Prepare la estrategia de IA de su empresa para el futuro: cómo una base de datos sólida puede prepararla para la innovación sostenible

El ritmo acelerado de la innovación ha afectado a los líderes empresariales en los últimos años, y ha sido difícil mantenerse al día con la avalancha de nuevas capacidades que llegan al mercado. Justo cuando las empresas creen estar a la vanguardia, un nuevo anuncio amenaza con desviar la atención y frenar el progreso. Esto ha llevado a los directivos a pensar a más largo plazo en sus estrategias digitales y a reforzar su capacidad de innovación sostenible.

El concepto de innovación sostenible es diferente de la sostenibilidad en sí (que a menudo aborda el impacto climático) y, en cambio, reconoce que las tecnologías emergentes requieren un ecosistema adecuado para prosperar. En otras palabras, la transformación digital no se trata solo de adquirir la tecnología disponible actualmente, sino también de establecer una sólida base de datos para estar en condiciones de adquirir cualquier tecnología futura. Esta base es la raíz de la innovación misma y permite a las empresas construir un modelo analítico (con IA integrada) para generar información que impulse el cambio. Este tipo de entorno suele ser la base del conocido principio de "Fallar rápido. Aprender rápido", ya que brinda espacio a los equipos para experimentar y probar nuevas ideas.

A medida que el entusiasmo en torno a la IA y la GenAI pasa de la experimentación a la ejecución, las empresas están preparando sus inversiones para el futuro mediante la creación de una capa de datos sólida y bien diseñada que sea accesible, organizada y estructurada para resistir el paso del tiempo.

Abordar la brecha de datos

Si bien la tecnología más atractiva, orientada al cliente, suele acaparar todos los titulares, el verdadero motor de la IA/GenAI es el análisis de datos entre bastidores. La mayoría de los líderes ya lo comprenden, pero los programas de IA y las tareas de recopilación de datos pueden seguir funcionando en paralelo, donde los datos se concentran en un solo lugar antes de incorporarse a los programas de IA. En lugar de considerar el programa de datos y los procesos de IA/GenAI como dos iniciativas separadas, ambos esfuerzos deben estar vinculados para garantizar que los datos estén organizados correctamente y listos para su uso. Es decir, si bien puede haber una gran cantidad de datos disponibles, los líderes deben considerar cuántos son fácilmente utilizables para impulsar sus proyectos de IA. La realidad es que no son muchos. En cierto modo, las organizaciones duplican esfuerzos al mantener separados los datos de la IA, y alinearlos más estrechamente puede ser un factor diferenciador clave para mejorar la eficiencia, reducir costos y optimizar las operaciones.

Según BCGLas empresas que han invertido tiempo en integrar sus programas de datos e IA desde el principio han experimentado un crecimiento descomunal en comparación con sus competidores. Al fin y al cabo, las empresas no pueden desarrollar IA sin primero analizar los datos, y los líderes se están diferenciando del resto al utilizar sus capacidades más maduras para idear, priorizar y garantizar la adopción de usos de datos e IA más diferenciadores y transformadores. Como resultado, las empresas que han vinculado los datos con el desarrollo de IA tienen cuatro veces más casos de uso escalados y adoptados en toda su empresa que las rezagadas en datos e IA, y por cada caso de uso que implementan, el impacto financiero promedio es cinco veces mayor.

Para fortalecer su base de datos, comience por plantear algunas preguntas clave

Recuerde que la capacidad de transferir datos (ya sea localmente o mediante migración a la nube) no es lo mismo que prepararlos para la IA. Para garantizar que los datos estén listos para su uso (es decir, que se puedan analizar para obtener información de IA), las empresas deben considerar primero algunas preguntas importantes:

• ¿Cómo se alinean nuestros datos con resultados comerciales específicos? Los modelos de IA necesitan datos seleccionados, relevantes y contextualizados para ser eficaces. En las primeras etapas, las empresas deben cambiar su enfoque, pasando de cómo se adquieren y almacenan los datos a cómo se utilizarán para la toma de decisiones basada en IA en funciones específicas. Cuando las empresas diseñan casos de uso específicos al almacenar y organizar sus datos, estos pueden ser más accesibles al momento de desarrollar nuevos procesos como IA, GenAI o... IA agente.
• ¿Qué obstáculos encontramos en nuestro camino? ¿Cuándo? McKinsey En una encuesta a 100 líderes de alto nivel de industrias de todo el mundo, casi el 50 % tuvo dificultades para comprender los riesgos generados por las transformaciones digitales y analíticas, sin duda el principal problema de la gestión de riesgos. En su afán por obtener resultados, las empresas a menudo sacrifican la estrategia por la velocidad. En cambio, los líderes deben analizar cuidadosamente todos los ángulos, pensar en el futuro e intentar mitigar cualquier riesgo potencial.
• ¿Cómo podemos optimizar nuestros datos para aumentar la eficiencia? A medida que aumenta la necesidad de datos, es común que los gerentes se vuelvan ciegos y se centren únicamente en su propio departamento. Este tipo de pensamiento compartimentado genera redundancia de datos y una menor velocidad de recuperación, por lo que las empresas deben priorizar la comunicación y la colaboración interdisciplinarias desde el principio.

