Inmadurez de los datos: Un obstáculo para la IA avanzada

La inmadurez de los datos, en el contexto de la IA, se refiere a las prácticas de datos subdesarrolladas o inadecuadas de una organización, que limitan su capacidad para aprovechar la IA de manera eficaz. Abarca cuestiones relacionadas con la calidad de los datos, la accesibilidad, la gobernanza y la infraestructura como:

• Mala calidad de los datos : Los datos inconsistentes, incompletos u obsoletos conducen a resultados de IA poco confiables.
• Disponibilidad limitada de datos : Los silos de datos entre departamentos dificultan el acceso y el análisis exhaustivo, lo que limita la información.
• Gobernanza de datos débil : La falta de políticas sobre propiedad de datos, cumplimiento y seguridad introduce riesgos y restringe el uso de la IA.
• Infraestructura de datos inadecuada : La falta de herramientas e infraestructura impide el procesamiento de datos y el entrenamiento de modelos de IA a escala.
• Estrategia de datos poco clara : La falta de una estrategia clara da lugar a iniciativas descoordinadas y a un enfoque limitado en datos valiosos para la IA.

La inmadurez de los datos impide que las organizaciones aprovechen todo el potencial de la IA, porque los datos de alta calidad, bien gestionados y accesibles son fundamentales para desarrollar sistemas de IA fiables y eficaces. Las organizaciones que buscan superar la inmadurez de los datos a menudo comienzan por desarrollar una estrategia de datos, implementar políticas de gobernanza de datos, invertir en infraestructura de datos y mejorar la alfabetización de datos en todos los equipos.

Pasamos por todo eso para llegar al verdadero punto de esta publicación: la inmadurez de los datos es un obstáculo para la adopción de la IA. La adopción ya se está desacelerando porque las organizaciones, en su mayoría, ya han elegido las opciones más fáciles de usar en materia de IA generativa (chatbots, asistentes, copilotos) y se están topando con problemas de inmadurez de datos a medida que intentan avanzar hacia casos de uso más valiosos, como la automatización del flujo de trabajo. Las organizaciones que no prioricen la madurez de los datos tendrán dificultades para desbloquear estas capacidades de IA más avanzadas.

La inmadurez de los datos conduce a una falta de confianza en el análisis y la previsibilidad de la ejecución. Esto pone freno a cualquier plan de aprovechar la IA de una manera más autónoma, ya sea para la automatización de procesos comerciales o operativos. Un estudio de 2023 realizado por MIT Sloan Management Review destaca que las organizaciones con prácticas de gestión de datos maduras tienen un 60 % más de probabilidades de tener éxito en la automatización del flujo de trabajo que aquellas con prácticas de datos inmaduras. La inmadurez de los datos limita la precisión predictiva y la confiabilidad de la IA, que son cruciales para las funciones autónomas donde las decisiones se toman sin intervención humana.

Las organizaciones deben —y ese es el RFC DEBEN— poner en orden sus centros de datos antes de poder aprovechar realmente el potencial de la IA para optimizar los flujos de trabajo y liberar tiempo valioso para que los humanos se concentren en la estrategia y el diseño, tareas para las que la mayoría de las IA aún no están bien preparadas.