La Inteligencia Artificial se ha convertido en el motor de la revolución digital y las empresas buscan implementar soluciones basadas en ella. Sin embargo, es fundamental contar con un equipo de expertos en análisis de datos para asegurar la excelencia y el gobierno de la información con la cual se alimentan los algoritmos. Qlik, empresa especializada en IA, destaca 4 aspectos clave para la elaboración de soluciones tecnológicas exitosas: ordenar los datos, encontrar situaciones de uso concretas, facilitar la preparación de datos para los usuarios finales y minimizar riesgos mediante la integración adecuada de datos.
Empresas de cualquier parte del mundo se esfuerzan en implementar este tipo de soluciones en el interior de sus negocios, en ocasiones sin considerar la importancia de contar con un equipo de expertos en análisis de datos, quienes aseguren la excelencia y el gobierno de la información con la cual se alimentan los algoritmos.
De este modo, resulta fundamental el rol de estos especialistas en la implementación de soluciones tecnológicas basadas en Inteligencia Artificial. Estas herramientas pueden suponer un cambio radical para las organizaciones en relación a la productividad, la eficiencia y los gastos.
En este contexto, Qlik, empresa pionera en análisis de información y especialista en IA, enumera 4 aspectos fundamentales para elaborar este tipo de soluciones en entidades, ya sean gubernamentales o privadas:
- Ordenar los datos como punto de partida. Aunque existan posibles aplicaciones de la IA para manejar datos no organizados, es decir, aquellos que no se encuentran almacenados en un formato determinado por un modelo de datos, las principales ventajas competitivas siguen encontrándose en la información organizada. Estos conjuntos de datos son conocidos por las organizaciones, lo que implica que están limpios, son confiables y representan una base segura desde la cual experimentar con técnicas de IA más avanzadas.
- Encontrar situaciones de uso para una ganancia real. Es posible que la Inteligencia Artificial tenga un impacto importante, pero es crucial garantizar que esté asociada a una situación de uso específica para que se pueda demostrar un beneficio tangible. Deben existir metas y inversiones en IA que estén enfocadas en un desafío concreto para demostrar los beneficios.
- Facilitar la preparación de datos para el usuario final. El uso de la Inteligencia Artificial para la gestión de la información no asegura que se traduzca en un impacto empresarial. La analítica mejorada con esta tecnología y sus resultados pierden valor si no pueden comunicarse con claridad a los tomadores de decisiones. Por eso es relevante involucrar a los destinatarios de la información en todo el proceso, desde la creación del modelo de IA hasta la forma en que deben transmitirse los conocimientos. Esto es la manera de evitar que los modelos innovadores no se utilicen, pues con frecuencia se despliegan de una manera que no es útil para el usuario final de los datos.
- Minimizar riesgos mediante la integración de datos. La integración y el gobierno de los datos continúan siendo una parte esencial de cualquier nuevo desarrollo de inteligencia artificial que se implemente. Es necesario estar preparado para la rapidez con la que llegan nuevos datos, los cuales pueden alterar los modelos ya entrenados. Por este motivo, estas soluciones requieren un enfoque más adaptable en la administración de la información. Las organizaciones deben establecer una fuente de datos sólida, regulada y confiable para respaldar los procesos de datos y análisis que ya poseen, y sobre esa base construir nuevas herramientas impulsadas por la inteligencia artificial.
La gestión y análisis de la información desempeña una función fundamental en la implementación de herramientas basadas en inteligencia artificial en las compañías. Al combinar la capacidad del análisis para procesar datos con la IA, las empresas pueden mejorar la toma de decisiones, automatizar labores y mantener su competitividad en un contexto empresarial en constante transformación. En resumen, la integración eficiente de estas tecnologías impulsa la innovación, optimiza la eficiencia operativa y permite a las compañías adaptarse rápidamente a las exigencias del mercado.