 4 mejores prácticas para desarrollar una base de datos sólida

Las empresas que invierten hoy en su capa de datos se preparan para el éxito a largo plazo de la IA en el futuro. Aquí tienes cuatro prácticas recomendadas para asegurar el futuro de tu estrategia de datos:

1. Garantizar la calidad y la gobernanza de los datos

• Establecer el linaje de datos, la gestión de metadatos y los controles de calidad automatizados
• Aproveche los catálogos de datos impulsados ​​por IA para una mejor capacidad de descubrimiento y clasificación
• Simplifique la gestión de datos para garantizar una gobernanza fluida de datos estructurados y no estructurados, modelos de aprendizaje automático (ML), cuadernos, paneles y archivos

Un buen ejemplo de una empresa que utiliza activamente la IA para garantizar la calidad y la gobernanza de los datos es SAP, que integra capacidades de ML dentro de su suite de gestión de datos para identificar y rectificar inconsistencias de datos, mejorando así la calidad general de los datos y manteniendo prácticas sólidas de gobernanza de datos en todas sus plataformas.

2. Fortalecer la seguridad de los datos, la privacidad y el cumplimiento normativo

• Implementar Seguridad de confianza cero mediante el cifrado de datos en reposo y en tránsito
• Utilice la detección de amenazas impulsada por IA para identificar anomalías y prevenir infracciones
• Garantizar el cumplimiento de las regulaciones globales como GDPR y CCPAy automatizar informes/auditorías mediante IA

Una empresa que está haciendo cosas innovadoras en la cadena de suministro digital y la gestión de riesgos de terceros es Cometa negraLa plataforma de inteligencia de Black Kite proporciona inteligencia de forma rápida y rentable a terceros y cadenas de suministro, priorizando los hallazgos en un panel simplificado que los equipos de gestión de riesgos pueden utilizar fácilmente para cerrar brechas de seguridad críticas.

3. Explorar asociaciones estratégicas

• Evalúe sus propias capacidades de análisis avanzado y estudie cómo funcionan los datos existentes
• Busque socios que puedan integrar IA, ingeniería de datos y análisis en una plataforma fácil de administrar.

Algunas soluciones de socios basadas en la nube que pueden ayudar a estructurar los datos para el éxito de la IA son: (a) Databricks, que se integra con herramientas existentes y ayuda a las empresas a construir, escalar y gobernar datos/IA (incluidos GenAI y otros modelos de ML); y (b) Copo de nieve, que opera una plataforma que permite el análisis de datos y el acceso simultáneo a conjuntos de datos con una latencia mínima.

4. Fomentar una cultura basada en datos

• Democratizar el acceso a los datos mediante la implementación de herramientas de IA de autoservicio que utilizan consultas en lenguaje natural (NLQ) para hacer accesible el conocimiento de los datos
• Capacitar a los empleados en inteligencia artificial y alfabetización de datos, y capacitar a los equipos en inteligencia artificial, GenAI y otros procesos de gobernanza de datos.
• Fomentar la colaboración entre científicos de datos, ingenieros y equipos comerciales para facilitar el intercambio de datos y generar conocimientos más integrales.

Un excelente ejemplo de una empresa que promueve activamente una cultura basada en datos que depende en gran medida de la IA es Amazon, que utiliza ampliamente los datos de los clientes para personalizar las recomendaciones de productos, optimizar la logística y tomar decisiones comerciales informadas en todas sus operaciones, haciendo de los datos un pilar central de su estrategia.

Construyendo una base de datos para el futuro

De acuerdo con un reciente encuesta KPMGEl 67 % de los líderes empresariales espera que la IA transforme radicalmente sus negocios en los próximos dos años, y el 85 % cree que la calidad de los datos será el mayor obstáculo para el progreso. Esto significa que es hora de replantearnos los datos en sí, centrándonos no solo en el almacenamiento, sino también en la usabilidad y la eficiencia. Al organizar sus bases de datos ahora, las empresas pueden asegurar el futuro de sus inversiones en IA y posicionarse para una innovación continua y sostenible.