Datos unificados, IA más inteligente: cómo desbloquear el valor comercial de manera responsable
“Tus científicos estaban tan preocupados por si podían, no se detuvieron a pensar si deberían”. Si bien esta famosa línea de Jurassic Park es un recordatorio conmovedor de los peligros de la ambición no controlada, también se puede aplicar al paisaje de IA en rápida y fragmentada de hoy en día.
La disponibilidad convencional de IA ha agravado los problemas con la TI de la sombra, ya que los empleados evitan cada vez más el gobierno para desplegar poderoso y autoservicio Herramientas AI. En este entorno, muchas empresas se enfrentan a cómo administrar el elemento de control cuando los sistemas de IA no administrados comienzan a tomar decisiones comerciales críticas basadas en datos fragmentados y no verificados.
Al igual que el ambicioso pero condenado parque temático de John Hammond, algunas organizaciones ahora están creando algo poderoso sin comprender completamente los riesgos o tener medidas de contención adecuadas.
Se ha convertido en un negocio Imperativo para encontrar formas de garantizar que los datos listos para la AI sean confiables, cumplidos y conectados sin problemas. Aquí exploramos las consecuencias involuntarias de la TI de la sombra impulsada por la IA y por qué las empresas necesitan un enfoque estructurado para la gestión de datos para evitar errores costosos.
El surgimiento de la sombra ai
Shadow No es un desafío nuevo, pero AI lo lleva a un nuevo nivel. Con tantas herramientas generativas ahora disponibles, empleados Puede resolver problemas, generar contenido o hacer recomendaciones a velocidad. Esto sucede a menudo sin necesidad de experiencia técnica o aprobación.
Esta velocidad es tanto una bendición como un riesgo. En su entusiasmo por experimentar y moverse rápido, los equipos a menudo extraen datos de fuentes dispares, sin pasar por los controles de grado empresarial a favor de las soluciones aisladas rápidas. Con el tiempo, se acumulan estas soluciones a corto plazo, y las organizaciones quedan con un mosaico de sistemas, modelos e ideas que no hablan el mismo idioma.
El riesgo no es solo que los equipos estén duplicando esfuerzos o malinterpretando datos. Las decisiones críticas de negocios que afectan a los clientes, las cadenas de suministro, el desarrollo de productos y la dirección estratégica se toman cada vez más en función de la información aislada no verificada. Cuando los sistemas de IA que operan con fundamentos de datos defectuosos hacen recomendaciones que influyen en las estrategias de crecimiento, el potencial de sesgo o error se multiplica exponencialmente.
Unificar y confiar en sus datos
El antídoto de este riesgo creciente no es reprimir a la experimentación. Es para construir la base de datos correcta, una que respalde la innovación mientras mantiene el contexto y la integridad.
Esto significa dar a los empleados acceso a datos listos para la AI de alta calidad de todo el negocio. Es esencial construir una capa armonizada que conecta todas las aplicaciones de IA de negocios y garantice que todos sean de desarrolladores a los tomadores de decisiones pueden confiar en una sola fuente de verdad.
Esta base mantiene intacta el contexto, por lo que todo el negocio puede ver dónde, cómo, cuándo y por qué se produjeron los datos, generando confianza e informar con precisión las decisiones. Cuando los datos están unificados, también respalda las demandas regulatorias y mantiene el negocio ágil a los requisitos de cumplimiento futuros.
El costo de los datos aislados y el gasto duplicado
También hay un beneficio de costo significativo para esto. Cuando el crecimiento es el objetivo comercial unánime, las organizaciones no pueden darse el lujo de hacer hemorragias en un panorama de TI ineficiente.
Se estima que las organizaciones de hoy gastan hasta el 50% de sus presupuestos de TI en datos y análisis, con una parte significativa de eso, intenta armonizar las fuentes de datos desconectadas. Sin embargo, a pesar de estos esfuerzos, muchas empresas aún carecen de una capa de datos continua y unificada que reúna a estas fuentes de una manera coherente y utilizable.
Eso no es solo ineficiente, es una oportunidad perdida. En la era de la IA, el poder de los datos radica no solo en cuánto tiene, sino en lo bien que está conectado. Sin una base compartida, los modelos de IA corren el riesgo de sacar las conclusiones incorrectas o ser entrenados con información obsoleta.
Esto a su vez conduce a presiones presupuestarias adicionales. Las empresas deben escalar con confianza a la IA a través de las funciones, sabiendo que las ideas son precisas, seguras y compatibles.
Desde datos sin procesar hasta resultados comerciales
Para pasar de datos en bruto a resultados comerciales reales, las organizaciones necesitan más que solo infraestructura. Necesitan un enfoque estratégico para los datos y el análisis que respalde la toma de decisiones en todos los niveles.
Esto significa combinar nuevas tecnologías con procesos comerciales existentes para crear productos de datos enriquecidos y seleccionados que ofrecen un valor significativo. Significa equipar a los usuarios con análisis avanzados, herramientas de evaluación comparativa y aplicaciones de información con IA que pueden interpretar los datos y recomendar acciones.
Este enfoque estratégico ayuda a limitar la propagación de la TI de la sombra al reducir la necesidad de que los empleados busquen herramientas o atajos no aprobados. Al alinear las iniciativas de datos con marcos de gobierno establecidos y valores culturales, las organizaciones pueden garantizar la consistencia, el cumplimiento y la confianza en los datos que se utilizan. Al mismo tiempo, crea espacio para la innovación y la agilidad, lo que permite a los equipos moverse de manera rápida y confidencial dentro de una estructura bien definida.
Cuando se realizan bien, los beneficios son claros: decisiones más inteligentes, respuestas más rápidas y mejores resultados en todos los ámbitos.
Creando una cultura de confianza de AI
En última instancia, la pregunta que las empresas deben hacer no es si están preparados para usar la IA, sino si están listos para hacerlo de manera responsable y confiable.
La preparación comienza con una base de datos sólidas, asegurando que la información sea precisa, accesible y bien gobernada. Significa capacitar a los equipos con herramientas y orientación para innovar de manera responsable, creando una cultura donde se fomenta la experimentación con las herramientas adecuadas.
La lección de Jurassic Park no era que la innovación sea peligrosa. Es que la innovación sin estructura, sin barandillas y sin tener en cuenta el panorama general puede salir de control rápidamente.
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