Todas las encuestas sobre IA generativa —incluida la nuestra— apuntan a una conclusión ineludible: la falta de madurez de los datos va a impedir que se aproveche plenamente el potencial de la IA generativa.
Cuando preguntamos por los retos para la adopción de la IA, la respuesta más frecuente, elegida por el 56 % de los encuestados, fue «la falta de madurez de los datos».
Un rápido vistazo al sector confirma que la falta de madurez de los datos supone un serio obstáculo para la adopción de la IA.
Existe consenso en el sector en que la falta de madurez de los datos está afectando negativamente a las iniciativas de IA.
¿Qué es la inmadurez de los datos?
La inmadurez de los datos, en el contexto de la IA, hace referencia a las prácticas de datos poco desarrolladas o inadecuadas de una organización, que limitan su capacidad para aprovechar eficazmente la IA. Engloba problemas relacionados con la calidad, la accesibilidad, la gobernanza y la infraestructura de los datos, como:
- Mala calidad de los datos: Los datos incoherentes, incompletos o desactualizados generan resultados de IA poco fiables.
- Disponibilidad limitada de los datos: Los silos de datos entre departamentos dificultan el acceso y el análisis exhaustivo, lo que limita la obtención de información valiosa.
- Gobernanza de datos deficiente: La falta de políticas sobre la propiedad, el cumplimiento normativo y la seguridad de los datos genera riesgos y limita el uso de la IA.
- Infraestructura de datos inadecuada: La falta de herramientas e infraestructura suficientes dificulta el procesamiento de datos y el entrenamiento de modelos de IA a gran escala.
- Estrategia de datos poco clara: La falta de una estrategia clara da lugar a iniciativas descoordinadas y a una atención limitada a los datos valiosos para la IA.
La falta de madurez de los datos impide que las organizaciones aprovechen todo el potencial de la IA, ya que disponer de datos de alta calidad, bien gestionados y accesibles es fundamental para desarrollar sistemas de IA fiables y eficaces. Las organizaciones que buscan superar esta falta de madurez suelen empezar por crear una estrategia de datos, aplicar políticas de gobernanza de datos, invertir en infraestructura de datos y mejorar la alfabetización en datos de los distintos equipos.
El impacto en la adopción de la IA
Hemos repasado todo lo anterior para llegar al verdadero objetivo de esta publicación: la falta de madurez de los datos frena la adopción de la IA. Esta adopción ya se está ralentizando porque, en su mayoría, las organizaciones ya han aprovechado las oportunidades más accesibles de la IA generativa (chatbots, asistentes y copilotos) y se están topando con problemas derivados de la falta de madurez de los datos al intentar avanzar hacia casos de uso de mayor valor, como la automatización de flujos de trabajo. Las organizaciones que no den prioridad a la madurez de los datos tendrán dificultades para aprovechar estas capacidades de IA más avanzadas.
La falta de madurez de los datos genera desconfianza en los análisis y en la previsibilidad de la ejecución. Esto frena cualquier plan para aprovechar la IA de forma más autónoma, ya sea para automatizar procesos empresariales u operativos. Un estudio de 2023 de MIT Sloan Management Review destaca que las organizaciones con prácticas maduras de gestión de datos tienen un 60 % más de probabilidades de lograr buenos resultados en la automatización de flujos de trabajo que aquellas cuyas prácticas de datos son poco maduras. La falta de madurez de los datos limita la precisión predictiva y la fiabilidad de la IA, aspectos cruciales para las funciones autónomas en las que se toman decisiones sin intervención humana.
Las organizaciones deben —y se trata de un «DEBEN» en el sentido normativo de las RFC— poner en orden sus datos antes de poder aprovechar realmente el potencial de la IA para optimizar los flujos de trabajo y liberar un tiempo valioso que permita a las personas centrarse en la estrategia y el diseño, tareas para las que la mayoría de los sistemas de IA aún no están bien preparados.
Superar la inmadurez de los datos
Abordar la falta de madurez de los datos es fundamental para habilitar capacidades avanzadas de IA. Entre los pasos clave se incluyen:
- Desarrollar una estrategia de datos clara
Alinear la recopilación, la gestión y los estándares de calidad de los datos con los objetivos de la organización para garantizar que los datos respalden eficazmente los proyectos de IA. - Implanta una gobernanza de datos sólida
Establece políticas de propiedad, cumplimiento normativo, seguridad y privacidad de los datos para mejorar su calidad y generar confianza en la información obtenida mediante la IA. - Invierta en una infraestructura de datos escalable
Adopte una infraestructura moderna, como el almacenamiento en la nube y las canalizaciones de datos, para facilitar un procesamiento eficiente y un entrenamiento escalable de la IA. - Mejorar los estándares de calidad de los datos
Establezca estándares de precisión, coherencia e integridad de los datos, con una supervisión y depuración periódicas. - Promover la alfabetización en datos y la colaboración
Fomentar una cultura de alfabetización en datos y de trabajo en equipo entre las unidades de datos y de negocio para mejorar la accesibilidad y el impacto de los datos.
Al adoptar estas prácticas, las organizaciones pueden establecer una base de datos sólida para la IA, lo que permite optimizar los flujos de trabajo, reducir los riesgos y disponer de más tiempo para tareas estratégicas.
La madurez de los datos no es solo una necesidad técnica, sino una ventaja estratégica que permite a las organizaciones aprovechar todo el potencial de la IA. Al superar la falta de madurez de los datos, las organizaciones pueden pasar de aplicaciones básicas de IA a casos de uso más transformadores y orientados a generar valor, lo que, en última instancia, las posiciona para alcanzar el éxito a largo plazo en un futuro impulsado por la IA.
Para obtener más información, consulte nuestro Informe del Índice de Madurez de la Empresa Digital de 2024.
Sobre el autor
Lori MacVittie es ingeniera distinguida y evangelista jefe en la Oficina del CTO de F5, y cuenta con una amplia experiencia en entrega de aplicaciones, estrategia de automatización e infraestructura. Es conocida por convertir la complejidad en claridad, ya sea definiendo mecanismos de protección para agentes de IA, analizando arquitecturas multinube frágiles o explorando los límites de los sistemas escalables. Aporta más de treinta años de experiencia en el sector en desarrollo de aplicaciones, arquitectura de TI y operaciones de redes y sistemas. Antes de incorporarse a F5, fue una galardonada editora de tecnología. MacVittie posee un máster en Informática y es una autora prolífica cuyas publicaciones abarcan la seguridad, la nube y la arquitectura empresarial. También es una apasionada de los juegos de mesa y los videojuegos, y expresa sin complejos sus firmes opiniones sobre el queso.
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