El tesoro de datos por descubrir de las empresas: cómo la IA generativa puede descubrir valores ocultos - Imagen: Xpert.Digital
Tesoros de datos sin explotar: por qué el 80% de todos los datos de la empresa no se utilizan
Hay una riqueza inconmensurable en los archivos de información digital, un tesoro de datos de proporciones gigantescas que permanece prácticamente intacto en la mayoría de las empresas. Se estima que alrededor de cuatro de cada cinco bits de datos que atesoran las empresas nunca ven la luz en el mundo analítico, a pesar de que tienen un inmenso potencial para aplicaciones de inteligencia artificial. Estos datos no utilizados no sólo representan una oportunidad tentadora, sino que también esconden riesgos latentes, porque en sus profundidades podría esconderse información sensible, cuya existencia y explosividad nadie conoce.
El potencial oculto de los datos no estructurados
Una parte importante de esta riqueza de datos sin explotar se manifiesta en forma de datos no estructurados: una colección diversa de información que desafía la categorización tradicional en las tablas de bases de datos. Imagine los innumerables contratos de clientes que permanecen inactivos en archivos digitales, cada uno de los cuales es un mosaico de acuerdos, obligaciones y preferencias de los clientes. Piense en las especificaciones detalladas del producto que son el resultado de un intenso trabajo de desarrollo y brindan información valiosa sobre las decisiones de diseño y las complejidades técnicas. Sin olvidar los manuales del empleado, que recogen los conocimientos y las mejores prácticas consolidados de una empresa.
Pero el mundo de los datos no estructurados va mucho más allá de estos ejemplos. Incluye el flujo incesante de correos electrónicos que caracterizan las comunicaciones diarias, documentos de todo tipo, desde informes internos hasta materiales de marketing, y la creciente avalancha de imágenes, archivos de audio y video que capturan momentos, documentan procesos y transmiten conocimientos. Se cree que estos datos no estructurados representan hasta el 80 por ciento del volumen de datos global. A menudo contienen una gran cantidad de detalles y complejidad que simplemente no encuentran cabida en las estructuras ordenadas de las bases de datos convencionales. Contienen los matices de la interacción humana, las sutilezas de las descripciones técnicas y la evidencia visual y acústica de la realidad.
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Los desafíos de la usabilidad
A pesar de este inmenso potencial, muchas empresas enfrentan importantes dificultades para desbloquear todo el valor de sus datos no estructurados. Los mayores obstáculos son la falta de conocimientos especializados y la falta de herramientas adecuadas. A menudo faltan profesionales que sean capaces de aplicar los complejos algoritmos y técnicas del aprendizaje automático para extraer patrones e ideas de esta avalancha de datos. Al mismo tiempo, faltan soluciones de software potentes y fáciles de usar que puedan facilitar y acelerar el proceso de análisis.
Estos desafíos se reflejan en la vacilante aceptación de las tecnologías correspondientes. Una mayoría significativa de empresas aún no ha realizado inversiones significativas en herramientas que les permitan extraer información valiosa de sus datos no estructurados. De hecho, sólo alrededor del 16 por ciento de las empresas han adquirido herramientas específicas para realizar esta tarea. Esto sugiere que la mayoría de los esfuerzos para aprovechar los datos no estructurados aún se encuentran en una etapa muy temprana y a menudo no son más que proyectos piloto o los primeros pasos tentativos hacia una estrategia de datos más integral. Muchas empresas todavía se encuentran en el comienzo del camino hacia la realización y liberación del verdadero potencial de sus datos no estructurados. La complejidad de los datos, la necesidad de habilidades especializadas y los costos de inversión inicial representan importantes barreras de entrada.
La IA generativa como clave para desbloquear el valor de los datos
En medio de estos desafíos, la IA generativa emerge como una clave prometedora para desbloquear el valor oculto de los datos no estructurados. Los avances en inteligencia artificial y aprendizaje automático están abriendo nuevas posibilidades para procesar y estructurar automáticamente grandes cantidades de información no estructurada. Imagine formularios inteligentes que puedan extraer información relevante de documentos escaneados o notas escritas a mano y transformarla en datos estructurados. O considere extraer automáticamente información detallada del producto a partir de imágenes, lo que podría reducir significativamente el esfuerzo manual.
Las herramientas respaldadas por IA no solo pueden ayudar con la estructuración, sino también actuar como observadores atentos que señalan anomalías en la calidad de los datos o actuar como asistentes digitales para apoyar a los responsables de los datos en sus diversas tareas. Sin embargo, la IA generativa va un paso más allá. No solo puede analizar y estructurar datos, sino que también puede crear contenido nuevo, resumir textos, desarrollar ideas y proponer soluciones innovadoras basadas en los patrones y conocimientos que ha descubierto a partir de datos no estructurados. Por ejemplo, los equipos de marketing podrían utilizar la IA generativa para crear campañas publicitarias personalizadas basadas en las preferencias contenidas en los correos electrónicos y los comentarios de los clientes. Los desarrolladores de productos podrían utilizar la IA para generar nuevas ideas de diseño analizando la información contenida en las especificaciones del producto y los comentarios de los clientes.
