Consideraciones para aprovechar –y apreciar– la IA de cada día
La IA ha pasado de ser una curiosidad a una prioridad empresarial, afirma Douglas Wallace, gerente de Ventas Distrital para América Latina y el Caribe (Excepto Brasil) en Pure Storage. En México y el resto de América Latina, los líderes empresariales ya no se preguntan: "¿podemos implementar IA?", sino: "¿está dando resultados?", señala, comentando que, con la desaparición de la novedad, las expectativas se intensifican: ¿cuál es el retorno? ¿qué valor estamos descubriendo? ¿qué problemas estamos resolviendo realmente?
Sin embargo, el ejecutivo subraya que hay un punto ciego que se deja de lado en muchas de estas conversaciones: los datos que alimentan los sistemas de IA. “La realidad es la siguiente: datos desordenados significa IA desordenada. Si tu organización tiene cinco versiones del mismo conjunto de datos circulando, almacenadas en diferentes departamentos, y nadie está seguro de cuál es la más precisa o actualizada, no obtendrás inteligencia, sino ruido. Y en sectores como finanzas, salud o administración pública, ese ruido puede llevar a decisiones arriesgadas. Invertir más recursos computacionales en el problema no servirá de nada; solo te llevará a la respuesta equivocada más rápido”, enfatiza.
Wallace subraya que, para que la IA funcione correctamente, es necesario hacer el trabajo duro y poco atractivo de depurar los datos, estandarizarlos y asegurarnos de que todos trabajen con la misma versión de la verdad. “Esto implica romper con los silos, establecer reglas claras sobre cómo se gestionan los datos e invertir en los sistemas adecuados para rastrearlos y gestionarlos. No se trata de una tarea puntual, sino de un cambio de mentalidad”, afirma.
“Datos limpios conducen a mejores modelos, que ayudan a tomar decisiones más inteligentes, y esas decisiones generan datos aún más útiles”, dice, pero todo ello con base en información sólida. “Debemos tomarnos en serio la responsabilidad de los datos. Esto significa saber de dónde provienen, cómo se han modificado y quién tiene acceso a ellos. Sin esa transparencia, no podemos construir sistemas en los que confiemos, ni tampoco los reguladores, los clientes ni el público”, asegura.
Los datos son los cimientos de la IA. Con esto en mente, concluye Douglas Wallace, “el verdadero progreso no proviene de adoptar la herramienta más reciente, sino de construir la infraestructura, la mentalidad y la cultura adecuadas para respaldarla”.