¿Qué ocurre cuando la empresa deja de confiar en tus datos?

La IA está elevando la importancia de los datos empresariales.

La IA está elevando las expectativas en todos los sectores. Los líderes empresariales buscan decisiones más rápidas, mejores experiencias para el cliente, mayor automatización y rentabilidad cuantificable de las inversiones en IA.

Pero hay un problema.

Las organizaciones están intentando acelerar la adopción de la IA, al tiempo que siguen lidiando con problemas que han afectado a los equipos de datos durante años: definiciones inconsistentes, sistemas desconectados, flujos de datos paralelos, lagunas en la gobernanza y una creciente desconfianza en los datos empresariales.

Los equipos dedican más tiempo a validar los datos que a actuar en consecuencia.

Los usuarios empresariales buscan soluciones alternativas. La gobernanza se convierte en algo que se elude. Y las iniciativas de IA heredan los mismos problemas de datos que las organizaciones nunca han resuelto por completo.

En un reciente seminario web de CIO.com patrocinado por Rocket Software, Ray Sullivan, vicepresidente de gestión de productos del portafolio DataEdge de Rocket, y Greg Wilson, director de ingeniería de ventas, compartieron sus experiencias directas al trabajar con empresas que modernizan sus arquitecturas de datos, integran sistemas heredados y se preparan para la IA. En lugar de abordar la teoría, exploraron las realidades prácticas a las que se enfrentan los equipos de datos hoy en día y por qué estos desafíos se vuelven más visibles y costosos en la era de la IA.

Una reflexión de Ray Sullivan va directamente al meollo del asunto:

Cuando los usuarios empresariales dejan de confiar en los datos centralizados y empiezan a crear hojas de cálculo, extracciones locales, flujos de trabajo de análisis paralelos y procesos de IA no autorizados, el problema ya no es la calidad de los datos, sino la pérdida de confianza en la organización.

Cinco desafíos a los que siguen enfrentándose los líderes de datos.

El seminario web explora cinco desafíos a los que siguen enfrentándose los líderes de datos:

• Por qué sigue siendo difícil establecer y mantener la confianza en los datos empresariales.
• Por qué llegar a conclusiones suele llevar más tiempo del que la empresa espera.
• Cómo la informática en la sombra y la proliferación de infraestructuras generan costes ocultos y riesgos operativos.
• Por qué la gobernanza a menudo se percibe como una fricción en lugar de una facilitación.
• ¿Qué ocurre cuando las organizaciones intentan escalar la IA antes de que sus datos estén preparados?

El debate sobre la IA es especialmente oportuno. A medida que las organizaciones se apresuran a demostrar los resultados de la IA, muchas descubren que esta no resuelve los problemas subyacentes de los datos, sino que los amplifica. Como explica Greg Wilson:

Por qué esto es importante para los líderes de datos

Para los líderes de datos, arquitectos, ingenieros y profesionales de gobernanza, ese es el verdadero desafío. La IA da por sentado que ya se han resuelto los problemas de confianza, accesibilidad, gobernanza, procedencia y calidad de los datos, pero la mayoría de las organizaciones aún están trabajando en esos fundamentos.

Si a su equipo se le pide que entregue datos confiables más rápido, modernice los entornos heredados, respalde las iniciativas de IA y mejore la gobernanza, todo al mismo tiempo, esta conversación merece su atención.