOps. 

Conclusión: implementar la estrategia de datos adecuada para la IA y la automatización 

Una estrategia de optimización y gestión de datos bien diseñada mejorará las operaciones de IA/ML y el retorno de la inversión (ROI), al tiempo que minimizará los riesgos derivados de imprecisiones, lagunas de conocimiento, omisiones de informes y otras fallas de seguridad y cumplimiento que pueden provocar ciberataques, tiempo de inactividad, daños a la reputación y multas regulatorias. Una prioridad clave a recordar durante la implementación es que una estrategia sólida de optimización y gestión de datos deberá basarse en la arquitectura de datos subyacente adecuada. 

Varios marcos de datos ágiles (incluidos lagos de datos, mallas de datos y arquitecturas de estructuras de datos) están diseñados para romper los silos y conectar mejor los datos. Entre estas opciones, Data Fabric es el estándar de oro. Funciona eliminando ETL al acceder a los datos donde residen y luego agregar una capa de abstracción para virtualizar una vista de datos de toda la empresa que está alineada y contextualizada para que funcione la plataforma AI/ML.  

Si bien todos estos pasos requieren estrategia, inversión y capacitación de la fuerza laboral para suavizar la curva de adopción, el retorno de la inversión bien vale el esfuerzo en forma de una sólida estrategia y arquitectura de datos que obtiene el máximo rendimiento y valor de la IA y la automatización empresarial.

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• Fuente: https://www.dataversity.net/strong-ai-ml-must-be-founded-on-a-strong-data-strategy/