Hoy, la inteligencia artificial se percibe como una fuerza revolucionaria que cambiará las reglas de juego o como un Leviatán sobrevalorado por unos e infravalorado por otros. Personalmente, la considero un hito más de las innovaciones que han impulsado el avance de la humanidad, similar a la revolución industrial o científica e, igual que ellas, capaz de usarse para el bien o para desencadenar el caos.
El potencial de la IA para los negocios es incuestionable. La IA predictiva ya se utiliza para reconocer patrones, alcanzar mejoras drásticas de eficiencia o resolver problemas empresariales y sociales de forma más rápida y efectiva. Por ejemplo, permite prever cómo se pliegan las proteínas en la investigación médica o proteger usuarios y empresas con la detección de fraudes financieros, y su poder de procesar enormes cantidades de datos ayuda en la toma de decisiones y está transformando la manera de afrontar el cambio climático, la mayor amenaza para la humanidad.
Aún mejor, la IA generativa no solo reconoce, sino que genera nuevos patrones, haciendo que los desarrolladores de software sean más productivos, que los creadores de contenido ofrezcan experiencias aún más inmersivas a sus públicos y que los clientes, empleados, ciudadanos y estudiantes encuentren la información que necesitan de forma mucho más fácil. Y toda esta montaña de posibilidades está hecha de un único material: los datos.
Sí, la Inteligencia Artificial se nutre de datos y, por tanto, su almacenamiento, seguridad y accesibilidad son cruciales para los análisis proporcionados por la IA. El eminente informático Peter Norvig lo resumió con elegancia: "Más datos superan a los algoritmos inteligentes, pero mejores datos superan a más datos". De este modo, los proyectos de despliegue de IA generativa alcanzarán sólo hasta donde llegue la calidad de los datos que los alimentan. Y, a medida que la IA evoluciona y se convierte en una parte integral de las empresas, la importancia de una infraestructura de datos inteligente se hace primordial.
Necesidades de integración, rendimiento y confianza en los datos
Para poner sus datos "a trabajar", las empresas deben manejar varias versiones de sus modelos y mantenerlos al día con los conjuntos de datos más recientes. Para ello, se necesita un flujo de datos libre, sin importar si son datos propios de la organización u otros conjuntos relevantes usados para mejorar los sistemas de IA. Y esto no es tan fácil como abrir un grifo, ya que hablamos de un volumen de datos considerable e incesante, con datos dispersos, desestructurados y que requieren protección.
Las tecnologías complejas y los silos organizativos son los principales obstáculos para poner en marcha proyectos de IA. Por ello, si desean avanzar en este ámbito, las organizaciones deben dotarse de una infraestructura de datos en la nube moderna, inteligente e integrada que les surta de las soluciones más completas, potentes y sostenibles, sin silos de información.
Cualquier empresa, grande o pequeña, que busque optimizar su motor de datos para aprovechar los beneficios de la IA generativa, debe abordar cuatro aspectos fundamentales. En primer lugar, hay que asegurar la alineación entre sus datos y su organización de IA. Muchas compañías hoy tienen analistas de datos e ingenieros con una comprensión profunda de los datos, científicos de datos que pueden aplicar herramientas modernas de análisis y analistas de negocio que entienden cómo usar los datos y las recomendaciones de la IA para impulsar los resultados empresariales. Pero estas diferentes funciones en cada organización deben colaborar como un solo equipo para acelerar el impacto de la IA.
El segundo aspecto fundamental sería el análisis y la consolidación de los datos no estructurados. Durante años, las empresas han invertido en herramientas para extraer valor de los datos estructurados. LA IA generativa, sin embargo, proporciona un potente motor para obtener valor de la parte de mayor crecimiento de datos hoy en día que son los datos no estructurados. Por ello, cada organización precisa de una visión actualizada de su panorama de datos no estructurados y de sus aplicaciones relevantes, para estar lista en usarlos con las aplicaciones de IA.
Para prepararse para la IA, las empresas tampoco pueden olvidar la integración de sus cargas de trabajo y datos con una infraestructura híbrida inteligente multicloud. El volumen, tipos y la velocidad de los datos crecen inexorablemente y, con cantidades masivas de datos que procesar, la simplicidad y la integración son cruciales.
Lo último, y no por importancia, es afianzar la seguridad y gobernanza de los datos. Cada gran poder viene acompañado de una gran responsabilidad y esto es especialmente relevante en el caso de la IA, donde los datos privados son mucho más valiosos, pero también pueden ser una fuente de errores, sesgos o imprecisiones en los modelos, por lo que se deben proteger y gobernar.
En definitiva, cuando una organización invierte en optimizar su motor de datos, está construyendo una base sólida para desatar todo el potencial de la inteligencia artificial de manera responsable, segura y accesible. En el último año, la IA nos ha quitado el sueño a muchos de los líderes en el mercado de las TI, no por preocupación, sino porque ha transformado nuestra realidad con su potencial para remodelar sectores y redefinir las experiencias humanas.
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