¿Está su ecosistema de datos listo para la inteligencia artificial? Cómo las empresas pueden asegurarse de que sus sistemas estén preparados para una transformación de inteligencia artificial

Como la moneda del futuro, recopilar datos es un proceso familiar para las empresas. Sin embargo, la era anterior de tecnologías y herramientas restringió a las empresas a datos simples y estructurados, como información transaccional y conversaciones de clientes y centros de llamadas. A partir de ahí, las marcas utilizaban el análisis de sentimiento para ver cómo se sentían los clientes sobre un producto o servicio.

Nuevas herramientas y capacidades de inteligencia artificial presentan una oportunidad increíble para que las empresas vayan más allá de los datos estructurados y aprovechen los conjuntos de datos complejos y no estructurados, desbloqueando un valor aún mayor para los clientes. Por ejemplo, los grandes modelos de lenguaje (LLM) pueden analizar las interacciones humanas y extraer información crucial que enriquece la experiencia del cliente (CX).

Sin embargo, antes de que las organizaciones puedan aprovechar el poder de la inteligencia artificial, hay muchos pasos que deben seguir para prepararse para una integración de inteligencia artificial, y uno de los más importantes (y fácilmente pasados por alto) es modernizar su ecosistema de datos. A continuación, se presentan algunas de las mejores prácticas y estrategias que las empresas pueden utilizar para hacer que sus ecosistemas de datos estén listos para la inteligencia artificial.

Dominar el patrimonio de datos

Las empresas deben recopilar y organizar sus datos en un repositorio central o patrimonio de datos para estar listas para la inteligencia artificial. El patrimonio de datos de una empresa es la infraestructura que almacena y gestiona todos los datos, con el objetivo principal de hacer que los datos estén disponibles para las personas adecuadas cuando los necesiten para tomar decisiones basadas en datos o obtener una visión holística de sus activos de datos. Desafortunadamente, la mayoría de las empresas no entienden su patrimonio de datos existente, ya sea debido a restricciones heredadas, datos segmentados, control de acceso pobre o una combinación de razones.

Para que las empresas puedan obtener una comprensión más profunda de su patrimonio de datos, deben trabajar con un socio que pueda proporcionar soluciones de inteligencia artificial, como una plataforma de orquestación de inteligencia artificial generativa unificada. Esta plataforma puede permitir que las empresas aceleren la experimentación y la innovación en LLM, aplicaciones nativas de inteligencia artificial, complementos personalizados y, lo más importante, almacenes de datos. Esta plataforma también puede funcionar como un banco de trabajo de inteligencia artificial seguro, escalable y personalizable, lo que ayuda a las empresas a obtener una comprensión más profunda de su ecosistema de datos, mejorando las soluciones de negocios impulsadas por la inteligencia artificial.

Tener una comprensión más profunda de su patrimonio de datos no solo mejora la eficacia de las soluciones de inteligencia artificial, sino que también ayuda a las organizaciones a utilizar sus herramientas de inteligencia artificial de manera más responsable y priorizando la seguridad de los datos. Los datos siguen volviéndose más detallados gracias a los procesos y capacidades impulsados por la inteligencia artificial, lo que subraya la necesidad de conformidad técnica con los requisitos de seguridad y el cumplimiento de las mejores prácticas de inteligencia artificial responsable.

Elevar la gobernanza y la seguridad de los datos

Los marcos de gobernanza de datos de las empresas deben someterse a un cambio significativo para estar listos para la inteligencia artificial. Los marcos de gobernanza de datos son una invención relativamente reciente centrada en activos de datos más tradicionales. Sin embargo, hoy en día, además de los datos estructurados, las empresas necesitan utilizar datos no estructurados, como la información de identificación personal (PII), correos electrónicos, comentarios de clientes, etc., que los marcos de gobernanza de datos actuales no pueden manejar.

Además, la inteligencia artificial generativa (Gen AI) está cambiando el paradigma de la gobernanza de datos de basado en reglas a guardrails. Las empresas necesitan definir límites, en lugar de confiar en reglas estrictas, ya que un éxito o fracaso no revela nada particularmente revelador. Al definir límites, calcular una tasa de éxito de probabilidad en un conjunto específico de datos y luego medir si los resultados permanecen dentro de esos parámetros, las organizaciones pueden determinar si una solución de inteligencia artificial es técnicamente conforme o si necesita ajustes.

Las organizaciones deben implementar y adoptar nuevas herramientas, enfoques y metodologías de gobernanza de datos. Las marcas líderes utilizan técnicas de aprendizaje automático para automatizar la gobernanza y la garantía de calidad de los datos. En particular, al establecer políticas y umbrales de antemano, estas empresas pueden automatizar más fácilmente la aplicación de los estándares de datos. Otras mejores prácticas de gobernanza de datos incluyen implementar protocolos de procesamiento y almacenamiento de datos rigurosos, anonimizar los datos cuando sea posible y restringir la recopilación de datos no autorizada.

