La Calidad de los Datos: Clave para el Éxito de la Inteligencia Artificial Empresarial
La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una herramienta esencial para las empresas que buscan optimizar procesos y mejorar la toma de decisiones. Sin embargo, su efectividad está directamente relacionada con la calidad de los datos que se utilizan.
Datos incompletos, duplicados o desactualizados pueden limitar la capacidad de la IA para ofrecer resultados confiables. Aunque la tecnología avanza rápidamente, la calidad, el contexto y la gobernanza de los datos son factores críticos que determinan su éxito.
Un ejemplo claro es el término ‘ventas’, que puede tener diferentes significados dentro de una misma organización. Sin una definición común, la IA podría generar respuestas que no resuelvan las necesidades empresariales.
Cristóbal Vergara, director de la región Andina, Centroamérica y Caribe de SAP, destaca la importancia de que las empresas aseguren que la IA comprenda el significado y las relaciones de los datos antes de ejecutar acciones.
Un estudio de PROCOMER revela que, aunque el 76% de las empresas utilizan herramientas de IA, solo el 9% cuenta con políticas formales para su gobernanza. Esto indica que la adopción de la tecnología supera a los controles necesarios para su administración.
La fragmentación de la información entre diferentes sistemas es otro desafío. Inconsistencias en los datos pueden llevar a decisiones erróneas, como seleccionar proveedores incorrectos o aplicar políticas desactualizadas.
La inteligencia artificial no solo debe analizar datos, sino también ejecutar procesos empresariales. Por ello, es crucial que las empresas establezcan estrategias que incluyan la calidad de la información, definiciones compartidas y mecanismos de revisión.
Antes de ampliar el uso de la IA, SAP recomienda definir indicadores comunes, identificar registros duplicados y establecer controles sobre quién puede modificar la información. Así, se garantiza que las recomendaciones de la IA sean auditables y comprensibles.
La IA puede acelerar procesos, pero también obliga a las empresas a resolver inconsistencias ocultas en sistemas desconectados y procesos manuales.
