A medida que la adopción de la IA se acelera en todas las industrias, las organizaciones se apresuran a transformar los datos que la impulsan. De hecho, sin datos fiables, incluso los sistemas de inteligencia artificial más avanzados están condenados al fracaso.
Muchas organizaciones invierten mucho en el desarrollo de modelos, pero a menudo pasan por alto un desafío subyacente crucial: la ceguera de la IA. Este término se refiere al hecho de que las organizaciones no evalúan si sus datos son realmente adecuados para el uso de la IA, que los humanos confían ciegamente en los resultados de la IA y que los propios sistemas de IA desconocen las lagunas y sesgos en los datos. Si estos defectos pasan desapercibidos, pueden generar resultados inexactos, malas decisiones y, en última instancia, el fracaso de las iniciativas de IA.
Las herramientas tradicionales de procesamiento de datos no han seguido el ritmo de la innovación y muchas no están equipadas para cumplir con los requisitos específicos del aprendizaje automático. El resultado es una falta de confianza. De hecho, un estudio reciente revela que sólo el 42% de los altos ejecutivos tienen plena confianza en la información que genera hoy la IA.
Para superar este problema, las organizaciones deben asegurarse de que están haciendo todo lo posible para preparar adecuadamente sus bases de datos para proporcionar información y recomendaciones confiables de IA. En un mundo donde puede contribuir a todo, desde la experiencia del cliente hasta las interrupciones de la cadena de suministro, el costo de confiar ciegamente en datos incorrectos es simplemente demasiado alto como para ignorarlo.
¿Por qué preocuparse por la ceguera de la IA?
Las iniciativas de IA a menudo fracasan por varias razones, incluida la mala calidad de los datos, los modelos ineficaces y la falta de un retorno de la inversión medible. La introducción de datos erróneos en los sistemas de IA genera resultados inexactos y refuerza el sesgo. Por lo tanto, si no puedes confiar en tus datos, no puedes confiar en tu IA.
La IA sigue ganando importancia para las empresas y se espera que el gasto en TI supere los 6 billones de dólares en 2026, según Gartner. A medida que esta tecnología se convierte en una herramienta clave para la toma de decisiones, los errores en los datos pueden tener consecuencias reales, desde un mal servicio al cliente hasta entregas tardías o pedidos no cumplidos.
Muchas organizaciones asumen que sus datos son “lo suficientemente buenos” para que la IA cumpla con estos requisitos, sin darse cuenta de las lagunas ocultas: datos incompletos, inconsistentes o incluso desactualizados.
Para superar las deficiencias y los sesgos de la IA, las empresas deben construir una base de datos que sea integral, consistente y que pueda entregarse casi en tiempo real. Sin él, las organizaciones corren riesgos en sus decisiones.
Las herramientas tradicionales no son suficientes para la IA
Para realmente ofrecer valor, la IA necesita datos contextuales, en tiempo real y adecuados para su propósito, y las herramientas tradicionales simplemente no están diseñadas para medir esto.
Fueron diseñados para generar informes, no para el aprendizaje automático. Como resultado, a menudo carecen de métricas específicas de IA para detectar fuentes sesgadas, información desactualizada, mala trazabilidad de los datos o falta de diversidad en los conjuntos de entrenamiento. Muchos de estos problemas no aparecen en los paneles, pero aun así pueden generar resultados de IA sesgados o poco confiables.
Para garantizar que los conocimientos de la IA sean confiables y procesables, las organizaciones necesitan un nuevo nivel de inteligencia y confianza en sus canales de datos. Es esencial definir claramente los parámetros de diversidad, puntualidad y precisión. Sólo cuando estas bases estén establecidas y la IA se base en los datos correctos podrá escalar de manera efectiva.
Las organizaciones deberían tomar medidas para evaluar la idoneidad de sus datos para el uso de la IA. De esta manera ganarán visibilidad sobre los indicadores relacionados con la IA, como la idoneidad, la exhaustividad, la puntualidad y la trazabilidad, lo que les permitirá comprender mejor la fiabilidad de sus datos. Este conocimiento integral les permitirá ser más competitivos en su sector. Debido a que el análisis de confiabilidad de los datos es un proceso continuo en lugar de una auditoría única, permite evaluaciones dinámicas y en evolución a medida que cambian los datos.
El siguiente paso: datos impulsados por IA
La IA tiene potencial transformador, siempre que los datos que la alimentan se procesen adecuadamente. Las empresas deben tener paciencia a la hora de implementar la IA y no descuidar el paso de garantizar que los datos que la alimentan sean lo más completos, fiables y recientes posible. Si la confianza en los datos se integra en cada proyecto de IA desde el principio, las empresas pueden mantenerse a la vanguardia al implementar la IA y aprovechar todo su potencial.
En última instancia, el uso de la IA para informar la toma de decisiones comienza con tener los datos fundamentales correctos. Si las empresas pueden garantizar la confiabilidad de sus datos, podrán crear mejores modelos, tomar decisiones más rápidas y ganarse la confianza duradera de los clientes.
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Par James FisherDirector de estrategia chez Qlik
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