Estrategia y Calidad del Dato

22 mayo 2024

Inteligencia Artificial e Inteligencia Artificial Generativa

Fuente: IT user


La calidad de los datos es crucial para el éxito de las organizaciones modernas. Una mala gestión de datos internos y externos puede causar pérdida de oportunidades, ingresos y eficiencia, y afectar la experiencia del cliente. Con falta de precisión en los datos internos también puede provocar problemas en la cadena de suministro y dificultar la retención de talento.

Abordar activamente la calidad de los datos es fundamental para mitigar riesgos, especialmente en un entorno donde las amenazas cibernéticas están en constante evolución.

Según Gartner, la mala calidad de los datos puede costar a las organizaciones hasta 9.7 millones de dólares al año, mientras que IBM sugiere que las empresas en Estados Unidos pierden 3.1 billones de dólares anuales debido a la calidad insuficiente de los datos.

Con la incertidumbre económica y la amenaza de recesión, la calidad de los datos se vuelve aún más crítica para tomar decisiones informadas a corto, mediano y largo plazo.



Datos e Inteligencia Artificial Generativa


En el contexto actual de 2024, los desafíos tradicionales en la calidad de los datos persisten, como la duplicación, la ambigüedad, la inexactitud y la falta de coherencia. Además, se han sumado problemas emergentes, como la obsolescencia y la seguridad de los datos, que demandan una respuesta ágil ante la rápida evolución tecnológica y las amenazas cibernéticas en constante cambio.

Un reto creciente es la gestión exclusiva de los datos por parte de los departamentos de TI, en lugar de adoptar un enfoque organizacional integral hacia la calidad de los datos. En este sentido, resulta esencial considerar estrategias que integren herramientas como la Inteligencia Artificial Generativa (IA Generativa) para mejorar la calidad de los datos.

La IA Generativa puede ayudar a identificar patrones, corregir errores y generar datos sintéticos de alta calidad, contribuyendo así a optimizar la gestión de datos en toda la organización. Adoptar estas tecnologías de manera estratégica puede permitir a las empresas aprovechar al máximo su información, impulsando la precisión y confiabilidad de los datos para la toma de decisiones informadas.



Cómo Mejorar la Calidad de los Datos para la IA


La Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learning (ML) están transformando la manera en que las empresas aprovechan sus datos para mejorar operaciones y generar valor añadido. Sin embargo, para que los sistemas de IA generativa sean efectivos, es fundamental contar con datos de alta calidad.

La IA generativa se basa en datos fiables y variados para desarrollar modelos predictivos precisos, proporcionar recomendaciones pertinentes y automatizar procesos de manera eficiente.

Por lo tanto, la calidad, seguridad y cumplimiento normativo de los datos son elementos cruciales para garantizar la credibilidad y utilidad de las aplicaciones de IA.

Para mejorar la calidad de los datos utilizados en sistemas de IA, las organizaciones deben implementar técnicas avanzadas de limpieza, normalización y gestión de datos.

Esto implica la eliminación de errores y duplicados, así como garantizar la integridad y actualización de los datos en todo su ciclo de vida, desde la captura hasta la eliminación segura.



Innovación y Futuro


Para mantenerse competitivas y ágiles en un mercado global en constante cambio, las empresas deben maximizar el retorno de sus inversiones en tecnología existente y adoptar nuevas soluciones innovadoras. La combinación de una sólida gestión de datos con tecnologías avanzadas como la IA les permitirá mantenerse a la vanguardia.

La calidad de los datos no es solo una preocupación técnica, sino un factor crítico que afecta a todos los aspectos del negocio. Al priorizar la calidad de los datos y adoptar tecnologías emergentes de manera efectiva, las empresas pueden fortalecer su posición en el mercado y estar preparadas para enfrentar los desafíos del futuro con confianza y agilidad.

En este sentido, contar con herramientas avanzadas de Inteligencia Artificial (IA) como OMMA Data puede ser fundamental para optimizar la gestión y calidad de los datos, permitiendo a las empresas maximizar su potencial innovador y competitivo en un entorno empresarial en constante evolución.


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