Si ya es difícil mantenerse al tanto de las últimas tendencias relacionadas con la inteligencia artificial, ponerlas en práctica puede llegar a ser aún más complicado. Sin embargo, a medida que surgen normativas como la Declaración de Bletchley o la Ley de Regulación para la IA de la Unión Europea, se va abriendo camino para la implementación de estas soluciones tecnológicas.

La existencia de un marco normativo claro es la única manera de que las compañías puedan valerse de las posibilidades de la inteligencia artificial de un modo eficaz. 

En este contexto, las compañías están comenzando a buscar ayuda en los especialistas en analítica de datos para sacar el máximo rendimiento posible de las soluciones basadas en inteligencia artificial.

Por ello, conviene recordar que los expertos en datos son piezas cruciales en todo este proceso, ya que son los encargados de entrenar a los algoritmos con información veraz y confiable, por lo que meterles presión puede repercutir negativamente en la calidad de estas herramientas y conducir a la aparición de sesgos o datos erróneos. 

Afortunadamente, la relación entre los profesionales de los datos y la inteligencia artificial es simbiótica. Estos expertos pueden supervisar la información que alimenta a los algoritmos, pero la IA también puede ayudarles a extraer el máximo valor de los datos. 

La IA y los datos, un binomio de éxito 

A estas alturas, sabemos que existe un valor latente en el ingente volumen de datos del que disponen las organizaciones. De este modo, la inteligencia artificial se posiciona como una aliada a la hora de desempeñar un papel fundamental en la mejora de los procesos analíticos, permitiendo que ese valor pueda materializarse. 

Más allá de la velocidad de análisis que suele asociarse a la IA, una de sus ventajas más relevantes es la construcción de modelos predictivos que permiten a las empresas anticipar tendencias y resultados futuros.

Por ejemplo, en sectores tan críticos como el sanitario, las organizaciones recopilan datos de cada interacción con el paciente y de cada prueba diagnóstica para predecir los puntos críticos y el flujo de personas entre departamentos, lo que hace posible que puedan dar una respuesta a la demanda de mayor calidad y ofrecer una mejor atención. 

Esto nos lleva al principal beneficio que aporta la IA a los profesionales de los datos: descubrir respuestas a preguntas que nunca antes se habían planteado. Además de analizar grandes volúmenes de información, la inteligencia artificial puede identificar al instante relaciones, patrones y anomalías dentro de los conjuntos de datos. Esto quiere decir que no es necesario contar con conocimientos técnicos para saber interpretar las conclusiones que facilitan estas soluciones y obtener el máximo valor de los datos. 

Sin embargo, esto no es tan fácil como adoptar la IA y ya; los expertos son muy conscientes de los retos asociados a la implementación de estas soluciones en cualquiera de los procesos, aunque sean probados y ya haya confianza en ello dentro del entorno empresarial.

Garantizar el cumplimiento de la normativa y llevar a cabo pruebas minuciosas es crucial para sentar unas bases firmes que sustenten la adopción de la IA, siempre con el fin de lograr el equilibrio adecuado entre riesgo e innovación. 

Más allá de Chat GPT: el impacto de la IA se mide en casos reales 

Con la ayuda de la IA, los expertos pueden extraer datos mejor y más rápido que nunca. Puede que sean las aplicaciones orientadas al consumidor final las que acaparen los titulares, como Chat GPT, pero su existencia no se concibe sin antes optimizar el uso de los datos entre los equipos internos.

Como ocurre con todas las nuevas tecnologías, la implementación de la inteligencia artificial en procesos asentados y establecidos desde hace muchos años está conllevando cierta especulación sobre su impacto. Pese a ello, sus ventajas son múltiples y una implementación completa tan solo es cuestión de tiempo. 

De ahí surge la importancia de identificar muy bien el reto para medir el impacto: es probable que la IA tenga un impacto significativo, pero es importante asegurarse de que está vinculada a un caso de uso específico para que haya un retorno demostrable. Experimentar con la tecnología no es suficiente.

Las iniciativas e inversiones que se hagan, a menudo impulsadas por las áreas o departamentos de datos que son los responsables de gestionar estos modelos, deben enfocarse en un reto concreto para que puedan demostrarse los beneficios. 

Así pues, el potencial oculto en los datos empresariales convierte a la IA en un aliado innegociable para muchos, pero su adopción es un proceso a medio y largo plazo. Para exprimir al máximo su potencial, los expertos en datos deben empezar poco a poco, probar de forma reiterada y aprender de los errores constantemente, sin dejar a un lado su compromiso con la ética y actuando bajo el paraguas de los marcos regulatorios que controlan cada territorio en el que se actúa. Por tanto, la IA será responsable o no será. 

*** Nick Magnuson es director de IA en Qlik