En los últimos años, los datos han tomado una gran relevancia, especialmente al considerar el crecimiento que experimenta el uso de la Inteligencia Artificial (IA) en las industrias. Esto se debe a que cada avance en la IA debe venir acompañado de antecedentes de calidad que sean capaces de sostener el modelo. En este sentido, se puede decir que los datos son un Activo imprescindible para este tipo de proyectos y lo que finalmente puede impulsar –o frustrar– la eficacia y relevancia.

De hecho, según el Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial, “los datos son los componentes fundamentales de los sistemas de IA, por lo que la mayor disponibilidad, capacidad de uso y gobernanza adecuada de estos está estrechamente relacionada con el potencial del país para generar un ecosistema saludable de IA”.

Al estudiar la subdimensión de datos del mismo estudio, se observó que los países que sobresalieron en este factor habilitante fueron: Brasil, Colombia y Uruguay, siendo los únicos que registraron más de 50 puntos. Por otro lado, Argentina, Chile y México obtuvieron 10 puntos por sobre la media regional, que fue de 39,8 puntos. En definitiva, aún queda mucho por avanzar a nivel latinoamericano, lo bueno es que ya hay progreso al respecto.

Hoy en día, los datos lo son todo. Los algoritmos de IA son herramientas potentes y capaces de procesar grandes volúmenes de información, aprender patrones y tomar decisiones autónomas, sin embargo, este desempeño está estrictamente relacionado a la información que se le entrega: si estos no existieran, la IA no tendría de dónde aprender o extraer conocimiento.

En la misma línea, su calidad es mucho más importante que la cantidad, pues de nada sirve tener 100 páginas de antecedentes incompletos y sesgados versus una página de cifras limpias, precisas y representativas. En este sentido, es crucial la limpieza e integridad de la información para poder garantizar que el resultado del proyecto de IA sea fiable y objetivo, por lo mismo el preprocesamiento juega un papel fundamental.

Hablo de tareas como la limpieza de datos, eliminación de valores atípicos, normalización y selección de características relevantes. De esta forma, se puede maximizar la eficacia y eficiencia de los algoritmos de IA.

Los datos juegan un rol esencial a la hora de garantizar cualquier implementación de IA más aún considerando que estamos insertos en una era digital altamente competitiva. Es crucial reconocer su importancia y adoptar prácticas que garanticen su calidad y su uso ético.

No se trata sólo de invertir en la obtención de estos, en muchas compañías, por ejemplo, desconocen cómo se pueden gestionar y terminan convirtiéndose en un proyecto sin un objetivo claro. Según el estudio antes mencionado, el uso de datos para propósitos concretos es un desafío transversal en todos los países evaluados, por lo que aún es necesario un método que permita un avance consistente.

Aquí es donde la IA juega un rol fundamental, porque teniendo los datos y un objetivo fijo de la información que se necesita extraer, lo único que falta es la herramienta, y por supuesto, un equipo profesional apto para desarrollar o en algunos casos seleccionar el modelo adecuado.

De esta manera, las organizaciones serán capaces de identificar cómo crear valor de forma más eficiente, practicando el data-driven como estrategia principal. Por ejemplo, en el retail, las empresas pueden recolectar información de sus clientes para así entregar un servicio mucho más personalizado: con solo ingresar su usuario, el administrador es capaz de saber qué compró determinado consumidor y cuándo. Esto ayuda a entender los distintos segmentos y perfiles, para posteriormente potenciar su lealtad, ya que en base a las preferencias, se puede intuir, gracias a la IA, qué otros productos podrían interesarle y ofrecer ofertas y promociones que le sirvan.

En la industria tecnológica los expertos señalan que los datos son el nuevo petróleo, debido a la relevancia que están adquiriendo y seguirán teniendo. El uso de Inteligencia Artificial no se va a detener y tenemos que estar preparados para seguir avanzando con ello.

En Baufest, como empresa líder de soluciones de IT, hoy estamos acompañando a nuestros clientes en la gestión e integración del flujo de los datos de su empresa a lo largo de su ciclo de vida, logrando robustecer sus plataformas para que puedan aprovechar las ventajas de la IA. Y nuestro compromiso es seguir innovando para impulsar el crecimiento de más empresas latinoamericanas.

(*) Leonardo Tocci: Data Practice Head de Baufest