La inteligencia artificial (IA) está revolucionando la forma en que las empresas operan, toman decisiones y atienden a los clientes. Sin embargo, para aprovechar eficazmente su potencial, las organizaciones deben enfrentarse a una cuestión fundamental: ¿están los datos de que disponen preparados para la IA? Junto con los expertos de Gimmal, esbozamos los principios clave para preparar los datos para las implantaciones de IA: conformes, seguros y eficaces.
Principales conclusiones
La mayoría de las organizaciones están invirtiendo en IA, pero pocas obtienen beneficios reales de ella: la razón es la falta de preparación de los datos. Los datos deben estructurarse, consolidarse y clasificarse antes de que puedan ser utilizados por los modelos de IA. Simples errores, como la falta de higiene de los datos o la dispersión de los archivos, pueden llevar a la exposición de información confidencial o a decisiones equivocadas. La IA no arreglará el desorden de datos por ti: tienes que hacerlo antes de la implementación.
Índice
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La realidad de la aplicación de la IA
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El problema de la mala calidad de los datos
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La IA como impulso para la gestión de la información
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Los tres pilares de la preparación de datos: Comprender, Combinar, Clasificar
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Proteger los datos críticos, no sólo los PII
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Resumen
La realidad de la aplicación de la IA
Aunque la IA está en boca de todos, muchas empresas la están implantando sin objetivos claros. Los empleados están probando herramientas de IA sin una estrategia, lo que acaba malgastando recursos y asumiendo riesgos. Según un estudio del MIT, aunque el 75% de los directores de datos creen en el potencial transformador de la IA, hasta el 78% no ha obtenido ningún valor de ella. ¿La razón? Los datos no están preparados para el análisis y el aprendizaje automático.
El problema de la mala calidad de los datos
Las organizaciones son ricas en datos, pero pobres en conocimientos. La IA no limpia los datos automáticamente: si le das información no estructurada o anticuada, los resultados serán erróneos. ¿Un ejemplo? Herramientas como Copilot pueden acceder sin saberlo a archivos sensibles de RRHH e incorporarlos a los documentos generados. Sin gestión de accesos y clasificación de datos, aumenta el riesgo de violación de datos.
La IA como impulso para la gestión de la información
La IA es la excusa perfecta para mejorar la gestión de la información. Con las soluciones de Gimmal, es posible estructurar los datos no sólo en términos de riesgo, sino también en términos de valor empresarial. La IA requiere datos:
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estructurada y normalizada,
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fácilmente accesible y bien descrita,
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adecuadamente protegidos y conformes.
Sólo entonces puede funcionar realmente en beneficio de la organización.
Los tres pilares de la preparación de datos: Comprender, Combinar, Clasificar
Comprende: educa a los empleados en la higiene de los datos: dónde guardar los archivos, cómo nombrarlos, cuándo borrarlos. Cambiar los hábitos es el primer paso hacia el orden.
Combinar: Reduce la distracción de datos. ¿Archivos en Google Drive, Box, SharePoint, Dropbox? Consolida tus datos en un único entorno, haciéndolos más fáciles de gestionar y seguros.
Clasificar: Etiqueta los datos según su sensibilidad. Un sencillo sistema de clasificación te permite controlar el acceso y el cumplimiento.
Proteger los datos críticos, no sólo los PII
A menudo nos centramos en los datos personales, pero no es lo único que necesita protección. Los datos sensibles incluyen:
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Propiedad intelectual (algoritmos, código fuente, patentes),
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secretos comerciales (estrategias, planes de desarrollo),
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datos financieros (previsiones, presupuestos),
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documentación de personal (salarios, evaluaciones),
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información sobre clientes y socios (contratos, acuerdos).
Todos estos elementos deben estar identificados y protegidos contra fugas accidentales.
Resumen
La inteligencia artificial es una gran oportunidad, pero sólo para los que controlan bien sus datos antes de implantarla. No se trata de grandes inversiones en tecnología, sino de una estrategia meditada, clasificación de datos y formación de los empleados. Con la ayuda de las soluciones de Gimmal, puedes sentar las bases para una implantación segura, conforme y valiosa de la IA. La preparación de los datos no es una moda, es un requisito para el éxito.
