Desafíos críticos en la gestión de datos para la IA, el camino hacia la sostenibilidad y la calidad en un mundo digital
En un panorama donde la Inteligencia Artificial (IA) se posiciona como una de las tecnologías más transformadoras para las empresas, un obstáculo crítico ha comenzado a destacarse: la calidad y la estructura de los datos. A pesar del crecimiento masivo de los volúmenes de datos y las innovaciones tecnológicas, las organizaciones aún enfrentan un desafío importante: el 74% de los datos almacenados en las empresas son no estructurados, lo que impide su uso eficiente en la creación de modelos de IA efectivos y confiables.
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La Brecha de Capacitación y la Falta de Estrategias en la Gestión de Datos
El informe «Estado de la Infraestructura de Datos en 2024» de Hitachi Vantara revela que una gran parte de los profesionales del sector de Tecnologías de la Información (TI) están adquiriendo habilidades en IA a través de la experimentación y el autoaprendizaje. Aproximadamente el 50% de los trabajadores de TI recurre a la experimentación, mientras que un 35% opta por el autoaprendizaje, lo que indica una brecha significativa en la capacitación continua. Esta falta de formación estructurada puede poner en riesgo la implementación efectiva de la IA, que depende crucialmente de la disponibilidad y la calidad de los datos.
La calidad de los datos, fundamental para entrenar modelos de IA, está directamente vinculada a su estructura. Los datos no estructurados carecen de modelos definidos y, a menudo, están dispersos en diferentes formatos, lo que limita su uso para tareas de procesamiento automatizado y análisis avanzado. Sin un marco claro para organizar y estructurar esta información, se dificultan los procesos de aprendizaje automático, los cuales necesitan datos de alta calidad para generar resultados precisos.
El Crecimiento Exponencial de los Datos y sus Implicaciones para la IA
Se proyecta que los volúmenes de datos globales crecerán más del 100% para 2026. Este aumento exponencial plantea desafíos significativos para las organizaciones que aún no han implementado estrategias robustas de gestión y procesamiento de datos. Aunque la implementación de IA promete transformar las operaciones empresariales, sin datos bien gestionados y accesibles, los modelos de IA no podrán alcanzar su máximo potencial.
El informe de Hitachi Vantara también destaca que el 38% de las organizaciones consideran que la falta de datos de alta calidad es el principal obstáculo para el éxito de sus proyectos de IA. Esto demuestra que, a pesar de los avances tecnológicos, muchas empresas aún no están preparadas para manejar de manera efectiva los datos que necesitan para entrenar sus sistemas de inteligencia artificial.
Riesgos de la Mala Gestión de Datos: Impacto en la Ciberseguridad
La falta de calidad en los datos no solo afecta la precisión de los modelos de IA, sino que también presenta riesgos significativos para la seguridad. El 73% de los especialistas en TI teme que la IA pueda ser utilizada como una herramienta avanzada por los ciberdelincuentes para llevar a cabo ciberataques. Esta vulnerabilidad subraya la necesidad de estrategias de protección de datos más robustas, así como la implementación de tecnologías que puedan garantizar la integridad de los sistemas.
Un 74% de los especialistas también considera que una pérdida significativa de datos tendría un impacto catastrófico en las operaciones empresariales. Por lo tanto, la protección y la gestión efectiva de los datos deben ser prioridades estratégicas para las empresas que buscan capitalizar las ventajas de la IA mientras protegen sus activos digitales.
Calidad y Sostenibilidad: Factores Clave para el Éxito de la IA
Para que los proyectos de IA sean exitosos, no solo deben enfocarse en la calidad de los datos, sino también en su sostenibilidad a largo plazo. El informe de Hitachi Vantara revela que, actualmente, solo el 33% de las organizaciones priorizan la sostenibilidad en sus proyectos de IA, y apenas un 37% considera el retorno de inversión (ROI) como un objetivo clave. Esta falta de enfoque en la sostenibilidad y en la rentabilidad puede generar costos adicionales y poner en peligro la viabilidad a largo plazo de las iniciativas de IA.
La sostenibilidad en la gestión de datos implica adoptar estrategias que no solo sean rentables en el corto plazo, sino que también puedan adaptarse a las futuras regulaciones y demandas tecnológicas. Las infraestructuras deben ser resilientes y escalables, capaces de manejar tanto los aumentos masivos de datos como los nuevos requisitos derivados del entorno regulatorio en constante cambio.
La Necesidad de Infraestructuras Robusta y Socios Tecnológicos
Además de mejorar la capacitación y la calidad de los datos, la implementación exitosa de la IA depende en gran medida de la colaboración con socios tecnológicos especializados. El 28% de los profesionales en TI señala que necesita apoyo para gestionar datos redundantes, obsoletos y triviales (ROT), mientras que un 31% destaca la necesidad de capacitación para desarrollar modelos de IA más efectivos y resilientes.
A medida que las empresas avanzan en sus esfuerzos por adoptar IA, la colaboración con expertos en tecnología se convierte en un factor decisivo para acelerar el desarrollo de modelos y aplicaciones más complejas. La necesidad de una capacitación continua y de un enfoque conjunto con los proveedores de tecnología es esencial para asegurar que las organizaciones puedan aprovechar todo el potencial de la IA.
El Papel de la Nube Híbrida en la Gestión de Datos para IA
La Nube Híbrida se ha consolidado como una solución estratégica para enfrentar los desafíos actuales en la gestión de datos. Al combinar las ventajas de las nubes públicas, como su escalabilidad y flexibilidad, con la seguridad y personalización de las nubes privadas, las empresas pueden contar con una infraestructura que les permita manejar grandes volúmenes de datos de manera eficiente y segura.
La capacidad de la Nube Híbrida para ofrecer soluciones personalizadas para cada tipo de organización y aplicación hace que sea una herramienta esencial para garantizar que los datos estén disponibles y sean accesibles para entrenar modelos de IA de manera rentable y confiable.
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Preparándose para un Futuro Impulsado por Datos
En un mundo cada vez más impulsado por los datos, las empresas deben preparar sus infraestructuras para soportar las demandas de la IA. La creación de plataformas de TI escalables y sostenibles es esencial para garantizar que las organizaciones puedan mantenerse competitivas en un mercado en constante evolución. El futuro de la IA depende en gran medida de la calidad, la estructura y la sostenibilidad de los datos, y las empresas que inviertan en estas áreas estarán mejor posicionadas para aprovechar las oportunidades que la IA ofrece.
Para lograr esto, las organizaciones deben adoptar una visión integral de la gestión de datos que incluya la calidad, la sostenibilidad y la seguridad, mientras se aseguran de que sus infraestructuras sean lo suficientemente flexibles como para adaptarse a las demandas tecnológicas futuras. De esta manera, podrán garantizar resultados confiables, cumplir con las expectativas de los usuarios y mantenerse a la vanguardia de la innovación en un mundo cada vez más dependiente de los datos.
