Su empresa está lista para la GenAI. Pero, ¿lo están sus datos?

El rumor en torno a IA générativeGénAI) es palpable, y con razón. Esta potente tecnología promete revolucionar la forma en que empresas como la suya operan, innovan y se relacionan con sus clientes. Desde la creación de contenidos de marketing atractivos hasta el desarrollo de nuevos diseños de productos, las aplicaciones potenciales de GénAI son amplias y transformadoras. Pero aquí está el truco: para desbloquear estos beneficios, sus datos deben estar en plena forma. Sí, su empresa puede estar preparada para GénAI, pero la verdadera pregunta es: ¿están sus datos y su preparación de datos a la altura? Analicemos por qué la preparación y la calidad de los datos son fundamentales para el éxito GénAI .

La Fundación GénAI : Preparación de datos

Piense en GénAI como en un maestro de cocina. Por muy experto que sea el chef, la calidad del plato depende de los ingredientes. En el ámbito de GénAI, los datos son el ingrediente principal. Al igual que un chef necesita ingredientes frescos y de alta calidad para crear una comida gourmet, GénAI necesita datos bien preparados y de alta calidad para generar resultados significativos y precisos.

Basura dentro, basura fuera

Hay un adagio muy conocido en el mundo de los datos: "Basura dentro, basura fuera". Esto significa que si sus modelos GénAI se alimentan de datos de mala calidad, los conocimientos y resultados que generen serán igualmente defectuosos. La preparación de datos implica la limpieza, transformación y organización de los datos brutos en un formato adecuado para el análisis. Este paso es crucial por varias razones:

Precisión

Garantizar la exactitud de los datos impide que los modelos de IA aprendan patrones incorrectos o hagan predicciones erróneas.

cohérence

La normalización de los formatos de datos y la eliminación de duplicados garantizan que el proceso de aprendizaje del modelo de IA no se vea perturbado por incoherencias.

Integridad

Rellenar los valores que faltan y garantizar una cobertura completa de los datos permite a la IA hacer predicciones más informadas y holísticas.

La piedra angular: Calidad de los datos

Imagina que has preparado meticulosamente tus ingredientes, pero son de mala calidad. El plato, a pesar de todos tus esfuerzos, será una decepción. Del mismo modo, incluso con una excelente preparación de los datos, la calidad de éstos es primordial. Los datos de alta calidad son pertinentes, oportunos y fiables. He aquí por qué la calidad de los datos no es negociable para el éxito GénAI :

Relevancia

Sus modelos GénAI necesitan datos que sean pertinentes para la tarea en cuestión. Los datos irrelevantes pueden generar ruido y valores atípicos, haciendo que el modelo aprenda patrones que no son útiles o, peor aún, engañosos. Por ejemplo, si está desarrollando un modelo GénAI para crear campañas de marketing personalizadas, los datos sobre el historial de compras, las preferencias y el comportamiento del cliente son cruciales. ¿Datos sobre su talla de zapatos? No tanto.

Puntualidad

GénAI se nutre de los datos más recientes. La información obsoleta puede dar lugar a modelos desincronizados con las tendencias y realidades actuales. Por ejemplo, utilizar los datos de mercado del año pasado para generar las estrategias de marketing de este año puede dar lugar a una desalineación significativa con las demandas actuales del mercado y el comportamiento cambiante de los consumidores.

Fiabilidad

Los datos fiables están libres de errores y sesgos. Se trata de confiar en que los datos reflejan la situación real. Los sesgos en los datos pueden conducir a modelos de IA sesgados, lo que puede tener consecuencias negativas de gran alcance. Por ejemplo, si los datos históricos de contratación utilizados para entrenar un modelo de IA contienen sesgos de género, el modelo podría perpetuar estos sesgos en futuras recomendaciones de contratación.

