La IA generativa en el análisis de datos: cómo la IA facilita el acceso a los datos

A menos que hayas estado viviendo bajo una piedra que está debajo de otra piedra enterrada a 3 metros de tierra, estás al tanto de la IA y del potencial que tiene para cambiar el mundo en el que vivimos. Si bien puedes tener ideas sobre cómo la IA afectará la forma en que trabajamos, necesitas ser un viajero en el tiempo para predecir todas las formas en que influirá en nuestro mundo. Pero podemos asumir que cierta cantidad de personas, automatización y gobernanza desempeñarán papeles importantes en el futuro de la IA.

La IA ya está influyendo en la forma en que los seres humanos gestionamos e interactuamos con los datos. Podemos pedirle que nos ayude a convertir los datos en información. La IA también puede ser nuestro copiloto para ayudarnos a gestionar los datos subyacentes que respaldan esa información. También puede funcionar de forma independiente para garantizar que los datos en los que nos basamos para tomar decisiones críticas sean fiables.

Para que la IA desempeñe un papel más importante en el acceso y la gestión de datos, los seres humanos deben seguir siendo el centro del proceso. Este enfoque implica una supervisión y alerta estrechas, así como una formación y un reentrenamiento adecuados.

Cómo la IA ayuda en el consumo y análisis de datos

La IA y, más específicamente, los modelos de lenguaje extenso (LLM) están cobrando protagonismo a la hora de ayudar a los analistas y a los responsables de la toma de decisiones a obtener los datos que necesitan en un formato fácil de usar para facilitar una toma de decisiones rápida pero exhaustiva. La tecnología de conversión de texto a SQL reduce la barrera técnica entre los analistas, los datos y la información. Los analistas y los responsables de la toma de decisiones ya no necesitan saber SQL para consultar bases de datos. Los nuevos modelos LLM pueden crear automáticamente consultas SQL basadas en un lenguaje común. Si un gerente de ventas está interesado en las ventas por región y segmento de mercado, puede definir los parámetros con términos comerciales comunes para extraer los datos necesarios.

La IA también ayuda a presentar los datos de las formas más fáciles de entender. Los copilotos de visualización de datos impulsados por IA están automatizando el proceso de creación de gráficos y diagramas complejos. Los responsables de la toma de decisiones ya no necesitan ir y venir con un analista de datos para obtener información presentada de una manera que sea fácil de entender. Simplemente pueden pedirle a un asistente de IA que cree un gráfico al instante. Si no es exactamente correcto, los analistas pueden indicarle al chatbot que modifique la imagen, lo que se puede completar en segundos. Este avance permite formatear los datos de una manera fácil de entender muy rápidamente y elimina la necesidad de aprender a usar múltiples herramientas y plataformas de BI.

Cómo la IA ayuda a la gestión y gobernanza de datos

La IA tiene un gran potencial para ayudar a los responsables de la toma de decisiones a obtener datos, pero sin datos fiables que alimenten estos resultados, la IA solo contribuirá a que los datos erróneos se muevan más rápido. Afortunadamente, también existe una amplia variedad de aplicaciones para la IA en la gestión, la gobernanza y la calidad de los datos.

La IA se está aplicando en la gobernanza de datos como copiloto o motor de recomendaciones y también está preparada para gobernar los datos y mejorar la calidad en el futuro de forma autónoma.

Etiquetado de datos

Las herramientas de inteligencia artificial se están incorporando a las plataformas de gobernanza de datos para agilizar el proceso de exposición de datos de mayor calidad y ponerlos a disposición de más analistas y tomadores de decisiones. En concreto, la tecnología se está convirtiendo en una herramienta esencial para gestionar catálogos de datos con el fin de lograr un mayor descubrimiento y gobernanza de los mismos. Por ejemplo, la inteligencia artificial respalda la gobernanza de datos al ayudar a los analistas a etiquetar datos confidenciales, como datos de información de identificación personal (PII). En función de las características de los datos designados como confidenciales en el pasado, la inteligencia artificial puede predecir qué columnas de datos podrían contener datos restringidos.

Documentación de datos

Otra forma en la que la IA colabora con los administradores de datos, analistas e ingenieros para que los consumidores puedan descubrir los datos con mayor facilidad es ayudando a clasificarlos y documentarlos. Para ayudar a estandarizar la terminología y los conceptos empresariales, la IA puede sugerir el término más adecuado para describir los datos en un glosario de datos. De manera similar, la IA puede ayudar a documentar los activos de datos sugiriendo la mejor manera de describirlos.

