Sin datos no hay IA: ¿cómo gestionarlos eficientemente?

Hoy en día, todas las empresas quieren implementar inteligencia artificial (IA). Esta tecnología promete optimizar tiempos y procesos, además de destacar el valor de la intervención humana. Sin embargo, para que la IA funcione correctamente, hay pasos previos fundamentales, y uno de ellos es, quizá, el más importante y a menudo el menos considerado: la gestión de datos.

“La inteligencia artificial sin datos no existe. La IA se nutre y lo ha hecho durante mucho tiempo de ejemplos de datos. Si las empresas no guardan los datos de sus clientes, productos o servicios, la inteligencia artificial perderá su potencial. Su capacidad de predicción disminuirá porque carecerá de información”, explica Pablo Mlynkiewicz, especialista en ciencia de datos y docente del MBA en Dirección de Proyectos de Inteligencia Artificial.

Esto indica que quienes trabajen en la implementación de IA deben prestar especial atención a aspectos como la recolección, gestión y protección de la información. En esta nota exploramos este paso crucial para la adopción de IA.

Sistematización: el primer paso para trabajar con datos

Trabajar con datos implica manejar un gran volumen de información. Afortunadamente, la IA puede procesar estos volúmenes, siempre que la información sea pertinente y organizada. La clave para que los datos sean útiles radica en su sistematización. Pablo Mlynkiewicz lo explica en este video:

¿Cómo hacer un uso eficiente de la información?

Al implementar IA, es crucial alimentar los sistemas con datos relevantes que permitan optimizar procesos. Para lograrlo, es necesario tener en cuenta ciertos aspectos y formular las preguntas adecuadas. De esta manera, se garantiza un uso correcto, seguro y exitoso de los datos. Pablo Mlynkiewicz lo detalla en el siguiente video:

3 consideraciones clave para el manejo de datos

La sistematización y el uso eficiente de datos son esenciales, pero también es necesario tener en cuenta los siguientes puntos clave:

• Colectar datos para la inteligencia artificial. No existe un límite en la cantidad de datos que se pueden recolectar, siempre que se cuente con el consentimiento de los usuarios. Mientras más datos se recopilen, mejor podrá entrenarse el modelo de IA para responder de manera óptima a las preguntas de negocio.
• Formular preguntas de negocio claras. Es fundamental identificar problemas específicos que afecten a la organización y formular preguntas alineadas con ellos. De esta forma, se puede comprender cómo la IA puede contribuir a resolverlos.
• Garantizar el uso ético de los datos y la IA. Es indispensable cumplir con las leyes y contar con el consentimiento informado de los usuarios. Ignorar estos aspectos puede resultar en serios problemas legales y dañar la reputación de la empresa.

Adoptar inteligencia artificial en una organización es una decisión estratégica que comienza con una buena gestión de datos. Sin este fundamento, los beneficios potenciales de la IA podrían verse seriamente limitados. Para llevar a cabo esta implementación de manera efectiva es fundamental contar con los conocimientos adecuados. La formación en gestión de proyectos con inteligencia artificial es una vía eficiente, ya que no solo permitirá entender cómo manejar estos recursos de manera correcta, sino también liderar procesos que marquen la diferencia en la organización. Invertir en aprendizaje hoy es la clave para estar preparado para los desafíos del mañana.

Si quieres especializarte para realizar una correcta gestión de datos e impulsar así proyectos de IA exitosos, inscríbete en el MBA en Dirección de Proyectos de IA, una formación con título emitido por Ascencia Business School y la Association pour le Collège de Paris que otorga 90 créditos ETCS.