En un campo que evoluciona tan rápidamente como es el de la IA, la preparación de los conjuntos de datos sirve como base para una implementación exitosa de la misma. La reciente publicación del análisis de Gartner, “Cómo evaluar la preparación de datos para implantar IA,” (How to Evaluate AI Data Readiness) arroja luz sobre los desafíos y las soluciones estratégicas necesarias para aprovechar efectivamente el potencial completo de la IA.
En esté blog destacamos algunos de los pasos prácticos y accionables que las empresas pueden implementar para asegurarse de que sus datos están listos para implantar IA. Nuestra experiencia y la investigación de Gartner coinciden en los puntos clave.
Entender el contexto de la preparación de datos para IA
Antes de adentrarse en el proceso de preparación de datos para la IA, es fundamental comprender los problemas frecuentes que enfrentan muchas organizaciones. Un desafío destacado por Gartner es la tendencia de los desarrolladores de IA a confiar demasiado en los modelos estadísticos para compensar la falta de calidad en los datos. Esta dependencia excesiva puede resultar en errores e ineficiencias en las aplicaciones de IA, lo que resalta la importancia de una gobernanza de datos sólida y un adecuado aseguramiento de la calidad.
Pasos prácticos para asegurar la preparación de datos para IA
1. Aprovechar los metadatos para mejorar la calidad de los datos:
Los metadatos, o datos sobre datos, juegan un papel crucial en la evaluación y mejora de la preparación de los datos para aplicaciones de IA. Al capturar y utilizar efectivamente los metadatos, las organizaciones pueden entender mejor el contexto y la representatividad de sus datos, que son críticos para entrenar modelos de IA confiables.
¿Qué puedo hacer? Implementa sistemas para capturar y analizar continuamente metadatos, permitiendo ajustes en tiempo real, asegurando que los datos permanezcan relevantes y precisos de forma contínua para las aplicaciones de IA.
Stratio es capaz de mantener tus datos relevantes y precisos de forma contínua mediante su innovadora capa semántica de datos empresariales, la cual permite una comprensión más efectiva de los mismos para el análisis y la realización de consultas. Gracias a esta capa, y a través de su integración con Generative AI, Stratio logra un nivel de precisión del 99% en las respuestas y en tiempo real. Esto se debe a la interpretación semántica avanzada que conecta los datos técnicos con un marco de conocimiento empresarial, asegurando que las consultas sean respondidas con alta exactitud, incluso para usuarios sin conocimientos técnicos.
2. Emplear una lista de verificación rigurosa para la preparación de datos para IA:
Usa una lista de verificación detallada para evaluar sistemáticamente la preparación de los datos. Esta lista debe abordar aspectos como la gobernanza de datos, calidad, representatividad y la dependencia de sistemas automatizados frente al conocimiento experto.
Desarrolla una lista de verificación estandarizada que se utilice rutinariamente para evaluar conjuntos de datos antes de que se empleen en proyectos de IA. Esta lista debe actualizarse a medida que surjan nuevos desafíos de gestión de datos y tecnologías. Ejemplos de ambas listas y tarjetas de puntuación están disponibles en el informe completo (en inglés), que puedes descargar de forma gratuita aquí.
Con Stratio, puedes implementar fácilmente este consejo al contar con herramientas avanzadas que permiten evaluar y garantizar la preparación de los datos de manera automática. La plataforma integra funciones de gobernanza de datos, asegurando su calidad, seguridad y relevancia. A través de su capa semántica de datos y la inteligencia artificial generativa, Stratio acelera los procesos de preparación de datos, mejorando la toma de decisiones empresariales al proporcionar información más precisa y relevante en tiempo real. Esto permite que las organizaciones optimicen su flujo de trabajo y maximicen el valor de sus proyectos de IA con mayor eficiencia.
3. Reconocer e implementar modos de preparación de datos:
Entender e implementar varios modos de preparación de datos, desde la prueba de concepto (PoC) hasta la producción completa, es vital. Cada etapa requiere diferentes niveles de metadatos y evaluaciones de preparación para asegurar que los datos puedan apoyar las necesidades específicas de las aplicaciones de IA en cada etapa.
Stratio facilita todo este proceso de preparación de datos de principio a fin, asegurando que cada etapa esté respaldada por metadatos adecuados y evaluaciones de calidad. Su plataforma permite una trazabilidad clara del ciclo de vida de los datos, garantizando que cada transición entre las distintas fases se realice con una evaluación exhaustiva. Gracias a su enfoque integral, Stratio elimina las barreras que impiden el éxito de los proyectos de IA, logrando la ejecución exitosa de proyectos y evitando los fallos comunes en las PoC. Con Stratio, los proyectos de IA no solo se gestionan de manera eficiente, sino que se maximizan las probabilidades de éxito en cada fase.
4. Evaluación y adaptación continuas:
Los datos para la IA no deben evaluarse en un evento único, sino reevaluarse continuamente para adaptarse a nuevos datos, contextos cambiantes y necesidades comerciales en evolución. Este enfoque dinámico ayuda a mantener la alineación de los datos con los modelos de IA a lo largo del tiempo.
Stratio facilita este proceso haciendo posible la aplicación eficiente de calidad y relevancia de los datos. Tal y como Gartner dice, debes identificar cualquier cambio o anomalía que pueda afectar el rendimiento de tus modelos de IA para asegurar que los datos siempre estén alineados con las necesidades comerciales, permitiendo una adaptación constante a los nuevos contextos y requisitos del negocio.
La necesidad de soluciones robustas de gobernanza de datos
La importancia de la gobernanza de datos no puede ser subestimada. Los marcos de gobernanza de datos otorgan un significado comercial a los datos y aseguran que se manejen en toda la organización con políticas, roles y responsabilidades claras. Estos marcos ayudan a mitigar los riesgos asociados con el manejo de datos, mejoran su calidad y hacen que éstos sean más accionables y valiosos para la IA y otros fines analíticos.
Gartner aconseja invertir en soluciones de gobernanza de datos que se integren sin problemas con tus sistemas de gestión de datos, permitiendo un control mejorado, calidad y cumplimiento en todos los datos utilizados en la IA.
Stratio se integra perfectamente con tecnologías existentes sin necesidad de que éstas ean reemplazadas, lo que permite a las organizaciones aprovechar sus infraestructuras actuales. Su plataforma cubre todo el ciclo de vida de gestión de datos, estando especialmente diseñada para descubrir y gobernar el 100% de los datos, haciéndolos inmediatamente disponibles para modelos de IA y reportes. Stratio se integra con una gran variedad de productos que ya utilizan las empresas, lo que garantiza una transición fluida sin la necesidad de una sustitución completa de su infraestructura tecnológica.
Conclusión
Preparar datos para la IA es un proceso multifacético que requiere una planificación meticulosa, gestión continua y una gobernanza robusta. Al adoptar los pasos prácticos descritos anteriormente basados en la investigación de Gartner, las organizaciones pueden mejorar sus iniciativas de IA, reducir riesgos y realizar el potencial completo de sus activos de datos, y con Stratio está al alcance de su mano.
A medida que la IA continúa transformando industrias, la preparación de los datos juega un papel importante en determinar el éxito o fracaso de estos avances tecnológicos. De ahora en adelante, todos tus proyectos de IA pueden ser un éxito.
LEER EL REPORTE COMPLETO EN INGLÉS
Puedes leer el reporte completo aquí
