Nos encontramos en un momento único en el sector de los datos, en el que surgen nuevas tecnologías, arquitecturas y ahora también la implementación de la IA, que está provocando una revolución en la forma que tenemos de gestionar los datos que las organizaciones manejan.
En esta industria, uno de los conceptos en auge es el de los datos como producto -Data as a producto- un enfoque en el que los conjuntos de datos se tratan como productos independientes, diseñados, desarrollados y actualizados pensando en el usuario final.
Sin embargo, para realizar estas previsiones, las empresas deben pasar de la inversión a la implementación estratégica
JAMES FISHER, QLIK
Esto es algo que no solo simplifica el proceso, sino que también aporta valor dentro de las empresas, dando nuevas funciones a la información interna. Para ello, la IA Generativa juega un papel fundamental como herramienta. De hecho, el aumento de las inversiones en tecnología de IA generativa durante el último año ha sido muy significativo.
Empresas de todo el mundo han invertido miles de millones en iniciativas basadas en IA, prometiendo grandes retornos. Según un estudio de Goldman Sachs, estas inversiones podrían potencialmente elevar el PIB mundial en 7 billones de dólares y aumentar la productividad en un 1,5%. Sin embargo, para realizar estas previsiones, las empresas deben pasar de la inversión a la implementación estratégica.
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La Democratización de los Datos
Uno de los pasos críticos para sacar partido de la IA generativa es asegurar que los empleados estén formados en las habilidades de alfabetización en IA necesarias. Empoderar a los empleados para que adopten esta tecnología facilita un desarrollo eficiente y un uso responsable. Además de esto, es esencial mantener procesos sólidos de calidad y gobernanza del dato. La IA generativa depende de manera directa de los datos, lo que implica que su calidad es fundamental para lograr respuestas coherentes y fiables.
En términos de cultura corporativa, para lograr una democratización plena, es importante eliminar las barreras que puedan tener los empleados a la hora de acceder y entender los datos. De ahí la importancia de facilitar el acceso a herramientas y recursos que permitan a todos los empleados utilizar los datos, independientemente de su nivel jerárquico o conocimiento técnico. Solo de esta forma se podrá impulsar la adopción de los datos como producto.
El desafío de los datos como un activo comercializable
Uno de los mayores retos para lograr crear un producto a raíz de los datos de cualquier empresa radica en extraer información de datos no estructurados, que constituyen una parte importante las reservas de información de una organización. Según Forrester, aproximadamente el 80% de los datos del mundo no son estructurados, provienen de fuentes complejas y variadas, por lo que aprovechar estos datos de manera efectiva se vuelve imperativo, pero también complejo. Las empresas necesitan estrategias para desbloquear el valor oculto dentro de los datos no estructurados, para poder alimentar una IA Generativa que produzca resultados de calidad
Es importante resaltar la aparición de arquitecturas modernas de datos como data fabric y data mesh, las cuales han allanado el camino para convertir los datos en producto, facilitando su organización y gestión y aumentando la calidad de los datos, la gobernanza y la usabilidad de estos. Las organizaciones tienen que pasar de ver los datos como un simple recurso a tratarlos como un activo valioso que puede ser comercializado y monetizado.
De hecho, plataformas que facilitan la disposición y el intercambio de datos validados están ganando gran relevancia. Estas plataformas permiten a las organizaciones monetizar sus activos de datos más allá del uso interno. El reciente lanzamiento de GPTs de OpenAI es un ejemplo de esta tendencia, ofreciendo aplicaciones de IA contextualizadas con un modelo de reparto de ingresos similar a las tiendas de aplicaciones. A medida que los productos de datos ganan terreno, su valor aumenta, creando un entorno mutuamente beneficioso tanto para los creadores, como para los consumidores de datos.
El cambio hacia la visualización de los datos como un producto significa una transformación fundamental de cómo las organizaciones perciben y utilizan sus activos de información. Es por ello que, abrazando este cambio, las empresas pueden desbloquear nuevas fuentes de valor, impulsar la innovación y mantenerse competitivas en un mundo cada vez más condicionado por los datos. A medida que la IA continúa evolucionando, el concepto presenta toda una serie de nuevas oportunidades para las organizaciones que estén dispuestas a adaptarse e innovar.
