Gobernanza de datos con IA: calidad, seguridad y eficiencia

Luego de haber abordado conceptos clave como estrategia de datos, administración de información y gobierno de datos, y de proponer un marco práctico para trabajar estos elementos de forma coordinada, ahora analizaremos qué ocurre cuando incorporamos inteligencia artificial a esta ecuación.

¿Qué es la Inteligencia Artificial?

La inteligencia artificial (IA), aplicada al contexto de datos y analítica, implica el uso de algoritmos y técnicas sofisticadas para examinar grandes volúmenes de información, identificar patrones, reconocer tendencias y extraer aprendizajes. Esto permite tomar decisiones más acertadas y basadas en evidencia. Algunas de las aplicaciones más relevantes de IA en este ámbito incluyen:

• Machine Learning: Algoritmos que aprenden de los datos históricos para predecir comportamientos o recomendar acciones.
• Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP): Tecnología que analiza textos y lenguaje humano para identificar información valiosa.
• Análisis Predictivo: Modelos matemáticos que anticipan posibles escenarios a partir de datos previos.
• Automatización de Procesos: Herramientas que optimizan y automatizan tareas rutinarias utilizando IA.

Al combinar IA con estrategias de datos, las empresas en México pueden mejorar la eficiencia operativa y la toma de decisiones estratégicas.

Para enfocarnos específicamente en los retos del gobierno de la información, introducimos el concepto de inteligencia artificial híbrida. Este enfoque se refiere a la integración de distintas técnicas de IA—como el aprendizaje automático, el NLP y los sistemas basados en reglas—para fortalecer las prácticas de gobernanza de datos. La IA híbrida permite balancear capacidades diversas para asegurar la calidad, cumplimiento y seguridad de los datos.

Sin embargo, estas mismas técnicas pueden intensificar ciertos desafíos, como el volumen excesivo de información generado, especialmente con el uso de data sintética o los LLM (modelos de lenguaje natural de gran escala). Esto complica la confiabilidad de los datos, en particular si no se toman las precauciones necesarias para evitar un mal uso de la información.

La innovación en IA necesita una base sólida en gobernanza de datos

Como mencionamos anteriormente, esta nueva ola de tecnología también presenta desafíos importantes. Muchas empresas en México están identificando vulnerabilidades que antes no eran tan evidentes, sobre todo en la calidad de sus datos. Aplicar modelos como los LLM sin una base de datos sólida puede llevar a resultados poco confiables o incluso a errores graves conocidos como "alucinaciones".

Aquellas organizaciones que adopten una visión práctica en temas de gobernanza, calidad y confianza en los datos estarán mejor posicionadas para generar resultados reales con ayuda de la inteligencia artificial.

Según datos recientes de Google, el 45% de las personas encuestadas apenas confían en la calidad de los datos de sus organizaciones, y un 11% tiene aún menos confianza.

Asimismo, el 54% considera que sus organizaciones tienen un nivel de madurez intermedio en materia de gobernanza de datos, y solo el 27% las considera altamente maduras.

Lo positivo es que muchas organizaciones ya están actuando para asegurar la precisión y fiabilidad de sus datos. Entre las acciones más comunes destacan:

• Fomentar una cultura basada en datos
• Centralizar la supervisión del gobierno de datos
• Establecer políticas de gestión, monitoreo y auditoría centralizadas

¿Qué deben priorizar las organizaciones mexicanas?

Es fundamental que las empresas en México busquen plataformas de datos que ofrezcan seguridad desde el diseño, incluyendo cifrado avanzado como estándar. La plataforma ideal debe catalogar de manera automática la información disponible, organizándola lógicamente mediante metadatos. Esto permite proteger y gobernar los datos con base en su contexto de negocio, utilizando automatización e inteligencia integrada en tareas como elaboración de perfiles, evaluación de calidad y trazabilidad (según Gartner).

Entre los beneficios concretos se encuentran:

• Mejor calidad de datos: Reglas automáticas para validar integridad, exactitud y confiabilidad de los datos
• Trazabilidad completa: Mapear el flujo de datos para facilitar auditorías, análisis de impacto y cumplimiento normativo
• Gobernanza unificada: Control de políticas para autorización, clasificación y retención de datos, tanto para sistemas de información como para activos de IA

En este sentido, la IA híbrida ofrece una oportunidad para combinar diversas técnicas que mejoren el análisis y la generación de insights, lo que facilita un sistema robusto de gobierno de datos.

A continuación, te compartimos algunas soluciones prácticas que pueden ser implementadas:

• Mejora de la calidad de la información: Algoritmos impulsados por IA que detectan y corrigen errores
• Cumplimiento automatizado: Reducción de costos operativos mediante automatización de procesos regulatorios
• Gobernanza en tiempo real: Acceso a información actualizada que permite decisiones ágiles y certeras
• Seguridad reforzada: Sistemas que identifican amenazas y protegen los datos sensibles de manera proactiva
• Gestión más eficiente: Automatización de limpieza y preparación de datos, lo que agiliza las operaciones

Al integrar estas capacidades, las organizaciones en México pueden construir marcos de gobernanza de datos más completos, lo que deriva en decisiones de negocio más acertadas y en ventajas competitivas sostenibles.

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