¿Cómo la urgencia por datos limpios redefine la estrategia?esto nascosto
NEXT THINKING
CLAVES DE TECNOLOGÍA, INNOVACIÓN Y ESTRATEGIA PARA LÍDERES DE LATAM
Hola. Con el primer finalista del Mundial ya definido, ¿sigue su favorito en la contienda o ya tiene nueva preferencia?
Cada vez que cambio de teléfono móvil ocurre exactamente lo mismo. En cuestión de minutos aparecen decenas de aplicaciones preguntándome si deseo permitirles acceder a mis fotografías, contactos, ubicación, calendario o micrófono. Algunas ni siquiera necesitan esa información para funcionar, pero la solicitan por defecto. Mi respuesta suele ser la misma: no.
Entonces me pregunto: ¿por qué, si soy tan cuidadosa con mis datos personales, tantas organizaciones siguen alimentando plataformas de inteligencia artificial con información cuya calidad, clasificación, responsabilidad y gobierno todavía no tienen completamente resueltos?
Quizá la discusión no debería centrarse en crear nuevos cargos, sino en resolver un problema mucho más básico. En América Latina seguimos enfrentando enormes brechas de gobernanza, calidad, trazabilidad y responsabilidad sobre los datos.
Muchas organizaciones aún desconocen quién es dueño de la información, cuáles son las fuentes confiables, qué datos pueden utilizarse para entrenar modelos y cuáles representan un riesgo regulatorio o reputacional.
La inteligencia artificial no va a compensar esas carencias. Al contrario, las hará más evidentes. Antes de nombrar un nuevo responsable de datos, conviene preguntarse si la empresa ya construyó los cimientos necesarios para que la AI produzca resultados medibles y sostenibles.
De eso trata esta edición de Next Thinking. Lo invito a descubrir por qué, antes de hablar de modelos más poderosos, el verdadero cuello de botella sigue estando en los datos.
Contexto La adopción de AI y GenAI en América Latina ha dejado de ser un proyecto experimental para convertirse en una prioridad de infraestructura. Sin embargo, antes de hablar de modelos más poderosos, el éxito radica en la madurez de la arquitectura tecnológica y en garantizar la calidad de la información que alimenta las plataformas.
Datos objetivos De acuerdo con distintos análisis sobre la importancia de los datos en tiempo real en proyectos de AI, el éxito de estas iniciativas radica en la frescura de la información. A la par, el estudio sobre el impulso de la AI en la agenda del CDO en América Latina sostiene que la inteligencia artificial está impulsando el surgimiento del director de Datos (CDO) como una figura estratégica para las empresas latinoamericanas. Sin embargo, la misma encuesta revela que 85% de los CDO reconoce que los datos representan el principal desafío para desplegar AI. ¿Por qué es importante? El valor de la inteligencia artificial es limitado si los cimientos de la información son débiles. Como señala el CTIO de Liverpool, Gerardo Muñoz, el verdadero reto no radica en la sofisticación de los algoritmos de AI por sí mismos, sino en la capacidad de la organización para estructurar, limpiar y disponibilizar esos datos de manera consistente. Sin un motor de datos confiable detrás, cualquier modelo de GenAI se convierte en una herramienta estéril.
¿Qué significa realmente? Para IT, esto exige sustituir el procesamiento por lotes (batch) por analítica en tiempo real. El rol del líder tecnológico ya no es administrar infraestructura, sino liderar una arquitectura de datos dinámicos mediante tres acciones inmediatas:
Auditar fuentes: Identificar y limpiar los repositorios críticos antes de conectarlos a cualquier AI.
Habilitar data streaming: Crear pipelines en tiempo real para que los modelos trabajen con datos vivos, no con fotos del pasado.
Gobernanza y seguridad: Definir reglas claras de acceso y anonimización para mitigar riesgos regulatorios.
El trasfondo La experiencia de Liverpool demuestra que el éxito de la GenAI se decide en la base de la pirámide: la calidad de las fuentes y la creación de un gobierno de datos robusto. Antes de acelerar la adopción de herramientas avanzadas, resulta vital consolidar almacenes de datos unificados y flujos de integración en tiempo real que mitiguen los riesgos de alucinación de los modelos o el uso de información desactualizada.
Nuestra visión La transformación digital en la región ya no se mide por la cantidad de aplicaciones migradas. Quien no priorice la gobernanza de datos en tiempo real y la capacitación de sus equipos, financiará una tecnología estéril. El verdadero valor de la AI surge cuando las personas guían sus capacidades.
ENCUESTA
¿Cómo califica el nivel actual de madurez y calidad de datos en su organización para la AI?
*|SURVEY: Crítico / Sin ordenar|*
*|SURVEY: Básico / En silos|*
*|SURVEY: Intermedio / Avanzando|*
*|SURVEY: Maduro / Listo de IA|*
La semana pasada, sobre el uso de satélites de órbita baja (LEO) para la infraestructura de red actual, los resultados fueron mixtos: una cuarta parte evalúa su costo, mientras otra cuarta parte respondió que no se consideran viables. ¡Vaya contraste!
NEXT TIPS
VIDEOBLOG
¿Por qué nadie puede predecir cuánto costará su estrategia de AI?
El complejo desafío financiero que representa la implementación de la inteligencia artificial en el entorno corporativo.
Si le reenviaron este correo y quiere suscribirse, hágalo aquí. Si le gusta nuestro newsletter, no dude en recomendarlo y compartirlo.
Nextwork360 Latam es la red más grande en Hispanoamérica de revistas y medios de comunicación digitales B2B sobre temas de transformación digital e innovación empresarial. Su misión es difundir la cultura digital y emprendedora en las organizaciones de América Latina.
Boletín
Este correo fue enviado porque te has suscrito a el boletín informativo de Next Thinking que hace parte de Nextwork360.
Este mensaje ha sido enviado a *|EMAIL|*.
Si deseas eliminar tu dirección de correo de nuestra lista de envíos haz clic aquí.
