La clave para alcanzar todo el potencial de GénAI: La calidad de los datos

IA générative GénAI) promete revolucionar los sectores, desde la automatización de los procesos empresariales y la mejora de prise de décision hasta el impulso de la innovación a velocidades nunca vistas. Sin embargo, detrás de cada modelo GénAI de éxito se esconde una verdad fundamental: GénAI solo es tan buena como los datos que la alimentan.

Cuando los datos son incompletos, incoherentes o imprecisos, incluso las herramientas GénAI más avanzadas ofrecerán resultados erróneos. Como resultado, las empresas corren el riesgo de tomar decisiones equivocadas, sufrir ineficiencias operativas, incumplir la normativa y dañar su reputación.

Para las organizaciones que buscan optimizar y ampliar los resultados GénAI , garantizar datos de alta calidad no es solo un requisito técnico, sino un imperativo estratégico. Al igual que otros casos de uso basados en datos, GénAI requiere datos fiables que le den plena confianza en los resultados.

La calidad de los datos es importante

Las organizaciones que se apresuran a adoptar GénAI se están dando cuenta de que la calidad de los datos puede hacer o deshacer su inversión. Los modelos GénAI de alto rendimiento se basan en grandes volúmenes de datos limpios y fiables para entrenar, predecir y ofrecer resultados valiosos. Por el contrario, los datos deficientes introducen sesgos, amplifican los errores y socavan la confianza.

Considere los siguientes ejemplos cautelares:

• Una empresa inmobiliaria en línea utilizó erróneamente la IA para predecir los precios de la vivienda, lo que provocó una depreciación de inventario de 300 millones de dólares y despidos masivos.
• Un chatbot de una importante aerolínea proporcionó asesoramiento jurídico incorrecto, exponiendo a la empresa a costosas responsabilidades.
• En la contratación, las herramientas de reclutamiento de IA introdujeron sesgos involuntarios, lo que dio lugar a un escrutinio legal y ético.

Estos casos demuestran que las entradas defectuosas -ya sean datos incompletos, incoherentes o inexactos- producen resultados de IA poco fiables. En resumen, el mantra de "basura entrante, basura saliente" se aplica a los datos GénAI .

Según Gartner, el 30% de los proyectos GénAI fracasarán a finales de 2025 debido a la mala calidad de los datos, la falta de claridad del valor empresarial y los controles de riesgo inadecuados. Estos riesgos son reales, pero también evitables. Garantizar datos de alta calidad es la forma más eficaz de liberar la promesa de GénAI.

5 retos para garantizar la calidad de los datos

Los profesionales de los datos se enfrentan a varios retos clave a la hora de preparar sus datos para GénAI. Entre ellos figuran:

1. Fuentes de datos dispares y aisladas
   Muchas organizaciones se enfrentan al problema de la fragmentación de los datos entre sistemas, regiones o departamentos. Sin datos unificados y coherentes, los modelos de GenAI carecen de una visión completa para ofrecer información significativa.
2. Volumen y complejidad de los datos
   Las empresas gestionan ahora volúmenes de datos enormes y en constante crecimiento, procedentes de más fuentes que nunca. La gestión de petabytes de datos de sensores, registros transaccionales, entradas de series temporales y otros datos requiere soluciones modernas capaces de procesarlos en tiempo real.
3. Datos obsoletos o incompletos
   Los datos obsoletos o defectuosos dan lugar a predicciones inexactas. Para que GenAI siga siendo relevante, los datos deben reflejar las actualizaciones en tiempo real, las necesidades cambiantes de las empresas y las tendencias fluctuantes.
4. Falta de gobernanza y transparencia
   Sin una gobernanza adecuada, las organizaciones no pueden garantizar la precisión, el linaje y el cumplimiento de los datos, elementos fundamentales para que GenAI cumpla con las normas reglamentarias y empresariales.
5. Procesos de calidad de datos inconsistentes
   Muchas organizaciones carecen de procesos estandarizados para mantener la calidad de los datos en todos los departamentos y sistemas. Las inconsistencias en la validación, limpieza y supervisión de los datos pueden dar lugar a discrepancias que socavan la precisión y, en última instancia, la confianza en los resultados de GenAI. Sin un enfoque unificado, las organizaciones tienen dificultades para garantizar que los datos sigan siendo fiables, estén actualizados y se ajusten a los objetivos empresariales. 

