Plataformas de datos pensadas para la IA

El foco de las compañías es apalancarse en los datos para generar información de valor, lo que se conoce como convertirse en una compañía data driven, aquella en la que el dato guía los pasos de la organización, un elemento aspiracional que requiere que el dato se ponga en el centro a nivel transversal, y no solo en un silo aislado en un área de IT, innovación o un data lab que experimenta con él.

Las empresas están convencidas de esta necesidad. La gran cuestión es cómo sacar el máximo partido arriesgando lo menos posible y cómo llevarlo a las diferentes áreas de negocio. Cómo democratizar el dato, en pocas palabras. Nadie quiere invertir en aquello que aún le genera incertidumbre en un retorno temprano. En los últimos años, el estudio del dato se centró en la analítica descriptiva, en tratar de sacar a la luz datos acumulados y ser capaces de pintar con ellos lo que sucede en la organización. ¿Y luego qué? La irrupción de la inteligencia artificial ofrece un paso más, la capacidad de predecir y de utilizar los datos con un objetivo capaz de traducirse en un retorno de la inversión. Por el momento, la optimización y el ahorro son la prioridad, una manera de ver resultados rápidamente. Procesos manuales pasan a estar automatizados, reducción de tareas repetitivas, velocidad en la clasificación de contenidos, visibilidad de productos perdidos en el long tail gracias a modelos de recomendación…

La adecuada ejecución de modelos de IA (machine learning, principalmente) pasa por la construcción de plataformas capaces de evolucionar y asimilar casos de uso basados en IA, y esto requiere que, de origen, se creen esas plataformas de datos pensando en necesidades cambiantes, con capacidad de escalar, de acoplar y desacoplar casos de uso presentes y futuros; lo que llamamos plataformas líquidas o flexibles que, en la nube pública, encuentran su máximo potencial.

Imagen: unsplash | @dekubaum

Artículo publicado originalmente en Harvard Deusto España.

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