Acceso a datos

Un copiloto también puede desempeñar un papel clave en las reglas de control de acceso a los datos. La IA puede sugerir qué usuarios deben ser autorizados en función de las características y perfiles de cada uno de ellos y de cómo se corresponden con los usuarios ya autorizados. Por el contrario, la IA también puede señalar a las personas a las que el acceso puede no ser apropiado. Esta capacidad permite que más usuarios con la autoridad adecuada aprovechen la gran cantidad de datos empresariales que las organizaciones recopilan para generar valor comercial.

Validación de datos

Otra forma en que un motor de sugerencias o copiloto impulsado por IA puede ayudar a garantizar que las entradas de datos sean válidas es respaldar una mejor gobernanza de los datos. Los modelos pueden aprender a identificar entradas que pueden ser errores en función de lo que la IA espera ver como entrada. Por ejemplo, si una entrada está fuera de un rango específico, se puede marcar el campo y se puede hacer una sugerencia para solucionarlo antes de que el error ingrese a la base de datos. Al presentar esta opción, se pueden abordar los errores en tiempo real, lo que evita problemas posteriores.

Estrategias para un mejor entrenamiento de la IA

Los modelos de IA son tan buenos como los datos que se utilizan para entrenarlos. Cuando se utilizan datos erróneos para entrenar a la IA, el ruido la confunde, lo que genera un rendimiento deficiente y resultados erróneos. Esto es particularmente problemático para la IA generativa, que es mucho más opaca y los efectos de los datos erróneos son mucho más difíciles de identificar.

Teniendo en cuenta este hecho, garantizar que las plataformas que suministran datos a los modelos de IA trabajen con datos de la más alta calidad es fundamental para producir modelos de IA de calidad. Es fundamental que los profesionales de datos trabajen en estrecha colaboración con los procesos asistidos por IA para enseñarles a monitorear y depurar los datos de manera correcta y más autónoma.

Acercar la documentación a los datos

A medida que los profesionales de datos etiquetan los datos, esta información se utiliza para generar sugerencias para el etiquetado en el futuro. Asegurarse de que las personas adecuadas lleven a cabo el proceso de etiquetado de datos y documentación de activos tendrá efectos acumulativos en el futuro. Los profesionales deben etiquetar eficazmente los datos PII para que la IA aprenda con precisión cómo son los datos PII y los marque en el futuro. Continuar enseñando a la IA mediante la aprobación o el rechazo adecuados de las sugerencias de documentación de IA también ayuda a que la IA se vuelva más inteligente y más eficaz con el tiempo. Incorporar gerentes y profesionales de la línea de negocios que estén cerca de donde se recopilan los datos y comprendan sus matices es importante para crear con precisión la documentación que refleje el contexto en el que se recopilan los datos.

Etiquetado granular

El etiquetado de datos a un nivel más granular también puede ayudar a que los modelos de IA funcionen mejor y produzcan resultados más precisos. Con metadatos más granulares, la IA tiene datos más diferenciados que pueden respaldar reglas más específicas. Por ejemplo, la IA puede sugerir reglas que se relacionen con columnas individuales dentro de una tabla o adaptar reglas que se apliquen a personajes particulares. Esto permite un enfoque más matizado para autorizar el acceso a los datos, lo que proporciona una mayor información a más tomadores de decisiones.

Trasladar la gestión y gobernanza de metadatos a la izquierda

Muchos problemas de calidad de los datos se originan en la ingesta de datos o cuando se crean los activos de datos. Adoptar un enfoque proactivo a través de la validación de datos puede eliminar problemas en el futuro. Cuanto más se permita que los problemas de calidad de los datos se agraven, más probabilidades hay de que afecten al rendimiento de la IA en toda la organización, lo que provocaría un menor rendimiento competitivo. El momento en que se incorpore la IA a su proceso de gobernanza de datos también puede influir en el resultado.

Aprovechar la IA para respaldar los protocolos de gobernanza y calidad de los datos en el momento en que llegan a sus sistemas puede limitar el riesgo de que los datos sucios degraden sus modelos. Al desplazar la gobernanza y los controles de calidad de los datos hacia la izquierda e integrar los controles de calidad impulsados por IA en una etapa más temprana de su proceso, muchas más personas participarán en garantizar que los datos que está utilizando para entrenar sus modelos de IA sean de la más alta calidad. Además, al integrar la IA en su flujo de trabajo de gestión de datos, las personas pueden colaborar con la IA para mejorar la calidad y la gobernanza en tiempo real, sin necesidad de salir de su flujo de trabajo o volver a revisar los problemas de calidad de los datos después del hecho.

