Gobernanza de Datos con IA: Calidad, Seguridad y Eficiencia

Después de haber discutido los conceptos de estrategia de datos, administración de datos y gobierno de datos, y de haber propuesto un marco en cómo las organizaciones pueden establecer guías y principios que permitan trabajar de manera cohesionada estos términos, veamos entonces qué pasa cuando dentro de lo anterior incorporamos la inteligencia artificial.

Definición de Inteligencia Artificial

La inteligencia artificial (IA) en el contexto de datos y analítica se refiere al uso de algoritmos y técnicas avanzadas para analizar grandes volúmenes de datos y extraer patrones, tendencias e insights. Esto permite tomar decisiones más informadas y precisas. La IA aplicada a la analítica de datos puede incluir:

• Machine Learning: Algoritmos que aprenden de los datos y hacen predicciones o recomendaciones basadas en ellos.
• Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP): Análisis de texto y lenguaje humano para extraer información relevante.
• Análisis Predictivo: Uso de modelos matemáticos para predecir futuros resultados basados en datos históricos.
• Automatización de Procesos: Optimización y automatización de tareas repetitivas mediante IA.

La combinación de IA con datos y analítica transforma cómo las organizaciones comprenden y utilizan la información, mejorando la eficiencia y la toma de decisiones.

Habiendo dicho lo anterior y para enfocarnos en la problemática relacionada con el gobierno de la información, vamos a introducir el concepto de ‘inteligencia artificial híbrida’. La IA híbrida relacionada con gobierno de datos se refiere a la integración de diversas técnicas de IA, como el aprendizaje automático (ML), el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y los sistemas basados en reglas, para mejorar las prácticas de gobernanza de datos. Este enfoque aprovecha las fortalezas de diferentes métodos de IA para garantizar la calidad, el cumplimiento y la seguridad de los datos de manera más efectiva.

Sin embargo, también puede exacerbar los problemas que venimos mencionando desde el principio, ya que es posible generar con estas técnicas un volumen aún mayor de datos, sobre todo con el desarrollo de data sintética y la creación de LLMs (modelos de lenguaje natural). Lo anterior dificulta aún más la confianza en los datos utilizados, sobre todo si es que no se toman los cuidados necesarios para no hacer mal uso de esta información.

La innovación en IA dependerá de un sólido gobierno de datos

Tal como mencionamos en el punto anterior, esta explosión de nueva tecnología también tiene sus inconvenientes. Muchas organizaciones están descubriendo nuevas vulnerabilidades y debilidades, especialmente en lo que respecta a la calidad de sus datos. No basta con aplicar los LLM a los datos: estos modelos deben basarse en datos empresariales de buena calidad o, de lo contrario, correrán el riesgo de sufrir alucinaciones. Las organizaciones que adopten un enfoque práctico en materia de gobernanza, calidad y confianza de los datos estarán en una posición sólida para ofrecer resultados comerciales tangibles con la IA. 

La mayoría de los encuestados relacionados con este tema, tienen sólo algo de confianza (45%) en la calidad de los datos de su organización, y otro 11% tiene incluso menos confianza (Google). 

De manera similar, la mayoría de los encuestados (54%) considera que sus organizaciones son algo maduras en lo que respecta a la gobernanza de datos y solo el 27% considera que sus organizaciones son extremadamente o muy maduras. 

El lado positivo es que muchas organizaciones ya están tomando medidas para garantizar la precisión, la calidad y la confianza de los datos. La mayoría de las organizaciones encuestadas:

• Creen que están construyendo una cultura impulsada por los datos
• Están centralizando la supervisión de la gobernanza de datos
• Están construyendo una gestión, monitoreo y auditoría de políticas centralizadas.

¿Qué deberían buscar las organizaciones?

Es clave que las organizaciones busquen plataformas de datos seguras por diseño que integren completamente el cifrado de datos. La plataforma adecuada debería catalogar automáticamente los datos que posee y brindarle la capacidad de unificar y organizar lógicamente sus datos aprovechando los metadatos (Van de Maele). Esto le permite proteger y gobernar los datos de forma centralizada, en función de su contexto empresarial, y utilizar la automatización y la inteligencia integradas en torno a la elaboración de perfiles, la calidad, el linaje y más de los datos para gestionar mejor los datos a escala (Gartner). Esto permite: 

• Calidad de los datos. Genere automáticamente reglas de calidad de datos para medir la integridad, precisión y validez de sus datos.
• Linaje de datos de un extremo a otro. Linaje generado automáticamente para rastrear flujos de datos, realizar análisis de impacto y utilizar el linaje como base para la gobernanza y el cumplimiento en todos los modelos de datos e inteligencia artificial. 
• Gobierno unificado para datos y activos de IA. Gestión, seguimiento y auditoría de políticas centrales para la autorización, retención y clasificación de datos.

En el contexto de datos y analítica, se puede aprovechar la misma la IA híbrida para generar múltiples técnicas de inteligencia artificial para mejorar el análisis de datos y la generación de insights, y con ello crear un sistema de gobierno de datos que aproveche las capacidades de la IA para generar un sistema robusto que cumpla con los requisitos mencionados en el párrafo anterior. Aquí se mencionan varias de las soluciones que se pueden implementar para este propósito:

• Mejora de la calidad de los datos: Las herramientas impulsadas por la IA pueden mejorar significativamente la precisión, coherencia y fiabilidad de los datos.
• Compliance automatizado: La integración de ML en los marcos de cumplimiento para automatizar tareas, reduce los costos y garantiza el cumplimiento de las regulaciones
• Gobierno de datos en tiempo real: proporcionar información inmediata a través del procesamiento de datos en tiempo real, permite una toma de decisiones más rápida
• Seguridad de datos mejorada: la IA puede ayudar a detectar y mitigar las amenazas de seguridad, garantizando la protección de los datos
• Gestión eficiente de datos: Automatización de las tareas de limpieza y preparación de datos, lo que hace que la gestión de datos sea más eficiente

Al combinar estas técnicas, las organizaciones pueden lograr un marco de gobierno de datos más sólido y completo, lo que en última instancia conduce a mejores decisiones basadas en datos y mejores resultados comerciales.

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