Cómo la IA está cambiando la gestión de datos Abrazando la era de la automatización impulsada por la IA
La IA cambia la gestión de datos en la era de la automatización impulsada por la IA.
Estamos entrando en una nueva era de Big Data, en la cual los conjuntos de datos se han vuelto tan vastos que los humanos simplemente no pueden analizarlos de manera efectiva en un tiempo razonable. La disponibilidad de tanta información augura muchas cosas positivas para el futuro de la inteligencia empresarial. Pero como siempre ha sido el caso, los datos solo son valiosos en la medida en que se puedan extraer conocimientos de ellos.
Casi como si fuera a propósito, esta segunda ola de Big Data ha coincidido con el surgimiento de la inteligencia artificial generativa. Esta nueva y emocionante tecnología tiene un potencial transformador en casi todas las industrias del planeta. Cuando se aplica a estos conjuntos de datos insondablemente grandes, la IA puede realizar análisis complejos e identificar patrones en cuestión de segundos, tareas que a los observadores humanos les llevaría semanas o incluso meses completar.
La IA también tendrá un gran impacto en la forma en que interactuamos con las computadoras. Esto dará lugar a soluciones de software más personalizadas y fáciles de usar. Veremos un cambio gradual hacia un papel más supervisivo de las soluciones basadas en IA: nosotros indicaremos lo que debe hacerse y las soluciones basadas en IA harán más trabajo por nosotros. Ya estamos viendo cómo la IA tiene un gran impacto en el desarrollo de nuevos software e incluso en la reimaginación de soluciones de software existentes para brindar a los usuarios una mejor experiencia utilizando la IA. Creo que la IA va a aliviar mucho la carga de trabajo gracias a las soluciones automatizadas que permite.
La IA ya está ayudando a empresas de todos los tamaños a extraer más valor de sus datos, automatizar tareas repetitivas y optimizar las soluciones de gestión de datos existentes. La revolución de la IA representa un cambio tecnológico sísmico y una oportunidad para mejorar tanto la productividad como la eficiencia de las empresas basadas en datos. Prepararse para el éxito en este nuevo mundo de gestión de datos impulsado por la IA requiere un poco de planificación. Pero cuando se hace correctamente, los beneficios son demasiado grandes para ignorarlos.
Infraestructura
Estos son tiempos emocionantes, donde todos están tratando de hacer algo con la IA. Pero desde una perspectiva de implementación, cualquier empresa que se embarque en su propio viaje de IA debe asegurarse de tener una sólida infraestructura de datos en su lugar. Necesitarás la capacidad de almacenamiento adecuada, la potencia informática adecuada y las herramientas de datos adecuadas.
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Sin estos componentes fundamentales, la calidad de tus datos sufrirá. Esto, a su vez, limitará las capacidades de tu módulo de IA para extraer conocimientos significativos de los conjuntos de datos de tu organización. Ya hemos visto la calidad de los modelos de lenguaje grandes (LLMs) de la IA y cómo se entrenan. Existe una clara tendencia de que su éxito o fracaso depende generalmente de la calidad de los datos. Se puede aplicar aquí el viejo adagio de programación “basura entra, basura sale”. Por lo tanto, debes proporcionar datos de calidad a tu IA para que tenga éxito. Eso se logra teniendo los conjuntos de datos y las herramientas adecuadas.
Con el surgimiento de la IA, las cosas están cambiando muy rápidamente. Muchas organizaciones están experimentando con diferentes formas de manejar sus datos no estructurados. Los datos no estructurados son más difíciles de manejar en comparación con filas y columnas ordenadas. Con la IA, se pueden extraer conocimientos accionables incluso de grandes cantidades de datos no estructurados. Los procesos son muy importantes y la infraestructura es muy importante. Anteriormente, solíamos comenzar siempre convirtiendo los datos no estructurados en datos estructurados. Ahora estamos buscando hacer ambas cosas.
Automatización
Las plataformas de gestión de datos automatizadas están ayudando a las empresas a poner sus datos en un estado utilizable en un plazo mucho más corto que nunca. Esto libera recursos para tareas críticas como el pensamiento estratégico, las asociaciones con los clientes y la comprensión de los factores que realmente están impulsando lo que estás buscando, la historia que intentas contar o el problema que estás tratando de resolver. La IA y la automatización crean capacidad donde realmente se necesita, en lugar de buscar en filas de datos no estructurados.
Desde una perspectiva de arquitectura de soluciones, recomendamos a las empresas que aseguren que sus procesos sean eficientes para no perder tiempo en tareas mundanas. Si estás dedicando tiempo a esas tareas, estás perdiendo tiempo. Creemos que deberías automatizar todo lo que se pueda automatizar y que el capital humano solo debería dedicarse a tareas que no se puedan automatizar. Hemos visto ejemplos de soluciones de bajo código/no código durante algún tiempo, las cuales ayudan a los usuarios de nuestros productos a construir rápidamente soluciones y mejorar sus flujos de datos. Pero con la IA, estamos viendo otro cambio drástico. Hemos visto que puede encargarse de tareas repetitivas, tareas en las que se invierte mucho tiempo pero el beneficio en términos de productividad y valor simplemente no está presente.
Supongamos que pasas varias horas elaborando una solución para extraer ciertos tipos de datos de un documento y guardarlos en una base de datos. Esta es una tubería simple. Antes llevaría unos días, tal vez una semana, construirla. Ahora se puede hacer en cuestión de minutos. Ese es el tipo de beneficio que se puede obtener con la IA. La IA ha hecho que las soluciones existentes sean aún más eficientes y los usuarios ahora están dedicando tiempo donde deberían hacerlo. Tareas repetitivas como revisar cada comentario, regla o resultado solían llevar mucho tiempo. Con la IA, podemos minimizar eso.
Cultura
Un componente clave para llevar a cabo una estrategia exitosa de datos automatizados es lograr el compromiso de los miembros en todos los niveles de la organización. Hemos visto que esto toma forma a medida que las empresas han puesto un énfasis significativo en la alfabetización de datos en los últimos años. Hoy en día, aspectos como la gobernanza de datos, la seguridad de los datos y cómo se manejan esos datos en los procesos de las organizaciones se han convertido en conocimientos obligatorios, desde la alta dirección hasta los empleados de rango.
Al mismo tiempo, sin embargo, las organizaciones deben ser deliberadas en sus emprendimientos de inteligencia artificial. Incluyendo si lo persiguen en absoluto. De lo contrario, corren el riesgo de simplemente perseguir objetos brillantes sin un objetivo particular en mente. Las empresas deben asegurarse de que estas tecnologías estén alineadas con sus objetivos comerciales: aumentar los ingresos, disminuir las cancelaciones, explorar nuevos mercados, etc.
Es clave tener un proyecto tangible o una prueba de concepto para incorporar tecnologías de inteligencia artificial y automatización en silos antes de expandirlas en toda la organización. Identifica tus ganancias clave, determina si es la opción correcta y luego involucra a los interesados clave en las pruebas de concepto, para luego expandirse en el momento adecuado.
Acerca de Astera
Astera es un proveedor líder de una plataforma de gestión de datos de extremo a extremo que pone el poder de la toma de decisiones basada en datos en manos de cada usuario. La suite de productos de Astera aborda las necesidades de extracción, integración, almacenamiento y gestión de API de datos de una empresa moderna. Con un enfoque en la facilidad de uso, los productos de Astera tienen una curva de aprendizaje corta y están diseñados para ahorrar tiempo y reducir costos.
