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Realizar el aprovechamiento de la Inteligencia Artificial requiere de un mínimo de calidad de los datos disponibles.
¿Su empresa está lista para usar IA? X-Data revela los cuatro pasos clave para no fracasar en el intento.
De buenas intenciones está empedrado el camino que conduce a los infiernos. La disposición de las empresas para capitalizar la Inteligencia Artificial (IA) es un ejemplo de esta expresión de la sabiduría popular.
La mayoría de las empresas en el mundo tienen la disposición de implementar soluciones de IA. Pero no basta.
Una de las principales razones para esta realidad es que pocas organizaciones se detienen a cuestionar si su organización está realmente preparada para ello.
Al respecto, la consultora X-DATA apunta que, sin una estrategia sólida de Data Readiness (preparación de datos), cualquier inversión de Inteligencia Artificial (IA) está destinada a fracasar.
Su reciente eBook, Data Readiness: ¿Cómo preparar los datos de tu empresa para implementar Inteligencia Artificial?, ofrece una hoja de ruta concreta para ayudar a organizaciones a tener su data preparada.
De esta manera podrán asegurar la correcta toma de decisiones para impulsar la transformación digital real.
“En la actualidad solo el 3% de los datos de una organización cumplen con los estándares básicos de calidad”, señala uno de los principales hallazgos de la investigación de la empresa especializada en análisis y visualización de información , X-Data.
Dicho de otro modo, el 97% de la dsta mal organizada podría estar frenando el potencial real de la inteligencia artificial.
A continuación se muestran cuatro pasos fundamentales para la preparación de los datos para una implementación de IA exitosa, según los especialistas de X-Data:
1.- Definir objetivos claros para la IA
Antes de recolectar datos, se tiene que definir el objetivo del uso de la IA en la empresa.
¿Qué problemas se buscan resolver? Es fundamental establecer objetivos claros, específicos, medibles, alcanzables y relevantes.
El impacto no está en la tecnología, sino en su alineación con las prioridades estratégicas del negocio.
Objetivos clave:
- Aumentar eficiencia operativa: Automatizar procesos, optimizar recursos y reducir costos.
- Mejorar experiencia del cliente: Personalizar interacciones, anticipar necesidades y ofrecer un servicio superior.
- Innovar: Desarrollar nuevos productos basados en datos y crear servicios personalizados.
- Obtener ventaja competitiva: Tomar decisiones informadas y descubrir nuevas oportunidades de negocio.
Al definir estos objetivos, es posible enfocar los esfuerzos en la recopilación y preparación de los datos más importantes.
2.- Inventario de fuentes de datos
Se recomienda crear un inventario detallado de las fuentes de datos que incluya ubicación, formato y frecuencia de actualización.
Saber con qué datos cuentan y dónde los almacenan es tan importante como la calidad.
Las empresas manejan datos de diversas fuentes:
- El CRM almacena información de clientes como datos personales, interacciones e historial de compras
- Mientras, el ERP concentra aspectos operativos como finanzas, inventario y recursos humanos.
Marketing se enfoca en el rendimiento de campañas, mientras Ventas registra transacciones y facturación. También se integran datos de IoT (sensores, geolocalización), bases internas con historial e investigación, y fuentes externas como mercado, competencia y demografía.
3.- Evaluar la calidad y relevancia de los datos
No se trata de tener mucha data, sino de tener los datos correctos y en condiciones de uso. Una vez identificadas las fuentes de estos, hay que asegurarse de analizar la data disponible.
Si los datos están estructurados o no, si están completos, son precisos y qué tan relevantes son para los objetivos de negocio.
Esto debido a que la información incompleta, inexacta o inconsistente puede llevar a resultados erróneos y decisiones equivocadas.
4.- Diagnóstico de infraestructura
La preparación también requiere revisar si las empresas cuentan con las herramientas, procesos y plataformas adecuadas para escalar el uso de información e IA.
¿La infraestructura es segura, escalable y eficiente? Es vital contar con herramientas para almacenar, limpiar, transformar y analizar data, así como cumplir con regulaciones como la Ley Federal de Protección de Datos Personales.