La solución: Crear una base sólida para los datos

Una plataforma de datos unificada aborda estos retos, garantizando que las empresas puedan ofrecer datos limpios, fiables e integrados a sus modelos GénAI . Este tipo de plataforma proporciona una solución integral que admite:

• Integración de datos. La plataforma debe integrar a la perfección los datos de sistemas dispares, creando una única fuente de verdad unificada. Esto elimina los silos y garantiza que GénAI tenga acceso a todos los datos relevantes.
• Procesamiento en tiempo real. Una plataforma unificada y escalable puede gestionar volúmenes de datos masivos y transmitir conjuntos de datos extremadamente grandes para impulsar predicciones y perspectivas en tiempo real.
• Gestión de la calidad de los datos. Desde la deduplicación de datos hasta la detección de errores, la plataforma puede garantizar que los datos sean precisos, completos y fiables antes de introducirlos en los modelos GénAI .
• gouvernance y cumplimiento. Las herramientas de gouvernance integradas en las plataformas de datos modernas ofrecen transparencia y confianza, lo que permite a las organizaciones cumplir las normas reglamentarias con seguridad.
• Escalabilidad. La capacidad de una plataforma para escalar rápidamente admite formatos de datos modernos, lo que permite a las empresas integrar todos los datos necesarios para escalar sus operaciones GénAI .

Con la plataforma adecuada, las empresas pueden limpiar, conectar y preparar sus datos para casos de uso de GénAI , ya sea automatizando flujos de trabajo, ofreciendo análisis predictivos, optimizando operaciones o logrando otros objetivos empresariales. Una plataforma puede ser una fuerza impulsora del éxito de GénAI , o limitar los resultados. Por ello, las organizaciones deben conocer sus necesidades e implantar una plataforma que satisfaga sus requisitos actuales y futuros.

Alcanzar la excelencia GénAI : Los beneficios de los datos de calidad

Cuando las organizaciones abordan los retos de calidad de datos, desbloquean todo el potencial de GénAI y otros casos de uso basados en datos. Los beneficios continuos incluyen:

• Información precisa. Los datos de entrada de alta calidad se traducen en resultados fiables y procesables que permiten prise de décision más inteligentes.
• Eficiencia operativa. La automatización de tareas con GénAI reduce el esfuerzo manual, aumenta la productividad y libera tiempo del personal para otras tareas.
• Ahorro de costes. Los datos limpios minimizan los costosos errores y aceleran el retorno de la inversión (ROI) para GénAI.
• Innovación. Con datos fiables, las empresas pueden desplegar GénAI con confianza para casos de uso complejos, como el mantenimiento predictivo, la previsión de la demanda y la personalización del cliente.
• Ventaja competitiva. Los conocimientos basados en datos que permite GénAI permiten a las empresas moverse más rápido, adaptarse a los cambios con rapidez y superar a sus competidores.

Dé el siguiente paso: Prepare sus datos para GénAI

El camino hacia la adopción exitosa de GenAI comienza con la preparación de los datos. Las organizaciones que dan prioridad a la calidad de los datos no solo resolverán retos comunes, sino que también acelerarán la innovación y ofrecerán resultados empresariales cuantificables.

El eBook "Realize the Promise of GenAI Today-and Avoid Common Pitfalls" ofrece estrategias probadas para ayudar a las organizaciones a garantizar que sus datos estén preparados para GenAI. Ofrece siete pasos para lograr la preparación de los datos para GenAI y comparte estrategias para preparar su infraestructura de datos para el éxito impulsado por GenAI. Puede equipar a las organizaciones con las herramientas y el conocimiento para hacer que GenAI trabaje para ellos, impulsado por datos limpios, confiables y precisos.

Acerca del autor

Acerca de Actian Corporation

Actian permite a las empresas gestionar y controlar con confianza datos a gran escala. Las organizaciones confían en las soluciones de gestión e inteligencia de datos de Actian para optimizar entornos de datos complejos y acelerar la entrega de datos preparados para la inteligencia artificial. Diseñadas para ser flexibles, las soluciones de Actian se integran a la perfección y funcionan de forma fiable en entornos locales, en la nube e híbridos. Obtenga más información sobre Actian, la división de datos e inteligencia artificial de HCLSoftware, en actian.com.