Datos no estructurados: el ingrediente que falta en la próxima era de la IA

Resumen

Explica por qué los datos no estructurados contienen información empresarial fundamental en la era de la inteligencia artificial.
Define los datos no estructurados y cómo la IA extrae significado del texto, el audio y los elementos visuales.
Muestra cómo los datos no estructurados impulsan casos de uso de IA sensibles al contexto, proactivos y operativos.
Describe los pasos para preparar datos no estructurados para la IA mediante la gobernanza y los metadatos.
Considera los datos no estructurados como la base para una IA escalable y fiable.

Durante años, las estrategias de datos empresariales se centraron en la información que encajaba perfectamente en filas y columnas. Esto incluye campos como los ID de clientes, los pedidos de productos, los recuentos de inventario y los libros de contabilidad. Si bien este tipo de datos estructurados es fundamental, la IA ha cambiado las reglas sobre cómo se valoran los datos.

La verdad es que el contexto empresarial más importante rara vez se encuentra en una tabla. En cambio, se encuentra disperso en el trabajo diario con el que los equipos se ocupan habitualmente, como correos electrónicos, archivos PDF, contratos, presentaciones, notas de reuniones, grabaciones de llamadas y tickets de asistencia técnica.

Los analistas e investigadores estiman que aproximadamente el 80 % de los datos empresariales no están estructurados, lo que significa que se encuentran fuera de las bases de datos tradicionales. Como resultado, las organizaciones están tratando de crear sistemas inteligentes sin tener en cuenta gran parte de su conocimiento institucional.

En la era de la IA, especialmente como IA agencial , los datos no estructurados marcan la diferencia entre un modelo que suena impresionante y uno que ofrece información contextual. Esto plantea la pregunta: «¿Cuál es exactamente el papel de los datos no estructurados en la era de la IA?».

¿Qué son los datos no estructurados y cómo los utiliza la IA?

Los datos no estructurados son información que no llega en un esquema predefinido. No hay un «campo» específico para la opinión del cliente, el riesgo del contrato o el motivo por el que se retrasó un envío. En cambio, ese significado y contexto están integrados en el lenguaje, las imágenes o el audio.

Piensa en la diferencia de esta manera:

Datos estructurados: «Pedido n.º 48392 enviado el 18/12. Transportista: UPS. Estado: Entregado».
Datos semiestructurados: «El seguimiento del pedido n.º 48392 muestra la entrega el 18/12 a las 14:47».
Datos no estructurados: «El cliente dice que el paquete llegó dañado, quiere un reemplazo y está escalando el problema en las redes sociales».

Estos ejemplos son tipos de datos, pero solo uno encaja perfectamente en una base de datos. Los demás, los mensajes semiestructurados y no estructurados, no encajan perfectamente, pero ofrecen más detalles para que la empresa pueda tomar las medidas adecuadas.

Los datos no estructurados pueden ser más que solo texto sin formato. Pueden incluir:

Llamadas de voz y transcripciones.
Imágenes como recibos, escaneos e imágenes médicas.
Vídeos como inspecciones de sitios y grabaciones de formación.
Archivos PDF y presentaciones de diapositivas que contienen tablas, gráficos o capturas de pantalla incrustados.
Hojas de cálculo que están estructuradas técnicamente, pero que no están reguladas y contienen mucho contexto.

La IA hace que los datos no estructurados sean utilizables al extraer información, opiniones, temas y relaciones del texto, las imágenes, el audio o el vídeo sin procesar. Puede buscar los datos, resumirlos, responder preguntas sobre ellos y activar las mejores acciones siguientes, como abrir un ticket o señalar un riesgo.

Por qué los datos no estructurados son más importantes que nunca para la IA

Los datos no estructurados siempre han escondido una historia detrás de las cifras, como por ejemplo por qué un cliente está molesto, qué permite realmente un contrato, qué observó un médico o qué salió mal en un envío. La diferencia es que, hasta hace poco, esos datos eran costosos y difíciles de procesar a gran escala.

Los sistemas tradicionales podían almacenar documentos, correos electrónicos, grabaciones y archivos PDF, pero no los interpretaban de manera coherente. En su lugar, los equipos tenían que leer, etiquetar, resumir y traducir manualmente el contenido a campos estructurados antes de que pudiera utilizarse.

Los modelos de lenguaje grandes (LLM) han cambiado la economía y el flujo de trabajo. Pueden extraer significado, como entidades, intenciones y sentimientos, y luego generar resúmenes, clasificar contenidos y responder preguntas, a menudo en lenguaje empresarial natural.

Sin embargo, eso no da luz verde a los equipos para introducir archivos desordenados en los LLM y esperar resultados fiables. Los LLM solo son tan fiables como los datos a los que pueden acceder y la forma en que la información está organizada, protegida y basada en la realidad empresarial de la organización.

La preparación de los datos es precisamente donde se estancan muchas iniciativas de IA. Si la última política de la empresa está oculta en un PDF que no se puede buscar, si las excepciones de los productos se encuentran en hilos de correo electrónico dispersos o si existen cinco versiones del mismo procedimiento operativo estándar sin una única fuente de información veraz, el modelo puede utilizar datos incompletos que carecen de contexto o que parecen fiables, pero que dan lugar a una respuesta incorrecta.

Para que los datos no estructurados estén listos para la IA, hay que hacer cosas como preparar y eliminar duplicados del contenido, añadir metadatos y propiedad, aplicar controles de acceso, crear versiones claras y estructurar el contenido para que la IA pueda recuperarlo. Esto permite a los equipos encontrar, confiar y activar los datos.

