El potencial de la inteligencia artificial generativa está generando una revolución sorprendente en el análisis de datos. No sólo viene haciendo más accesibles las herramientas de análisis, sino que también ha mejorado la automatización en cada etapa de los procesos. En los últimos meses, esta tecnología se ha convertido en un pilar esencial para las empresas que buscan maximizar su retorno de inversión, particularmente aquellas con marcas orientadas a la practicidad y el valor. Con su impacto significativo en el logro de objetivos organizacionales, la IA generativa, con los procesos de captura de información del Internet de las Cosas, está simplificando las operaciones gracias a interfaces de lenguaje natural que, con algoritmos predictivos y técnicas avanzadas de reconocimiento de patrones, están mejorando la calidad de los datos
La inteligencia artificial generativa no sólo ha hecho que las herramientas de análisis sean más fáciles de usar, sino que también ha mejorado sustancialmente la calidad de la automatización, aplicada en todo el ciclo de vida del análisis de datos. Esta tecnología de vanguardia viene innovando cada vez más el mundo empresarial, con una fuerte influencia en cada una de las operaciones asociadas a cada tipo de negocio. Las empresas, y en particular las que se guían por procesos más prácticos, vienen encontrando un valor agregado muy concreto con su implementación, consiguiendo así un alto margen de claridad en los retornos tangibles de inversión que establecen en sus ofertas comerciales
En una encuesta reciente realizada por el website www.infoworld.com, entre CEO’s de distintas compañías de primer nivel, y en la que se cuestiona el impacto que ha tenido el empleo de la inteligencia artificial generativa en sus objetivos organizacionales, el 80% de los encuestados confirmó su importancia e influencia. Destacaron, ante todo, el impacto de esta tecnología en la forma en que ha facilitado la creación y síntesis de nuevas ideas que han sido cruciales en su progreso organizacional.
Un valor fundamental en esta nueva perspectiva son las decisiones basadas en el análisis de datos. Por eso, la relación simbiótica entre el análisis de datos y la inteligencia artificial generativa, sus mecanismos operativos, sus aplicaciones expansivas de optimización, pero ante todo su comprensión, vienen permitiendo resultados transformadores, capaces de superar desafíos críticos.
Aunque las empresas están fortaleciendo sus flujos de ingresos, optimizando costos y mitigando riesgos al aprovechar el potencial de los datos y su análisis, muchos de los logros de una toma de decisiones se pueden convertir en una tarea laboriosa en medio de ineficiencias. Ello es, que una escasez de experiencia en la ciencia de esa ecuación (recolección de datos + IA + análisis), va a obstaculizar la generación de ideas integrales que ofrezcan un ámbito positivo de operaciones comerciales. Algo similar es lo que sucede con empresas que están aferradas a sistemas heredados y arquitecturas aisladas, que dificultan la capacidad para navegar en esta sincronización del almacenamiento, acceso y utilización de los datos.
Pero además, en medio de estos desafíos, no se puede dejar de lado la creciente complejidad que ofrece el manejo de los grandes volúmenes de datos, que junto a protocolos laxos de gobernanza, dejan a las empresas atrapadas en una sin salida, en medio de una deficiente calidad de datos, que conducen a debilitar la confianza en la eficacia que pueda ofrecer una toma de decisiones con buena información.
Cuando el análisis de datos adopta la IA Generativa
La IA generativa se ha consolidado como una fuerza transformadora que eleva la accesibilidad y la eficacia de las herramientas de análisis empresarial. En primer lugar, está la simplificación de las mismas, impulsada en gran medida por la integración de interfaces de lenguaje natural que permiten operaciones de análisis más intuitivas. Esto significa que los usuarios ya no necesitan enfrentarse a lenguajes complejos de codificación como Python, que usualmente requerían hasta años de aprendizaje.
De otro lado está la eficacia, ya que la IA generativa integra una serie de destrezas de automatización durante todo el ciclo de vida del análisis de datos, que abarca la extracción y la carga, hasta la transformación, el análisis y la generación de informes. Así, son varios los aspectos en que la IA generativa logra mejoras sustanciales en el análisis de los datos: mejora los procesos, acelera la preparación de los datos, permite un avance en la capacidad de análisis y optimiza los informes.
Los algoritmos predictivos optimizan la extracción de datos, los estructuran inteligentemente durante la carga y cuentan con técnicas para reconocer esquemas y efectuar normalizaciones automatizadas. De igual manera, estos algoritmos pueden predecir y completar valores faltantes, identificar e integrar fuentes de datos externas que enriquecen conjuntos de datos. La integridad de los mismos estará garantizada con este reconocimiento avanzado de patrones y la detección de anomalías.
Visualizando interactivamente los datos
Gracias a funcionalidades geoespaciales y el Aprendizaje Automático (Machine Learning), los modelos generados por IA permiten una selección, ajuste y validación automatizada que mejoran la eficiencia y precisión del análisis predictivo, facilitando una cartografía precisa y un análisis espacial. Al alimentar aplicaciones personalizadas, la IA generativa permite, además, visualizar de manera interactiva los datos y las soluciones de análisis que satisfagan necesidades comerciales específicas. Y finalmente, el lenguaje natural generado por esta IA, hace que los informes narrativos estén acompañados por un historial de datos, que genera “insights” más accesibles y efectivos.