Implicaciones en el mundo real

Pongamos esto en perspectiva con algunos escenarios del mundo real:

Marketing y personalización

Una empresa minorista que utilice GénAI para crear campañas de marketing personalizadas puede experimentar un aumento sustancial de la participación de los clientes y de las ventas. Sin embargo, si los datos del cliente están plagados de imprecisiones (datos de contacto erróneos, historial de compras obsoleto o preferencias incorrectas), el contenido generado no dará en el blanco, lo que provocará una falta de compromiso y podría dañar la reputación de la marca.

Desarrollo de productos

En el desarrollo de productos, GénAI puede acelerar la creación de diseños y prototipos innovadores. Pero si los datos de entrada relativos a las necesidades de los clientes, las tendencias del mercado y el rendimiento de los productos existentes son incompletos o no están actualizados, es posible que los diseños resultantes no satisfagan las demandas actuales del mercado o las necesidades de los clientes, con el consiguiente desperdicio de recursos y pérdida de oportunidades.

Sanidad y diagnóstico

En el ámbito sanitario, GénAI tiene el potencial de revolucionar los diagnósticos y los planes de tratamiento personalizados. Sin embargo, para ello se necesitan datos precisos, actualizados y completos de los pacientes. Los historiales médicos inexactos o incompletos pueden dar lugar a diagnósticos y recomendaciones de tratamiento incorrectos, lo que supone riesgos importantes para la salud del paciente.

El camino a seguir: Invertir en preparación de datos

Para aprovechar realmente el poder de GénAI, debe dar prioridad a la preparación de los datos. He aquí cómo empezar:

Auditorías de datos

Realice auditorías de datos periódicas para evaluar el estado actual de sus datos. Identifique lagunas, incoherencias y áreas susceptibles de mejora. Este proceso debe ser continuo para garantizar la calidad y pertinencia de los datos.

Gobernanza de datos

Implantar marcos sólidos gouvernance datos que definan normas, políticas y procedimientos de datos. Esto garantiza que los datos se gestionen de forma coherente y que sigan siendo de alta calidad en toda la organización.

Herramientas avanzadas de preparación de datos

Aproveche las herramientas avanzadas de preparación de datos que automatizan la limpieza, transformación e integración de datos. Estas herramientas pueden reducir significativamente el tiempo y el esfuerzo necesarios para preparar los datos, lo que permite a su equipo centrarse en el análisis estratégico y la prise de décision.

Formación y cultura

Fomente una cultura que valore la calidad y la alfabetización de los datos. Forme a los empleados en la importancia de la integridad de los datos y equípelos con las habilidades necesarias para manejarlos con eficacia. Este cambio cultural garantiza que todos los miembros de la organización comprendan y contribuyan a mantener unos estándares de datos elevados.

La simbiosis de los datos y GénAI

GénAI encierra un inmenso potencial para impulsar la innovación y la eficiencia en diversos ámbitos empresariales. Sin embargo, el éxito de estas iniciativas depende de la calidad y preparación de los datos subyacentes. Como dice el refrán, "una cadena es tan fuerte como su eslabón más débil". En el contexto de GénAI, el eslabón más débil suele ser la mala calidad y preparación de los datos.

Si invierte en procesos sólidos de preparación de datos y garantiza una alta calidad de los mismos, podrá liberar todo el potencial de GénAI. Esta simbiosis entre los datos y la IA no solo dará lugar a perspectivas más precisas y significativas, sino que también impulsará una ventaja competitiva sostenible en el panorama digital en rápida evolución.

Su empresa está preparada para GénAI. Pero la pregunta del millón sigue siendo: ¿lo están sus datos?

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Acerca de Dee Radh

Como Directora Senior de Marketing de Producto, Dee Radh dirige el marketing de producto para Actian. Anteriormente, ocupó puestos directivos de PMM en Talend y Formstack. Dee ha pasado el 100% de su carrera llevando productos tecnológicos al mercado. Su experiencia radica en el desarrollo de narrativas estratégicas y posicionamiento diferenciado para la eficacia de GTM. Además de un diploma de posgrado de la Universidad de Toronto, Dee ha obtenido certificaciones del Pragmatic Institute, Product Marketing Alliance y Reforge. Dee reside en Toronto, Canadá.