¿Quieres aprovechar todo el potencial de la IA? Empieza por tus datos
¿Cómo se puede ganar la carrera contra el tiempo y extraer recursos de los datos de tu empresa y traducirlos en una mayor eficiencia y productividad?
Ese es uno de los retos fundamentales a los que se enfrentan los ejecutivos que buscan aprovechar la Inteligencia Artificial (IA) para el crecimiento empresarial. Si bien la IA promete transformar las industrias, su poder depende en última instancia de la calidad de los datos que la alimentan.
“Los datos son el combustible de la Inteligencia Artificial”, explica el profesor del IESE Luis Ferrándiz. “Si se incorporan datos mediocres a los algoritmos, los resultados también lo serán”.
¿Por qué es importante la calidad de los datos?
Las inversiones en herramientas digitales serán insuficientes si la información subyacente es inconsistente, incompleta o está mal estructurada.
Cuando los modelos de IA se entrenan con datos defectuosos, las decisiones resultantes se ven fundamentalmente comprometidas. Por eso, en tu empresa, no solo debes revisar la calidad de los conjuntos de datos existentes, sino también examinar la solidez de los procesos que se utilizan para recopilar y administrar la información.
“Los datos de alta calidad, coherentes y bien gestionados son la base esencial para crear modelos de IA fiables y escalables que puedan aportar un valor empresarial real”, afirma Ainhoa Alonso, EMBA del IESE y actual directora de datos e IA en la empresa de pagos PagoNxt.
Cinco pasos clave para poner en marcha tu plan de datos
A continuación, te presentamos algunos pasos que puedes seguir como directivo para alinear tu organización con una sólida estrategia de datos:
1. Crear una cultura basada en los datos
Según Ferrándiz, es fundamental fomentar una cultura corporativa que reconozca la importancia de contar con datos fiables. Esto significa garantizar que los datos sean accesibles en toda la empresa y que los empleados tengan los incentivos adecuados para utilizarlos. Solo así las empresas podrán planificar sus inversiones con confianza y tomar las decisiones necesarias para ejecutar una estrategia digital exitosa a largo plazo.
2. Formar y empoderar a los empleados
Las empresas deben ir más allá de los proyectos piloto e integrar la IA en los procesos empresariales y en las prácticas de trabajo, según un equipo del Centro de Investigación de Sistemas de Información del MIT en el que participa el profesor del IESE Evgeny Káganer. Crear equipos preparados para la IA significa proporcionar oportunidades y recursos para el reciclaje profesional. También es fundamental romper los silos entre departamentos y garantizar que las fuentes de datos estén perfectamente conectadas.
3. Implementar los sistemas adecuados
Káganer insta a implementar las plataformas modulares e interoperables y los ecosistemas de datos adecuados para permitir el libre flujo de inteligencia en toda la organización. Elegir la arquitectura adecuada es una decisión estratégica que determinará el flujo y la fiabilidad de los datos.
4. Establecer definiciones coherentes
“Asegúrate de implementar y mantener un marco semántico común que estandarice las definiciones de datos en todas las unidades de negocio”, afirma Alonso, de PagoNxt. Esto garantizará la coherencia, la interoperabilidad y una comprensión compartida de los conceptos de negocio y operativos clave en toda la empresa.
5. Fortalecer la gobernanza y la calidad de los datos
“Refuerza el marco de gobernanza de los datos para garantizar la precisión, el linaje y la confianza en la información que alimenta la toma de decisiones y los modelos de IA”, afirma Alonso. “La gobernanza y la propiedad de la administración de los datos deben estar en manos del Chief AI Officer, con un mandato claro para implementar normas y supervisar los niveles de acceso”, insta Ferrándiz.
De la estrategia a la ventaja competitiva
Para los líderes empresariales, el reto que plantean los datos es tanto técnico como cultural. Las organizaciones ganadoras serán aquellas que inviertan en procesos sólidos, capaciten a sus empleados para valorar los datos y actúen con decisión antes de que la competencia les supere.
En el entorno actual, en el que la IA está remodelando la ventaja competitiva, la cuestión no es si actuar o no, sino con qué rapidez se pueden convertir los datos de la empresa en un catalizador de la productividad y el crecimiento.
¿Quieres saber más sobre la transformación de la IA y prepararte para llevar tu carrera al siguiente nivel? El programa enfocado Artificial Intelligence for Executives del IESE, que se imparte en nuestros campus de Múnich, Madrid, Nueva York y Barcelona, te ayudará a perfeccionar tus habilidades y a ser un líder más eficaz en la era de la IA.