No se puede negar el potencial transformador de la IA generativa en la analítica, pero su efectividad dependerá de la fuente de los datos. Si estos son buenos, su respuesta será positiva. Por eso las soluciones de IoT serán las que permitan obtener datos de alta confiabilidad. Al integrar la IA generativa en los marcos de análisis, las organizaciones pueden aprovechar el poder de los modelos de lenguaje expansivos para analizar grandes cantidades de datos y descubrir conocimientos que impulsen resultados comerciales tangibles. Más allá de su destreza en la creación de contenidos, la IA generativa encuentra su avance en varias áreas clave como son el resumen y la generación de conocimientos analíticos, el desarrollo de códigos y la documentación de los procesos.
Una variedad de aplicaciones de IA generativa puede equipar a las empresas con herramientas de desarrollo y con la infraestructura de implementación necesaria para una integración sin problemas. Por un lado, la IA generativa colabora con diversas fuentes de datos y devela conocimientos valiosos que se consolidan y resumen en formatos más accesibles, que mejoran su propuesta de valor. Por otro, y en escenarios en los que es casi prohibido aprovechar datos auténticos por costos o medidas regulatorias, esta IA genera datos sintéticos que impulsan la capacitación de cada modelo.
Al generar datos sintéticos para el entrenamiento de modelos, especialmente en industrias que cuentan con regulaciones exhaustivas, este enfoque acelera el desarrollo de pruebas de concepto, mitiga plazos de implementación, reduce costos y, obviamente, garantiza el cumplimiento de las leyes y regulaciones de privacidad. De otro lado, la IA generativa va a simplificar la documentación en torno a los flujos de trabajo, y va a mejorar y facilitar las medidas de gobierno y auditoría, para garantizar transparencia y cumplimiento durante todos los procesos.
Teniendo en cuenta las políticas y prácticas de una IA responsable, estos procesos de automatización permitirán que las percepciones generadas por estos modelos de IA sean confiables siempre y cuando los datos que se utilicen también lo sean. Así, resulta crucial centrarse en la calidad de los datos de entrada y el ajuste de los datos de salida. Este enfoque esencial se logrará con herramientas óptimas de Internet de las Cosas, con lo que se evitará una mala respuesta en el proceso de construcción de la IA generativa. La efectividad de la misma en su interacción con los modelos de lenguaje grandes (LLM – Large Language Model) depende entonces de la calidad de los datos que reciben, por lo que se hace necesario establecer marcos sólidos de gobernanza en torno a los mismos.
Simplificando procesos, asegurando los datos
Sin salvaguardias adecuadas, la IA generativa puede desviar su real utilidad hacia factores negativos tales como la violación de la privacidad de los datos, resultados sesgados o erróneos, junto a otros riesgos. Es imperativo entonces que las empresas tengan como aliados a proveedores que estén alineados con los estándares y principios que exigen las actuales normas industriales para facilitar un empleo responsable de la IA generativa a gran escala.
Para abordar estos desafíos, la multinacional colombiana AZLOGICA®, con 16 años de experiencia y presencia en diez países en Europa y América, cuenta con distintos mecanismos como parte de sus plataformas, para simplificar los procesos de gobernanza de la IA, con capacidades sólidas y efectivas en el manejo privado de los datos, permitiendo a sus clientes y aliados un entrenamiento e implementación segura de esta tecnología. Gracias a controles estrictos y una integración de mecanismos de retroalimentación, las plataformas de AZLOGICA® garantizarán además una verificación y validación continuas de estos modelos de IA, permitiendo contar con factores de precisión, confiabilidad y alineación con los objetivos empresariales.
Adoptar la IA generativa de manera responsable y con una gobernanza adecuada conduce a ventajas tales como una mayor competitividad en el mercado, contar con protocolos de seguridad fortificados y tener un mayor rendimiento o funcionalidad de los productos. En ese sentido, AZLOGICA® está en capacidad de impulsar la información de datos críticos y liberar el valor empresarial de sus clientes y aliados. Una acción que también ofrece la posibilidad de reducir los costos operativos, democratizar la analítica, incrementar la eficiencia de sus distintos modelos y encontrar una visión más profunda en torno a sus posibles y potenciales consumidores.
AZLOGICA® hace expansivo su paquete de servicios con la inclusión de la analítica empresarial, contando con herramientas que, con agilidad y destreza, colocan a la IA generativa dentro de los ámbitos organizacionales. Esto es, un servicio completo de analítica de datos empresariales que abarca desde la recopilación y procesamiento de los datos, hasta su integración con otras fuentes de información.
Estas plataformas son clave para que las organizaciones o empresas extraigan el máximo valor de sus inversiones al aprovechar las ideas de la IA generativa. Con la tecnología aplicada de AZLOGICA®, se enriquecen los datos y se ponen a disposición de los equipos en los entornos adecuados, proporcionando alertas tempranas y soluciones de business intelligence. Así, se garantiza que todo el proceso de análisis de datos sea eficiente y efectivo, desde la visualización inicial hasta la toma de decisiones informada. Una mejora en las experiencias de los clientes, que optimizará los flujos de trabajo operativos y personalizará las interacciones, en pro de una mayor eficiencia y rentabilidad.
