Yari Franzini, vicepresidente de Cloudera para el Sur, Centro y Este de Europa.
En el vocabulario de la alta cocina, existe un concepto que se utiliza a menudo la mise en place, un proceso riguroso de reunir, lavar, cortar y organizar los ingredientes antes de iniciar cualquier preparación. No es una cuestión estética, es la diferencia entre que todo funcione o que el servicio colapse en el momento más crucial.
Algo parecido ocurre a día de hoy en el mundo empresarial ante el auge de la IA generativa. Las compañías quieren resultados inmediatos, experiencias sorprendentes y ventajas competitivas visibles. Sin embargo, muchas se lanzan a implementar proyectos de IA sin haber preparado sus datos. Intentan “cocinar” a gran escala con despensas desordenadas, fragmentadas y, en demasiados casos, poco seguras.
En este punto, hablar de seguridad y soberanía del dato no es una opción, es algo estratégico. Preparar los datos con antelación es sentar las bases. Sin calidad, trazabilidad y control, la IA privada no es viable. Es, simplemente, un riesgo mal gestionado.
Los datos son, por defecto, la nueva materia prima de la inteligencia artificial. Sin embargo, tratarlos como un recurso bruto es un error estratégico. Igual que los alimentos sin procesar, los datos solo generan valor cuando se limpian, organizan y se ponen en contexto.
Hoy el objetivo ha cambiado. Los CEO y los líderes empresariales ya no quieren implementar la inteligencia artificial como un fin en sí mismo, sino como un motor capaz de generar un valor más alto y diferencial para su negocio. Para lograrlo, necesitan operar en un entorno controlado donde la privacidad y la seguridad de la información se preserven durante todo su ciclo de vida.
Como en una cocina de alto nivel, la receta (su propiedad intelectual y su ventaja competitiva) se tiene que proteger y custodiar cuidadosamente los ingredientes (los datos sensibles) para evitar cualquier exposición o uso indebido. Además, ese proceso debe respetar el cumplimiento regulatorio que garantiza que haya innovación con garantías y dentro del marco legal vigente.
La disponibilidad, trazabilidad y calidad del dato constituyen los cimientos de esa gobernanza. Sin estos pilares, cualquier estrategia de inteligencia artificial se convierte en un riesgo latente de incumplimiento y exposición, listo para materializarse ante la mínima vulnerabilidad.
Para lograr una verdadera preparación de los datos, las empresas deben avanzar hacia un modelo de IA privada donde el principio operativo sea claro: que la inteligencia artificial vaya a los datos y no al revés. Esto requiere una estructura de datos unificada que funcione como una despensa centralizada y accesible, donde la información esté organizada, gobernada y disponible para su uso seguro, con independencia de dónde resida físicamente.
Generalmente las organizaciones se encuentran con que sus datos pueden estar distribuidos y no solo en la nube o no solo en servidores físicos. De ahí surge el auge de lo híbrido, un sistema que permite distribuir las cargas de trabajo entre la nube y los entornos on-premise en función de criterios como el coste, el rendimiento o la soberanía del dato. Sin embargo, si no hay comunicación entre las bases o fuentes de datos, los "ingredientes" quedan encerrados en compartimentos aislados (silos de datos) que impiden sacar el mayor partido y generar valor.
Estamos entrando en una era en la que la ventaja competitiva ya no dependerá de quién tenga el modelo de lenguaje más avanzado, sino de la capacidad de las organizaciones para preparar sus datos y transformarlos en información de confianza que sea diferencial y valiosa para su negocio.
La IA privada es la base de esa estrategia. Y como en cualquier cocina profesional, todo empieza con una buena preparación previa, porque sin ella, no hay resultado posible.
***Yari Franzini es vicepresidente de Cloudera para el Sur, Centro y Este de Europa.