Tres formas en que los datos no estructurados impulsan la IA

Los datos no estructurados desempeñan un papel en las estrategias de IA de tres maneras:

Proporciona un contexto que los sistemas estructurados no captan. Los datos estructurados le dicen a la empresa lo que sucedió. Los datos no estructurados a menudo explican por qué sucedió. Por ejemplo, un panel de control muestra que la pérdida de clientes aumentó un 8 % en el último trimestre. Esto es útil, pero las razones de la pérdida pueden estar ocultas en transcripciones de llamadas, correos electrónicos de quejas, registros de chat y comparaciones con la competencia. Con el canal adecuado, la IA puede sintetizar esta información en temas, como problemas de incorporación, confusión sobre los precios, una característica que le falta al producto o un problema de servicio.
Los LLM convierten la IA de los chats en trabajo. La IA que puede recuperar documentos relevantes, basar sus respuestas en operaciones comerciales, generar texto y completar tareas es muy valiosa. La IA es aún más valiosa cuando ofrece una base de conocimientos regulada y con capacidad de búsqueda, e identifica qué activos de datos se necesitan para un caso de uso. Por ejemplo, un agente de atención al cliente puede preguntar: «¿Podemos reembolsar este producto después de 45 días?». La IA puede recuperar la política de reembolso actual, los términos del contrato del cliente y cualquier excepción específica de la región, y luego responder a la pregunta con citas y los siguientes pasos a seguir.
Apoye la columna vertebral de IA agencial. IA agencial hacer mucho más que proporcionar respuestas. Puede realizar acciones, como consultar sistemas, iniciar flujos de trabajo, enviar aprobaciones y actualizar registros. Para IA agencial funcione de forma fiable con datos no estructurados, la información debe estar alineada, contextualizada y ser fiable. Por ejemplo, IA agencial leer los contratos de los proveedores y las modificaciones enviadas por correo electrónico, señalar un cambio de cláusula arriesgado y, a continuación, abrir automáticamente un flujo de trabajo de aprobación, resumir el impacto para el departamento jurídico y ejecutar la renovación solo una vez que los aprobadores den su visto bueno.

Prepara los datos no estructurados para la inteligencia artificial

Muchos equipos reciben la orden de preparar los datos no estructurados para la IA y asumen que eso significa «volcar todo en una base de datos». Eso es como tirar documentos en papel en una habitación y llamarla biblioteca.

Los datos no estructurados preparados para la IA suelen requerir un proceso que sigue estos cinco pasos:

Descubra y priorice. Comience con casos de uso vinculados a los resultados deseados, como una resolución más rápida, menos denegaciones o una reducción del riesgo.
Clasificar y controlar el acceso. Identifique el contenido confidencial, como información de identificación personal, contratos e información financiera, y luego defina quién puede acceder a él.
Enriquezca los datos con metadatos. Añada contexto que pueda incluir el tipo de documento, el propietario, la fecha de vigencia, la región y la línea de productos.
Extraiga la información relevante. Divida los documentos en componentes más pequeños, extraiga entidades clave como fechas y números de pieza, y conserve la procedencia para rastrear las respuestas hasta sus fuentes.
Supervise continuamente la calidad. Tenga en cuenta que los datos no estructurados cambian. Las políticas se actualizan, las presentaciones se modifican y los conocimientos se vuelven obsoletos. La IA necesita datos fiables, o puede parecer inteligente aunque esté equivocada.

Abordar los problemas de fiabilidad de los datos

Cuando la gente piensa en problemas de calidad de los datos, a menudo se imagina valores que faltan en una tabla. Eso es cierto en el caso de los datos estructurados, pero el contenido no estructurado puede ser de baja calidad de diferentes maneras:

Se ha actualizado una política, pero sigue circulando un PDF antiguo.
Dos barajas dicen dos cosas diferentes.
Falta contexto. Un documento hace referencia a un proceso estándar sin definirlo.
Captura deficiente. Audio de mala calidad , escaneos de baja resolución o errores de reconocimiento óptico de caracteres (OCR).
Sin procedencia. Nadie sabe de dónde proceden los datos ni si su uso está autorizado.

La IA «razonará» con datos de baja calidad. Eso no hace que el resultado sea fiable, pero puede dificultar la detección de errores.

La recompensa: una IA sólida, útil y escalable.

Cuando los datos no estructurados se tratan como un activo empresarial regulado, las empresas pueden avanzar en sus casos de uso. Estos pueden incluir:

Asistentes de revisión de contratos que detectan cláusulas de riesgo y términos que faltan.
Copilotos de atención al cliente que citan políticas y resumen el historial de casos.
Agentes de IA de mantenimiento que combinan manuales, órdenes de trabajo y alertas de sensores.
Flujos de trabajo de la cadena de suministro que concilian correos electrónicos, facturas y documentos de envío.

Así es como la IA se vuelve operativa. No es porque el modelo se haya vuelto más inteligente. Es porque la base de datos es fiable y digna de confianza.

Dónde encaja Actian

Actian ayuda a las organizaciones a aportar estructura, gobernanza y confianza a los datos que alimentan la IA. Esto incluye los datos no estructurados, donde reside gran parte del contexto empresarial.

La solución Actian Data Observability identifica de forma proactiva los problemas de calidad de los datos, los mitiga y ayuda a las organizaciones a optimizar todos los datos con confianza. Permite a los equipos de datos confiar en sus datos para casos de uso IA agencial otros.

Realice un recorrido por la solución de observabilidad de datos.

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