Claves para el futuro de las empresas: IA y ciencia de datos responsable y estratégica
La Inteligencia Artificial (IA) y la ciencia de datos están redefiniendo el panorama empresarial, ofreciendo herramientas que permiten a las empresas tomar decisiones estratégicas más informadas o aumentar la eficiencia de tareas y procesos internos. Como científicos y emprendedores especializados en este campo, en Datharsis observamos de cerca esta evolución, especialmente el impacto en los procesos de decisión empresarial y en la valorización de los datos.
La revolución de los datos y la IA
La proliferación masiva de datos, impulsada por la adopción generalizada de Internet y de los dispositivos móviles, ha sentado las bases para la actual revolución de los Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs) y los agentes de IA. Aunque la IA está atrayendo toda la atención, en nuestra opinión, la mayor revolución ha sido la valorización de los datos como motor de innovación. Podemos establecer tres tipos fundamentales de estrategias de innovación basadas en datos para las empresas,, muy diferentes entre ellas:
- Soporte a tareas de generación y búsqueda de información: Incluye como ejemplos la creación de contenido (posts, correos), la automatización de búsquedas y el soporte al cliente mediante LLMs. La IA puede ser tremendamente efectiva en este tipo de tareas, permitiendo mejoras de productividad muy altas gracias a la reducción de tiempo y costes. Si queremos integrar la potencia de los LLMs con la base de conocimiento de la empresa, es vital considerar conjuntamente con especialistas la privacidad de los datos y la regulación vigente.
- Uso de los datos para la mejora de procesos internos de la empresa: Esta categoría incluye tareas de Business Intelligence, como la optimización de procesos de negocio (margen de ventas, marketing, seguimiento de clientes), y otras tareas más dependientes del modelo de negocio de la empresa, como el mantenimiento predictivo o la detección de anomalías con el objetivo de minimizar costes en procesos de producción. En muchos de estos casos, las analíticas de visualización y dashboards, con alta interpretabilidad y que permiten manejar volúmenes de datos variables, son más adecuadas que las técnicas de IA avanzada.
- Monetización de datos para terceros: Esto abarca servicios de datos que provienen de sensores de última generación en sectores como la agricultura y ganadería de precisión, ciudades inteligentes, energía, telecomunicaciones, etc. La valorización de estos datos requiere de técnicas transparentes (interpretables) que, de nuevo, produzcan beneficios en todo el rango de volúmenes de datos: desde las primeras muestras hasta el manejo de Big Data.
La importancia de la gobernanza de datos
Un pilar fundamental en cualquier aplicación de IA o, en general, de ciencia de datos, es comprender la potencialidad de los propios datos de la empresa. Esto implica saber cómo sacarles el máximo partido y seguir buenas prácticas de gobernanza: diseño, recolección, limpieza y etiquetado. Es crucial recordar que los avances más impresionantes en IA, como ChatGPT, impactan principalmente en la automatización y aumento de la eficiencia, pero las aplicaciones clave para la toma de decisiones y la monetización de datos siguen basándose en técnicas más transparentes e interpretables, que se ajustan mejor a las características específicas de los datos y el caso de estudio. Cuando el volumen o la calidad de los datos es limitada, la teoría estadística de diseño experimental resulta fundamental para llegar a conclusiones fiables.
Consejos para empresas en la era de los datos
Para una empresa que busca innovar con estrategias basadas en datos, es recomendable integrar en el equipo expertos de experiencia contrastada para determinar el potencial de los datos disponibles y/o contemplar nuevas formas de recolectar y monetizar datos. La experiencia es relevante en un contexto donde proliferan herramientas y falta un buen entendimiento de su uso adecuado. Una decisión central es el tipo o tipos de estrategia, de los comentados anteriormente, que se quieren implantar. Recordemos que la IA avanzada, representada por los LLMs, agentes, IA agéntica, y variantes, es muy efectiva para el soporte a tareas de generación y búsqueda de contenidos, pero no es tan central, al menos a día de hoy, en las otras categorías. Incluso en las primeras tareas, debe regularse su uso internamente siguiendo buenas prácticas éticas y respetando la legislación vigente. En Datharsis, enfatizamos la transparencia y la interpretabilidad en nuestras técnicas, pilares fundamentales del «AI Act» de la UE.
Sobre el efecto en la sociedad de cambios tan disruptivos como la introducción y mejora de los LLMs, más que destrucción de puestos de trabajo, esperamos que cambien las tareas en las que debe especializarse el profesional. El control humano sobre los procesos de decisión sigue siendo necesario tanto por regulación como por precaución, y la IA debe impactar en nuestro trabajo haciéndonos más productivos, para lo que será necesario un proceso de aprendizaje contínuo en el profesional del futuro.
Conclusión
La IA en particular y la ciencia de datos en general son herramientas poderosas para la transformación empresarial. En Datharsis, estamos comprometidos con el desarrollo de soluciones que no solo sean innovadoras, sino también seguras, transparentes y adaptadas a las necesidades reales de las empresas, siempre con un enfoque en el valor que se puede extraer de los datos.
Si tu empresa busca implementar la Ciencia de Datos de forma estratégica y segura, en Datharsis estamos aquí para ayudarte.
