La inteligencia artificial (IA) en la gestión de datos puede ser la herramienta más importante para que cualquier empresa u organización tome decisiones más eficaces y basadas en datos en el momento. Sin embargo, el camino hacia la gestión de datos basada en IA puede ser desalentador. Este blog comparte algunas ideas sobre lo que esto implica, junto con algunos consejos para ayudarle a determinar si su organización está preparada para la gestión de datos con IA.
Consideraciones sobre su infraestructura de datos
Una infraestructura de datos robusta y resistente es un requisito obligatorio porque es un elemento fundamental para implementar una gestion des données IA eficaz. Sus sistemas de gestión de bases de datos tendrán que hacer frente a los grandes volúmenes de datos que utilizan los modelos de IA. El rendimiento de una base de datos de alto rendimiento depende de una red de baja latencia para el procesamiento en tiempo real de flujos de datos a escala. La infraestructura de datos incluye el hardware, el software y los procesos que soportan la recopilación, el almacenamiento y el procesamiento de datos. Una infraestructura bien diseñada garantiza la disponibilidad de los datos para un acceso rápido y sencillo por parte de las aplicaciones impulsadas por la IA, como los sistemas informatique décisionnelle en tiempo real.
También debe asegurarse de que su infraestructura es lo suficientemente flexible y escalable como para seguir prestándole un buen servicio a medida que su empresa crece y surgen nuevas tecnologías. Determina si tus datos se consolidarán en un repositorio centralizado, como un almacén de datos empresariales (EDW), en un lago de datos o de forma distribuida.
Decida si su infraestructura de datos será local, híbrida, en la nube o multi-nube para satisfacer sus necesidades de crecimiento y cumplimiento.
La calidad de los datos es primordial
Las decisiones basadas en IA sólo tendrán éxito cuando se tomen a partir de datos de alta calidad. El dicho "basura entra, basura sale" sigue siendo tan válido como siempre. Al aplicar la validación y limpieza de datos, puede corroborar la autenticidad de sus datos. La realización continua de auditorías y comprobaciones de calidad de los datos ayuda a garantizar su integridad y ofrece la oportunidad de abordar cualquier laguna. Las incoherencias en la introducción de datos suelen dar lugar a falsas predicciones de IA. Una combinación de procesos exhaustivos de gouvernance y gestión de datos generará la confianza de los usuarios en la calidad de sus datos.
La calidad de los datos se define como su exactitud, integridad y corrección. La mala calidad de los datos da lugar a perspectivas erróneas, lo que conduce a una mala prise de décision. Implemente sólidas actividades de gestión de la calidad de los datos, como la creación de perfiles, la limpieza y la validación de los datos. La supervisión continua y los controles de calidad pueden ayudar a detectar problemas, garantizando que los modelos de IA se entrenen con datos sólidos.
Seguridad y privacidad de los datos en AI gestion des données
Los mecanismos de seguridad y privacidad son esenciales, ya que las aplicaciones de IA pueden manejar información importante y a menudo confidencial. La aplicación de medidas de seguridad estrictas protegerá sus datos frente a accesos no autorizados, infracciones y ciberataques. Implemente medidas sólidas de seguridad y privacidad de los datos, como el cifrado, los controles de acceso y las auditorías periódicas, para proteger la información confidencial de conformidad con normativas como el GDPR, la HIPPA o la CCPA.
¿Está preparado tecnológicamente para la gestion des données mediante IA?
Estar preparado tecnológicamente significa que su pila tecnológica es compatible con las herramientas de IA. Examine la capacidad de su hardware y software disponibles para satisfacer las necesidades computacionales que necesitan los modelos de IA. Sus sistemas deben ser lo suficientemente flexibles como para incorporar herramientas y marcos de IA.
Tener un plan de competencias
Evalúe las habilidades de su equipo para gestionar iniciativas de datos impulsadas por IA. Es probable que la formación también tenga que ver con colmar las lagunas. La formación continua y la contratación de expertos pueden ayudarle a mejorar las competencias de la organización en IA. Invertir en programas de formación para volver a capacitar a los trabajadores actuales garantizará que dispongan de conjuntos de habilidades que les permitan ejecutar proyectos de IA de forma eficiente.
Su hoja de ruta gouvernance datos
La gouvernance datos garantiza que los datos se gestionan de forma correcta y responsable. Cree marcos de gouvernance sólidos para declarar la propiedad, la administración y la responsabilidad de los datos. Desarrollar e imponer el cumplimiento de las mejores prácticas gestion des données mediante la creación de políticas que rijan las operaciones de IA y proporcionen funciones específicas para supervisar las responsabilidades de gouvernance de datos.