Como el panorama regulatorio actual sobre la recopilación de datos impulsada por la inteligencia artificial sigue evolucionando, el incumplimiento podría generar multas y daños a la reputación. Navegar estas reglas emergentes requerirá un marco de gobernanza de datos integral que tenga en cuenta las leyes de protección de datos específicas de las regiones de operación de la empresa, como el Ley de Inteligencia Artificial de la UE.

De igual forma, las empresas deben mejorar la alfabetización de los datos en toda la organización. Las empresas necesitan hacer cambios en todos los niveles, no solo con personas técnicas, como ingenieros o científicos de datos. Comience con una evaluación de la madurez de los datos, evaluando las competencias de seguridad de los datos en diferentes roles. Esta evaluación puede detectar si, por ejemplo, los equipos no hablan el mismo lenguaje empresarial. Después de establecer una línea base, las empresas pueden implementar planes para mejorar la alfabetización y la conciencia sobre la seguridad de los datos.

Mejorar las capacidades de procesamiento de datos

Si no era evidente anteriormente, los datos no estructurados son la colina en la que las marcas fracasarán o tendrán éxito. Como se mencionó anteriormente, los datos no estructurados pueden incluir PII, correos electrónicos y comentarios de clientes, y cualquier dato que no se pueda almacenar en un archivo de texto regular, PDF, hoja de cálculo de Microsoft Excel, etc. La naturaleza poco manejable de los datos no estructurados los hace más difíciles de analizar o buscar. La mayoría de las herramientas y plataformas de tecnología de datos no pueden incorporar y actuar sobre datos no estructurados pesadamente, especialmente en el contexto de las interacciones diarias con los clientes.

Para superar los desafíos de los datos no estructurados, las organizaciones deben capturar este conocimiento no documentado, extraerlo y mapearlo en una base de conocimientos empresarial para crear una imagen completa de su ecosistema de datos. En el pasado, este proceso de gestión del conocimiento era laborioso, pero la inteligencia artificial lo está haciendo más fácil y asequible al recopilar datos de múltiples fuentes, corregir inconsistencias, eliminar duplicados, separar los datos importantes de los no importantes, etc.

Una vez que la inteligencia artificial se integra con un ecosistema de datos, puede ayudar a automatizar el procesamiento de activos complejos, como documentos legales, contratos, interacciones con el centro de llamadas, etc. La inteligencia artificial también puede ayudar a construir gráficos de conocimiento para organizar los datos no estructurados, lo que hace que las capacidades de la inteligencia artificial generativa sean más efectivas. Además, la inteligencia artificial generativa permite que las empresas recopilen y categoricen los datos en función de similitudes compartidas, descubriendo dependencias perdidas.

Aunque estas herramientas de análisis de datos emergentes impulsadas por la inteligencia artificial pueden dar sentido y extraer información de los datos desordenados o no organizados, las empresas también deben modernizar su pila de tecnología para respaldar estos conjuntos de datos complejos. Reinvigorar la pila de tecnología comienza con una auditoría, específicamente, una evaluación de qué sistemas están funcionando a un nivel que pueda funcionar con las innovaciones modernas, y cuáles no están a la altura. Las empresas también deben determinar qué sistemas existentes pueden integrarse con las nuevas herramientas.

Obtener ayuda para estar listo para la inteligencia artificial

Hacer que un ecosistema de datos esté listo para la inteligencia artificial es un proceso involucrado, tedioso y multietapa que requiere un alto nivel de experiencia. Pocas empresas poseen tal conocimiento o habilidades en casa. Si una marca elige aprovechar la experiencia de un socio para preparar su ecosistema de datos para la integración de la inteligencia artificial, hay ciertas cualidades que deben priorizar en su búsqueda.

Para empezar, un socio ideal debe poseer experiencia técnica en múltiples disciplinas interconectadas (no solo inteligencia artificial), como la nube, la seguridad, los datos, la experiencia del cliente, etc. Otro signo revelador de un socio excelente es si reconoce la importancia de la agilidad. A medida que el cambio tecnológico se acelera, se vuelve más desafiante predecir el futuro. Con ese fin, un socio ideal no debe intentar adivinar algún estado futuro; en cambio, ayuda al ecosistema de datos y al capital humano de una empresa a ser lo suficientemente ágiles como para adaptarse a las tendencias del mercado y las demandas de los clientes.

Además, como se discutió anteriormente, las tecnologías de inteligencia artificial se aplican a todos, no solo al equipo de ciencia de datos. La habilitación de la inteligencia artificial es un esfuerzo de toda la organización. Todos los empleados necesitan ser alfabetizados en inteligencia artificial, independientemente de su nivel. Un socio debe ayudar a cerrar esta brecha, combinando la experiencia empresarial y de personas para ayudar a las empresas a desarrollar las capacidades necesarias en casa.

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