¿Quieres defender la IA? Empieza por tus datos.
¿Cómo se puede ganar la carrera contra el tiempo para extraer los recursos de datos de sus empresas 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 a los algoritmos datos que no son lo suficientemente buenos, los resultados tampoco 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, su empresa no solo debe revisar la calidad de sus conjuntos de datos existentes, sino también examinar la solidez de los procesos que utiliza 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, titulada del Executive MBA del IESE y actual directora de datos e IA de PagoNxt, una empresa de pagos.
Cinco pasos para poner en marcha tu plan de datos
A continuación, te presentamos algunos pasos que los directivos como tú pueden seguir 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 audaces necesarias para ejecutar una estrategia digital a largo plazo.
2. Formar y empoderar al personal.
Las empresas deben ir más allá de los proyectos piloto e integrar la IA en los procesos empresariales y las prácticas de trabajo, según un equipo en el que participa el profesor del IESE Evgeny Káganer, del Centro de Investigación de Sistemas de Información del MIT. 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. Implemente 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. Establezca definiciones coherentes.
Asegúrese 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 permitirá la coherencia, la interoperabilidad y una comprensión compartida de los conceptos clave de negocio y operativos en toda la empresa.
5. Fortalecer la gobernanza y la calidad de los datos.
Reforzar 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 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, sino con qué rapidez se pueden convertir los datos de la empresa en un catalizador de la productividad y el crecimiento.
¿Desea saber más sobre la transformación de la IA o prepararse para llevar su carrera al siguiente nivel? El programa enfocado de Artificial Intelligence for Executives del IESE, que se imparte en nuestros campus de Múnich, Madrid, Nueva York y Barcelona, le ayudará a perfeccionar sus habilidades y a aprender a ser un líder más eficaz en la era de la IA.