Casos prácticos y medibles
Usted se da cuenta del valor cuando encuentra retos específicos y aplicaciones prácticas en las que la IA puede tener un impacto positivo en su organización. Algunos ejemplos son el mantenimiento predictivo, la segmentación de clientes, la détection des fraudes y la optimización de la cadena de suministro. Siempre deben establecerse objetivos y KPI claros para realizar un seguimiento del éxito de las iniciativas de IA. Estos objetivos pueden ser la mejora de la eficiencia operativa, la mejora de expérience client o el aumento de los ingresos.
Escala eficaz
La planificación a escala le ayuda a prepararse para el crecimiento en el futuro. Las soluciones de almacenamiento deben estar a la altura de las nuevas exigencias. Las soluciones de almacenamiento distribuido pueden ampliarse a través de una configuración serveur en cluster con una expansión sencilla. Cree una hoja de ruta para ampliar la IA al tiempo que satisface las necesidades de su empresa, que debe incluir la actualización de la tecnología, la asignación de recursos, la optimización de los procesos y la adaptación a nuevos casos de uso.
Plan de Cumplimiento y Normativa
Asegurarse de estar al día de los requisitos normativos evitará problemas legales y garantizará el cumplimiento de la normativa. También es esencial comprender la normativa sobre protección de datos, las leyes específicas del sector y la ética sobre el uso de la IA. Asegúrese de que existen procesos para la supervisión periódica de los cambios en la normativa y la adopción de las medidas necesarias para mantener el cumplimiento. Forme un equipo de cumplimiento que defina claramente su tarea de revisar periódicamente las políticas, realizar auditorías y programar sesiones de formación.
Selección de proveedores y herramientas
En diferentes organizaciones y circunstancias, las herramientas adecuadas para AI gestion des données se basarán en lo que su organización necesite para cumplir sus objetivos. ¿Cómo puede decidir entre ellas en función de la funcionalidad, el potencial de escalabilidad, la facilidad de integración y el precio? Pregunte a los proveedores potenciales sobre su competencia para su caso de uso, evaluándolos en los aspectos de fiabilidad, escalabilidad, soporte, facilidad de uso y coste. Compare las capacidades existentes con los requisitos de la organización. Coloque las herramientas que mejor se ajusten a cada capacidad por orden de importancia.
Presupuestar adecuadamente la tecnología y los nuevos recursos
Adquirir e instalar una nueva tecnología es un proceso largo, y hay que tener en cuenta los costes iniciales. Asegúrese de que su presupuesto se ajusta a la instalación inicial y a los costes corrientes. La adquisición de tecnología, la formación del personal y los costes continuos de mantenimiento y actualización son sólo algunos de los factores. Si planea emprender iniciativas de IA, asegúrese de contar con la base y el equilibrio necesarios de apoyo tecnológico y de recursos humanos: para la adquisición de hardware, la adquisición de software, la arquitectura de almacenamiento de datos y la contratación/formación de RRHH para atraer o hacer crecer a empleados con conocimientos de inteligencia artificial.
La adopción de un servicio de suscripción basado en la nube acelerará la obtención de valor, los costes de mantenimiento y el gasto de capital inicial. El proveedor se encarga del aprovisionamiento y las actualizaciones continuas.
Comunicación para mejorar la gestión del cambio
Un programa estructurado de gestión del cambio puede ayudar a que cualquier tecnología sea más aceptada y adoptada. Por ejemplo, hay que preparar a la organización para el cambio mediante una comunicación temprana de lo que va a cambiar y sus ventajas, y responder a la resistencia. Utilice estrategias como la creación de programas de formación y la implicación de las partes interesadas para facilitar la adopción. Cree la cultura de innovación adecuada que esté abierta al cambio y adopte prácticas de gestion des données de IA para avantage el máximo avantage.
Como un scout, prepárate
A la hora de evaluar si su empresa está preparada para gestionar datos de IA, hay que tener en cuenta varias consideraciones, entre ellas algo más que la solidez y la velocidad de las conexiones de datos. Comience con estas piedras angulares y despeje el camino para su transformación con IA utilizando estos Datos para innovar, aprender y evolucionar en su viaje impulsado por los datos. Comprométase: evalúe los sistemas actuales, cree los cambios necesarios y habilite la cultura de aprendizaje y ajuste continuos.
Si realiza un examen detallado de su preparación y subsana las posibles deficiencias, podrá facilitar la transición y optimizar la forma de aprovechar la IA en la gestion des données.