La capacidad de la IA generativa para reconocer relaciones complejas y derivar soluciones creativas a partir de ellas la convierte en una herramienta poderosa para las empresas que desean maximizar el valor de sus datos no estructurados. Puede ayudar a descubrir patrones ocultos, obtener nuevos conocimientos y desarrollar productos y servicios innovadores. Automatizar las tareas de procesamiento y análisis de datos a través de la IA también permite a las empresas ahorrar tiempo y recursos y centrarse en iniciativas estratégicas.
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Pasos necesarios para un uso exitoso de los datos
Para desbloquear el inmenso potencial de sus datos sin explotar para la IA generativa y otras aplicaciones, las empresas deben tomar medidas proactivas y repensar fundamentalmente sus estrategias de gestión de datos.
1. Inversión en sistemas de gestión de datos modernos y potentes
Invertir en sistemas modernos de gestión de datos constituye una base sólida para el uso de datos. Esto incluye no sólo la implementación de potentes bases de datos y almacenes de datos, sino también la introducción de tecnologías que permitan la recopilación, el almacenamiento, el procesamiento y el análisis de grandes cantidades de datos de manera eficiente. Las soluciones basadas en la nube suelen ofrecer una infraestructura flexible y escalable que satisface los requisitos crecientes. La selección de las tecnologías adecuadas debe adaptarse a las necesidades específicas de la empresa y tener en cuenta tanto los datos estructurados como los no estructurados.
2. Considere arquitecturas como la malla de datos.
A medida que los panoramas de datos se vuelven cada vez más complejos, las empresas deberían considerar la adopción de arquitecturas como Data Mesh. Data Mesh es un enfoque descentralizado para la gestión de datos en el que los departamentos asumen la responsabilidad de sus propios productos de datos. Esto permite una mayor agilidad y flexibilidad en el uso de datos y promueve una cultura basada en datos en toda la organización. Descentralizar la responsabilidad de los datos puede romper los silos y mejorar la colaboración entre diferentes equipos.
3. Promover la alfabetización en datos a través de la formación.
Los datos sólo son valiosos si los empleados tienen las habilidades necesarias para utilizarlos de forma eficaz. Por lo tanto, las empresas deberían ofrecer una formación integral en alfabetización en datos para garantizar que sus empleados puedan tomar decisiones basadas en datos. Estos cursos de formación no sólo deben estar dirigidos a analistas de datos y expertos en TI, sino que deben abarcar todas las áreas de la empresa, desde los directivos hasta los empleados de las operaciones del negocio. Enseñar conocimientos básicos sobre análisis, visualización e interpretación de datos es crucial para establecer una cultura basada en datos.
4. Implementar una plataforma de contenido no estructurado escalable
El procesamiento y análisis de datos no estructurados requiere herramientas y tecnologías especiales. Las empresas deberían invertir en una plataforma escalable que les permita integrar, procesar y analizar contenido no estructurado de diversas fuentes. Esta plataforma debería proporcionar capacidades para análisis de texto, reconocimiento de imágenes, análisis de audio y video y extracción de información relevante. La escalabilidad de la plataforma es fundamental para mantenerse al día con el creciente volumen de datos no estructurados.
5. Establecer directrices claras para el manejo de la IA y los datos.
El uso de la IA y el uso de datos plantean importantes cuestiones éticas y legales. Las empresas deben establecer políticas claras para el manejo de la IA y los datos para garantizar que estas tecnologías se utilicen de manera responsable y de acuerdo con las leyes y regulaciones aplicables. Esto incluye aspectos como la protección de datos, la seguridad de los datos, la transparencia y la equidad. Las directrices deben ser vinculantes para todos los empleados y deben revisarse y ajustarse periódicamente para reflejar los avances tecnológicos y las expectativas sociales cambiantes.
Del caos de datos a la ventaja competitiva: cómo las empresas pueden desbloquear sus tesoros de datos
Al adaptar proactivamente sus estrategias de gestión de datos a los requisitos específicos de los sistemas de IA, las empresas pueden obtener una ventaja competitiva decisiva para el futuro. Pueden desbloquear el valor oculto de sus datos no utilizados anteriormente, desarrollar productos y servicios innovadores, optimizar sus procesos comerciales y tomar decisiones más informadas. Pasar de ser una empresa que cuenta con un tesoro de datos a una que utiliza activamente este tesoro requiere una visión estratégica, inversiones en tecnología y habilidades, y una cultura corporativa que reconozca y promueva los datos como un activo valioso. La era de la IA generativa ofrece una oportunidad única para liberar el potencial de los datos no estructurados de formas inimaginables y abrir nuevas posibilidades de creación de valor. Las empresas que aprovechen esta oportunidad podrán asegurar una ventaja sostenible en un entorno competitivo cada vez más impulsado por los datos. El viaje para descubrir el tesoro escondido de los datos acaba de comenzar.
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