En la era digital, la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en la comidilla del patio, prometiendo un avance significativo en la innovación y en la mejora de los procesos empresariales. Sin embargo, no todo es color de rosa, mi gente. La IA, aunque potente y ‘jevi’, tiene un talón de Aquiles: la calidad de los datos. Según un reporte, si esta tecnología trabaja con información incompleta, desactualizada o de poca calidad, lo que hace es multiplicar los errores de una vez, ¡un tremendo ‘coro’!
Para que no andemos en el ‘tigueraje’ de las decisiones equivocadas, es crucial que las organizaciones, antes de implementar estas herramientas sofisticadas, fortalezcan la gestión de sus datos y establezcan mecanismos que garanticen su confiabilidad. Así lo planteó Mario Silié, vicepresidente del área de Data y Analítica del Banco Popular, enfatizando que la calidad de los datos adquiere una importancia mayúscula en este contexto donde las empresas apuestan cada vez más por soluciones basadas en inteligencia artificial. Sin Datos Confiables, la IA es como un carro sin gasolina, ¡no da pa’ más!
Silié fue muy claro en su planteamiento: ‘No podemos hablar de inteligencia artificial confiable si está basada en datos en los cuales no confiamos’. Esto significa que, aunque la IA puede potenciar la innovación y traer cambios positivos, también puede amplificar los problemas si la información que utiliza no es correcta. No es solamente tener los datos, sino que esos datos estén ‘chulos’, bien organizados y al día, para que la vaina funcione como es debido.
La calidad de los datos va más allá de que estén completos, organizados y actualizados. Hay que considerar el contexto en que se usan. El reconocido ejecutivo explicó que, si bien antes las empresas se enfocaban en mantener la información básica de sus clientes al día, ahora con la analítica y la inteligencia artificial, se necesita una comprensión más amplia. Esto implica entender las características de los usuarios, su frecuencia de consumo y el valor que representan para el negocio. Es como saber no solo dónde vive tu vecino, sino también si te invita a un ‘coro’ cada fin de semana o si solo lo ves de pasadita.
Por ejemplo, diferenciar entre un cliente ocasional y uno recurrente, o identificar cuáles son los más valiosos para la organización, permite que los modelos analíticos produzcan resultados más precisos. Estas decisiones, bien fundamentadas, pueden hacer una gran diferencia en la dirección y el éxito de una empresa. Esos son los datos que le dan la sazón a la información, para que los resultados queden ‘de lo más bien’.
Pero la cosa no se queda ahí. La calidad de los datos no es una meta fija, es un trabajo constante. Silié destacó que requiere un mantenimiento permanente, ya que tanto los clientes como el entorno económico y las condiciones del mercado cambian con el tiempo. Por eso, las decisiones generadas por los modelos analíticos deben monitorearse continuamente, porque lo que hoy funciona a la perfección, quizás mañana ya no sea la misma ‘chercha’ si cambian las circunstancias.
Otro punto clave para una adopción responsable de la inteligencia artificial es la protección de la información, especialmente en lo relacionado con la privacidad, la seguridad y el uso responsable de los datos. Silié recalcó que el desarrollo de nuevos modelos de analítica debe ir de la mano con mecanismos que preserven la confianza de los usuarios, un elemento que, según sus palabras, es uno de los activos más importantes para la institución que representa.
En resumen, el desafío para las organizaciones es abordar la calidad de los datos desde una perspectiva transversal. Esto no solo implica su utilidad y precisión, sino también la responsabilidad en su manejo, la protección de la información y la supervisión constante de las soluciones tecnológicas. La implementación de la IA no es solo tener herramientas sofisticadas, sino asegurarse de que la información que las alimenta sea confiable y que su uso responda a criterios de seguridad y responsabilidad. ¡Así es como se hace la vaina bien!
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