Gobernanza de datos y productos de datos en tiempo real: Respuestas a sus preguntas sobre IA

A medida que la IA y los agentes pasan de los proyectos piloto a la producción, los ejecutivos se plantean nuevas preguntas.

Los modelos ya no son el único objetivo. Los directivos quieren saber cómo se gobiernan los datos, cómo se mantiene la calidad y cómo puede suministrarse la información en tiempo real.

Veamos algunas de las preguntas más frecuentes y las respuestas que deben tener en cuenta los directivos de las empresas.

¿Por qué es importante la gobernanza de datos para la IA?

La gobernanza es la columna vertebral de una IA segura y conforme a las normas. Proporciona las normas y la responsabilidad necesarias para saber de dónde proceden los datos, cómo se utilizan y quién tiene acceso a ellos. Sin esto, las organizaciones se arriesgan a multas en virtud de normativas como la Ley de IA de la UE, que exige transparencia y trazabilidad.

Los marcos de gobernanza sólidos no solo sirven para evitar sanciones. Crean la confianza necesaria para que clientes, reguladores y socios apoyen las iniciativas empresariales de IA. 

Esa confianza sólo crece cuando se cuenta con profesionales cualificados para diseñar y aplicar políticas de gobernanza. Grupo Décima Revolución conecta a las empresas con especialistas en datos e inteligencia artificial expertos en cumplimiento de la normativa que comprendan tanto la normativa como la tecnología, garantizando que los marcos de gobernanza se mantengan bajo escrutinio.

¿Cómo afecta la calidad de los datos al rendimiento del modelo?

Los modelos son tan buenos como la información con la que se entrenan y funcionan. Los datos de mala calidad dan lugar a alucinaciones, previsiones inexactas y decisiones poco fiables. Por el contrario, los datos limpios, validados y enriquecidos proporcionan a los modelos el contexto que necesitan para funcionar bien.

Por ejemplo, las empresas que estandarizan los registros de clientes en todos los sistemas observan mejoras cuantificables en los motores de recomendación y la automatización de servicios. La calidad no es sólo una cuestión técnica: es un motor directo de los resultados empresariales. Los directivos que deseen mejorar el rendimiento de la IA deben pensar en los equipos responsables de la obtención, limpieza y enriquecimiento de los datos. Tenth Revolution Group ofrece talento tecnológico de confianza que pueden mantener la precisión y fiabilidad de las canalizaciones, ayudando a los sistemas de IA a ofrecer resultados coherentes.

¿Qué papel desempeñan los productos de datos en tiempo real?

Los agentes de IA operan continuamente, a menudo tomando decisiones en fracciones de segundo. Los datos procesados por lotes no pueden seguir este ritmo. Los productos de datos en tiempo real garantizan que los modelos y los agentes siempre tengan acceso a la información más reciente. Esto incluye todo, desde los niveles actuales de inventario hasta las normas de cumplimiento actualizadas.

Sin canalizaciones en tiempo real, un agente podría tomar una decisión basándose en información obsoleta, lo que socavaría la confianza y la eficacia.

¿Qué tecnologías hacen posible los datos en tiempo real?

Si quiere que los sistemas y agentes de IA sean precisos y reactivos, necesita arquitecturas de datos que puedan seguir el ritmo de la toma rápida de decisiones. Los almacenes y conductos tradicionales a menudo tienen dificultades con la velocidad, la coherencia y la gobernanza a escala. Por eso, muchas empresas se están replanteando sus bases de datos y adoptando nuevos enfoques que equilibren la flexibilidad con el control.

Tres áreas en particular están ganando terreno:

• Plataformas en el lago combinan la escalabilidad de los lagos con la fiabilidad estructurada de los almacenes, lo que facilita la ejecución de cargas de trabajo analíticas y de IA a partir de la misma base de datos.
  
  
• Malla de datos traslada la propiedad a los equipos de dominio, sin dejar de aplicar la gobernanza en toda la empresa. Esto hace que los datos sean más accesibles sin perder la supervisión.
  
  
• Capas semánticas traducir datos técnicos complejos en términos empresariales, para que tanto los humanos como los sistemas de IA puedan consumirlos y actuar en consecuencia con confianza.
  
  

Juntos, estos enfoques están ayudando a las organizaciones a ofrecer productos de datos coherentes, accesibles y continuamente actualizados, las mismas condiciones de las que depende la IA moderna.

¿Cómo cambia esto el funcionamiento de las organizaciones?

El auge de la gobernanza, la calidad y los productos de datos en tiempo real indica que el éxito de la IA depende tanto de la cultura como de la tecnología. Los datos ya no son sólo una cuestión de TI. Las unidades de negocio deben ser dueñas de sus datos al tiempo que siguen las normas de toda la empresa. Los equipos de cumplimiento deben colaborar con los ingenieros para garantizar la alineación normativa. Los equipos de producto deben considerar los datos como un activo que requiere una inversión continua.

Esta alineación cultural es lo que hace que la gobernanza deje de ser una limitación para convertirse en un elemento facilitador.

Entonces, ¿a qué debe dar prioridad ahora?

Los directivos deben asegurarse de que la inversión en IA vaya acompañada de una inversión en datos. Esto significa crear marcos de gobernanza, integrar controles de calidad en todo el ciclo de vida y crear canalizaciones en tiempo real respaldadas por tecnologías de lago, malla y semántica. Estos pasos sientan las bases para que los sistemas de IA no solo sean potentes, sino también seguros, precisos y resistentes.