Datos unificados y una IA más inteligente: claves para aprovechar el valor empresarial de manera responsable.

La famosa frase de Jurassic Park, “Tus científicos estaban tan preocupados por si podían, que no pensaron si debían”, refleja los peligros de una ambición desmedida y resulta especialmente relevante en el contexto actual de la inteligencia artificial (IA). A medida que la IA se vuelve más accesible, surgen nuevos problemas relacionados con el llamado shadow IT, donde los empleados evaden las normativas establecidas para utilizar herramientas de IA potentes y autogestionadas.

En este escenario, muchas organizaciones enfrentan el desafío de gestionar el control sobre los sistemas de IA no regulados, los cuales pueden tomar decisiones cruciales basadas en datos fragmentados y no verificados. Al igual que el fallido parque temático de John Hammond, algunas empresas están creando soluciones poderosas sin comprender completamente los riesgos involucrados ni contar con medidas de contención apropiadas.

Es imperativo que las empresas encuentren formas de garantizar que los datos preparados para la IA sean confiables, cumplan con normativas y estén conectados de manera efectiva. Aquí se analiza cómo el shadow IT impulsado por la IA puede llevar a consecuencias no deseadas, así como la necesidad de un enfoque estructurado en la gestión de datos para evitar costosos errores.

La proliferación del shadow IT impulsado por IA

Aunque el shadow IT no es un desafío nuevo, la IA lo eleva a un nuevo nivel. Con la disponibilidad de numerosas herramientas generativas, los empleados pueden resolver problemas, generar contenido o hacer recomendaciones con rapidez y sin necesidad de habilidad técnica o aprobación oficial. Este ritmo acelerado puede ser beneficioso, pero también conlleva riesgos significativos.

Los equipos, al intentar innovar y actuar rápidamente, suelen extraer datos de fuentes dispares, eludiendo los controles empresariales en favor de soluciones rápidas e independientes. Con el tiempo, estas soluciones temporales se acumulan y las organizaciones terminan con un mosaico de sistemas y modelos que no están interconectados ni se comunican entre sí.

El riesgo va más allá de la duplicación de esfuerzos o la mala interpretación de datos; decisiones empresariales críticas que afectan a clientes, cadenas de suministro y desarrollo de productos son cada vez más tomadas basándose en información fragmentada y no validada. Cuando los sistemas de IA, fundamentados en datos defectuosos, hacen recomendaciones, la posibilidad de sesgo o error aumenta considerablemente.

Unificación y confianza en los datos

La solución a estos crecientes riesgos no pasa por limitar la experimentación, sino por establecer una sólida base de datos que soporte la innovación manteniendo la integridad y el contexto. Esto implica proporcionar a los empleados acceso a datos de alta calidad y listos para IA desde distintas áreas de la empresa. Es esencial construir una capa armonizada que conecte todas las aplicaciones de IA, garantizando que tanto desarrolladores como tomadores de decisiones confíen en una única fuente de verdad.

Esta fundación unificada preserva el contexto, permitiendo a toda la organización comprender de dónde provienen y cómo se generan los datos, fomentando la confianza y la toma de decisiones precisas. Además, facilita el cumplimiento de regulaciones y mantiene a la empresa ágil ante futuros requisitos normativos.

Costos del dato aislado y gastos duplicados

El beneficio económico de esta estrategia no es insignificante. En un entorno donde el crecimiento es un objetivo compartido, las organizaciones no pueden permitirse gastar de manera ineficiente en un paisaje de TI desarticulado. Se estima que las empresas gastan hasta un 50% de sus presupuestos de TI en datos y análisis, una parte sustancial se destina a intentar armonizar fuentes de datos desconectadas. Sin embargo, a pesar de estos esfuerzos, muchas empresas aún carecen de una capa de datos unificada que integre estas fuentes de forma coherente.

Esto no solo es ineficiente, sino que representa una oportunidad perdida. En la era de la IA, el valor de los datos no solo se mide por la cantidad, sino también por la calidad de sus conexiones. Sin una base compartida, los modelos de IA corren el riesgo de llegar a conclusiones erróneas o de ser entrenados con información obsoleta. Esto, a su vez, conduce a presiones presupuestarias adicionales, ya que las empresas deben escalar la IA de manera confiable, sabiendo que las perspectivas obtenidas son precisas, seguras y cumplen con las normativas.

De los datos en bruto a resultados de negocio

Para transformar los datos en bruto en resultados empresariales tangibles, las organizaciones requieren más que infraestructura; necesitan un enfoque estratégico hacia los datos y los análisis que respalde la toma de decisiones en todos los niveles. Esto implica combinar nuevas tecnologías con procesos empresariales existentes para crear productos de datos curados que aporten valor significativo.

Al proporcionar a los usuarios herramientas de análisis avanzado, aplicaciones de información basadas en IA y herramientas de comparación, se limita la necesidad de que los empleados busquen herramientas no aprobadas o atajos. Alinear las iniciativas de datos con marcos de gobernanza establecidos asegura consistencia, cumplimiento y confianza en los datos utilizados. Al mismo tiempo, fomenta la innovación y la agilidad, permitiendo a los equipos actuar rápidamente dentro de una estructura bien definida.

Si se implementa correctamente, los beneficios son evidentes: decisiones más inteligentes, respuestas más rápidas y mejores resultados en general.

Creando una cultura de confianza en la IA

En última instancia, la pregunta que deben plantearse las empresas no es si están preparadas para utilizar la IA, sino si están listas para hacerlo de manera responsable y confiable. La preparación comienza con una sólida base de datos, garantizando que la información sea precisa, accesible y regulada. Esto implica dotar a los equipos de herramientas y directrices que fomenten la innovación responsable, creando una cultura que incentive la experimentación con herramientas adecuadas.

La lección de Jurassic Park no es que la innovación sea peligrosa, sino que la innovación sin estructura, sin salvaguardias y sin considerar el panorama general puede descontrolarse rápidamente.