En el actual entorno de transformación digital, cada vez más empresas buscan implementar soluciones de Inteligencia Artificial (IA). Sin embargo, pocas se detienen a cuestionar si su organización está realmente preparada para ello.
Al respecto, la empresa consultora X-DATA —especializada en análisis y visualización de datos— dio a conocer que, en la actualidad, solo el 3% de los datos de una organización cumplen con los estándares básicos de calidad. Esto significa que el 97% de los datos mal organizados podría estar frenando el potencial real de la IA.
Paréntesis tuvo oportunidad de platicar con Javier Costa, cofundador y director comercial de X-DATA, sobre las oportunidades que deben de aprovechar las empresas para integrarse al mundo de la IA.
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En tus palabras, ¿por qué es importante que las empresas integren IA en sus procesos?
Es importante adoptar estas nuevas tecnologías, porque si no lo haces como empresa, por muy grande que seas, o muy pequeña, o de nicho, o de cualquier industria, te vas a quedar atrás por cuestión de tiempo. El que implementa estas tecnologías le gana todo el tiempo del mundo a la estrategia.
Hace mucho tiempo, cuando no teníamos en nuestras manos tanta información y se tenían que tomar decisiones basadas en información, ibas meses atrás a lo que podías recopilar de información y con eso te ibas defendiendo en el mercado, pero hoy tenemos la posibilidad de tener información en tiempo real.
X-DATA menciona que solo el 3% de los datos empresariales cumplen con estándares básicos de calidad para implementar IA. ¿Qué tipo de errores o deficiencias suelen encontrar en el 97% restante?
Nos hemos encontrado con empresas muy grandes, que ven las marcas, su marca por todos lados, que te imaginarías que están a la vanguardia de tecnología, y que cuando te metes al detalle de su formación encuentras mucho, mucha discrepancia.
Entonces, yendo un poco a tu pregunta, lo que nosotros nos encontramos es que hoy en día todos quieren Inteligencia Artificial, y con esto del GPT y de las tecnologías que están a la mano, pero bueno, no es una varita mágica: Muchos dicen, tenemos muchísima información y muchísimos datos, pero la realidad es qué calidad tienen tus datos, ¿no?
¿Cuáles son los síntomas más comunes que indican que una empresa no está lista para adoptar soluciones de IA?
Los síntomas más comunes es que los datos, o ya que implementaste cierto tipo de inteligencia, pero tus resultados, tus números no te cuadran, ahí no estás listo para implementar Inteligencia Artificial. Tienes que ir a echar un clavado atrás y ver hasta el mínimo detalle que todo cuadre.
Hay errores garrafales en donde imagínate que por un error tienes dado de alta mal un costo de un producto. Todo lo que permea, ahora sí que como le llaman el efecto mariposa, una mariposa en Canadá da un aletazo y es un tornado en Kansas. Bueno, pues es el mismo efecto, porque si tú empiezas con un error muy pequeño, pero para ti representa mucho impacto, y lo masificas, pues puede haber muchas pérdidas.
¿Qué distingue a su estrategia de "Data Readiness" frente a un enfoque tradicional de manejo de datos?
Lo podemos direccionar hacia una solución en específico, una estrategia de Data Readiness no quiere decir que te tengas que meter a arreglar todos los datos de tu empresa. Data Readiness se da más para responder esa pregunta que realmente necesitas responder en ese momento con IA.
Desde su experiencia, ¿qué sectores están más rezagados en la preparación de datos y cuáles están avanzando más rápido?
Desde mi experiencia, podría decir que si hoy te das una vuelta por el Periférico, voltea a ver a todos los espectaculares que ves, todas esas empresas yo te diría que la gran mayoría están en pañales en cuanto a datos y tecnología.
Son empresas que ya son tan grandes que su operación les funciona tal cual, que tienen una marca tan grande construida y demás, que funciona, pero que con el tiempo, si no se ponen las pilas y se ponen a organizar la casa, esas empresas más pequeñas que van creciendo mucho más rápido se los van a comer, no nada más porque el consumidor está cambiando sus hábitos de consumo, pero eso también te puede ayudar la inteligencia artificial a entenderlo.
¿Cómo consideras que se vería afectado ese avance si no se atiende el problema de la calidad y preparación de datos?
si no se atiende el problema de la preparación de datos, reflejado en un uso incorrecto de la tecnología, lo que te va a pasar es lo que vimos que le pasó a un Blockbuster cuando nació Netflix lo que vimos que le pasó a un Kodak, que no se actualizaron, te va a comer la competencia.
¿Cómo sintetizarías sobre lo que tienen que hacer las empresas para que puedan implementar eficientemente una Inteligencia Artificial en su negocio?
La primera virtud empresarial que tendría que tener la persona es ser atrevida. Y ser atrevida porque muchas veces la información refleja cosas que no queremos ver. Y eso es algo que nos encontramos mucho en las empresas.
La otra es aprender. A mis generaciones les cuesta aprender a que las decisiones ya no son de instinto. Eso se terminó, sino sí adoptar esta mentalidad más joven en donde las decisiones tienen que ser 100% basadas en datos.
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