Los datos pueden ser el motor de las organizaciones modernas, pero cómo impactan en el negocio determina si los insights realmente importan. Con demasiada frecuencia, las empresas tienen más datos de los que pueden gestionar, mientras que los responsables de tomar las decisiones se esfuerzan por convertirlos en resultados que realmente marquen la diferencia.
El auge de la IA creó aún más urgencia. Las empresas destinan recursos a proyectos de IA sin detenerse a preguntar: ¿realmente esto resolverá un problema empresarial? La respuesta depende menos de cuán avanzada sea la tecnología y más de la intención con la que se aplique.
Los datos por sí solos no generan un impacto
Los datos sin procesar, incluso en grandes volúmenes, no tienen un valor intrínseco. Como Alexander Patrushev, jefe de producto de Nebius, explicó en el podcast Alter Everything: “No puedes hacer nada realmente de alta calidad si no has trabajado en los datos. Ingresas basura, obtienes basura”.
Tres realidades prácticas ensanchan la brecha entre tener datos y generar un impacto:
- Disponibilidad: los equipos pueden carecer de acceso a conjuntos de datos críticos o incluso desconocer su existencia. La generación de catálogos de datos y las herramientas de versionado pueden ayudar a garantizar que la información sea fácil de encontrar, compartir y confiable.
- Calidad: los entornos empresariales cambian rápidamente. Si las organizaciones no monitorean la evolución de los datos, corren el riesgo de capacitar modelos con entradas obsoletas o irrelevantes.
- Diversidad: los desafíos modernos requieren datos multimodales: texto, imágenes, voz e incluso video. Sin eso, las soluciones de IA siguen siendo unidimensionales y pierden la riqueza de las interacciones del mundo real.
Elegir los proyectos de IA correctos
A menudo, las organizaciones se apresuran a lanzar iniciativas de IA de alto perfil simplemente para cumplir con una obligación, pero esa prisa puede ser contraproducente. Patrushev nos previene de esa mentalidad de “IA por doquier”: “Aplicar la inteligencia artificial no implica que debas consumir miles de GPU ni recurrir al modelo más grande del mundo. La gente debería usar la solución más simple si funciona”.
Patrushev presenta un marco para la IA que, aunque parece simple, realmente funciona:
- Selección inteligente de proyectos
Puntúa tus ideas en tres ejes: disponibilidad de datos, impacto en el negocio y madurez de la solución. Entonces, elige aquellos que tengan el equilibrio general más estable, no solo el titular más llamativo. - Comunicación con los stakeholders
Consigue la aceptación desde el principio. Involucra a los usuarios de negocio que saben lo que significan los datos y qué problemas necesitan resolverse realmente. - Habilidad y colaboración
No necesitas unicornios. Pero sí necesitas un equipo que pueda aprender, adaptarse y colaborar. El trabajo multifuncional es mucho más efectivo que la improvisación. - Estrategia de datos
No te limites a solo recopilar datos. Catalógalos. Monitoréalos. Versiónalos. Y haz que sea fácil para que otros los encuentren y los usen. - Stack tecnológico del tamaño adecuado
Resiste el impulso de construir desde cero. Usa lo que te lleve al valor más rápido y optimiza cuando haya algo que valga la pena optimizar.
Qué significa realmente la IA accesible
Cuando los líderes hablan de hacer que la IA sea accesible, es fácil suponer que se refieren a democratizar la ciencia de datos o a poner un chatbot frente a usuarios sin formación técnica.
Democratizar la IA y hacerla más accesible también implica reducir el costo y la complejidad de la experimentación, hacer que los modelos sean comprensibles para usuarios no técnicos y utilizar la IA para mejorar la alfabetización en datos.
Imagina que cada empleado, desde finanzas hasta marketing, pueda activar asistentes respaldados por IA para catalogar datos, anotar conjuntos de datos o automatizar análisis rutinarios.
Y ahora, ¿qué sigue?
El camino a seguir para transformar la IA en valor de negocio empieza con tres prioridades. Primero, selecciona proyectos donde la disponibilidad de datos, el impacto en el negocio y la viabilidad de la solución coincidan.
En segundo lugar, pon la usabilidad en primer plano: elige plataformas y procesos que hagan que la IA sea accesible para analistas, gerentes y ejecutivos por igual.
Finalmente, conecta las capas de tu stack para que los datos, los modelos y las aplicaciones trabajen juntos en lugar de en silos. Sigue esos pasos y no solo experimentarás con la IA. Desarrollarás una cultura en la que los insights conduzcan naturalmente a la acción, y cada capa de tu estrategia de datos alimente resultados medibles.