Hacia una IA más autónoma

Si ha tomado las medidas adecuadas para integrar la IA en su proceso de gobernanza de datos y ha entrenado su IA con datos limpios, surgirán oportunidades que le permitirán desempeñar un papel más activo en su estrategia de gobernanza de datos.

Si entrenamos bien nuestros modelos, tendremos más confianza en que pueden manejar tareas que un profesional de datos podría realizar. La IA tiene el potencial de aprender a crear linaje de datos automáticamente o automatizar la gobernanza adecuada de los datos.

Detectar y corregir errores

La identificación automática de anomalías en los datos y la corrección de errores es un área en la que la IA puede ayudar a mejorar la calidad de los datos de forma más autónoma. La IA es especialmente buena para identificar patrones en grandes conjuntos de datos y puede señalar anomalías grandes y pequeñas. Los modelos pueden predecir qué puntos de datos deberían ser y, con una intervención humana limitada, ajustar un punto de datos que no se ajuste a las expectativas. Con el entrenamiento adecuado, la IA puede depurar conjuntos de datos, encontrar y completar valores faltantes o corregir datos inexactos o inconsistentes. La IA también puede estandarizar los datos en formatos estándar. Por ejemplo, las abreviaturas de los estados se pueden ajustar al formato tradicional de dos letras, o se pueden estandarizar diferentes formatos de direcciones.

Con un entrenamiento más sofisticado, se puede confiar en que la IA cree sus propias reglas de calidad de datos o cree metadatos para organizar mejor los datos. Al integrar chatbots de IA para que trabajen con humanos, los modelos pueden aprender estructuras de reglas y parámetros y crear marcos para gobernar sus propios procesos. De manera similar, la IA puede crear metadatos y documentación por sí sola para generar un contexto más rico en torno a los datos, haciéndolos más utilizables. Un ejemplo es la identificación de datos PII, como un número de seguro social en datos no estructurados, y etiquetarlos como un punto de datos confidencial.

Estos procesos no sólo pueden ahorrarles a los humanos mucho tiempo, sino que también pueden reducir el riesgo de que datos confidenciales lleguen a manos equivocadas y hacer que los datos menos confidenciales sean más accesibles para los tomadores de decisiones.

Monitoreo de sus modelos

Incluso si ha realizado un excelente trabajo de capacitación e implementación de sus modelos de IA para automatizar sus procesos de gobernanza de datos, los humanos deben seguir involucrados.

Incluso si sus modelos funcionan bien ahora, no hay garantía de que sigan haciéndolo en el futuro. Las cosas cambian, los modelos se desvían y pueden surgir sesgos. Se deben implementar mecanismos para que los humanos puedan monitorear la IA en busca de errores y deterioro del rendimiento. Esto podría incluir pedirle a un modelo de IA un resultado y compararlo con datos reales para ver si el modelo produjo las respuestas correctas o lo que podríamos esperar que produzca el modelo.

Cómo estructurar su estrategia para lograr una productividad óptima de la IA

Estructurar su organización para una mejor salud de la IA es esencial para el éxito de las estrategias. Es importante poner a los profesionales más cercanos a los datos y su contexto en la mejor posición para entrenar modelos de gobernanza de datos en un papel central. Al entrenar la IA, cuanto más granulares sean los datos, mejor, por lo que integrar más formas en las que los profesionales puedan proporcionar retroalimentación a los modelos mejorará el rendimiento.

Alinear a los profesionales de la línea de negocios con el departamento de TI será esencial para un proceso de capacitación eficaz. Tanto el departamento de TI como el personal de negocios pueden trabajar juntos para mejorar el rendimiento. El departamento de TI puede probar modelos e implementar procesos de capacitación para garantizar un rendimiento óptimo mientras los líderes de negocios continúan integrando la retroalimentación en sus flujos de trabajo. Este ciclo constante de capacitación y reentrenamiento reducirá el riesgo y mejorará la accesibilidad a los datos.

A medida que los modelos mejoren, serán más precisos y capaces de generar un mayor contexto en torno a los conjuntos de datos. Con mayor precisión y contexto, estos datos se vuelven mucho más valiosos para impulsar la toma de decisiones y la estrategia empresarial. Aquellos con la mejor estrategia y toma de decisiones conservarán una ventaja competitiva en el mercado.