Construyendo mejores bases de datos para aprovechar al máximo la IA

En septiembre de 2021, el gobierno publicó su Estrategia Nacional de IA inaugural., una ambiciosa visión de 10 años para el futuro digital del Reino Unido. Además del requisito de mejorar la gobernanza y la regulación de la inteligencia artificial (IA), la estrategia reconoce que el aumento de la resiliencia, la productividad y el crecimiento económico requerirá que las empresas de todo el Reino Unido utilicen los datos de forma mucho más eficaz de lo que son ahora.

Para lograr esto, las empresas de todas las regiones y sectores deben asegurarse de que los datos de su organización sean adecuados para su propósito, registrados en formatos estandarizados en sistemas modernos y preparados para el futuro y almacenados de manera que sean fáciles de encontrar, accesibles, interoperables y reutilizables. Si estas bases de datos básicos no se construyen correctamente, los esfuerzos realizados para crear nuevos servicios y productos de inteligencia artificial se verán inevitablemente socavados. En última instancia, las bases de datos deficientes comprometerán la confianza en los datos y pueden significar que el Reino Unido no cumpla con su visión de IA.

¿Cuáles son las barreras que impiden que las empresas creen mejores bases de datos y cómo se pueden superar? Para responder a estas preguntas, EY fue designado por el Departamento de Cultura, Medios, Medios Digitales y Deporte (DCMS) para recopilar evidencia para evaluar el alcance de las bases de datos y la adopción de la IA en el Reino Unido.

La investigación se basó en encuestas, entrevistas y una revisión rápida de otros informes y pruebas de alta calidad. Se preguntó a las empresas sobre el grado en que se estaban adoptando las bases de datos y la inteligencia artificial y las barreras para su uso. Para garantizar que la investigación fuera lo más representativa posible, incluyó puntos de vista de toda la economía del Reino Unido, desde grandes empresas hasta pequeñas y medianas empresas (PYME) y organizaciones del tercer sector.

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Aunque nuestra encuesta mostró que el 80% de las organizaciones creían que mejorar las bases de datos aumentaría la productividad, todavía existe una brecha considerable entre el impacto potencial y real de los datos para generar valor económico a largo plazo.

Concluimos que, a pesar de que la accesibilidad, la interoperabilidad y la usabilidad de los datos generalmente son consideradas buenas por las organizaciones, estaba claro que muchas iniciativas relacionadas con los datos aún no han alcanzado la madurez completa. De hecho, las empresas de todos los tamaños y de todos los sectores creían que podrían tener más éxito si se realizaban mejoras en las siguientes áreas:

Calidad de los datos – El 41% de las organizaciones en la encuesta seleccionaron la calidad como la característica más desafiante de sus datos, y el 90% dijo que tenían una estrategia de datos dedicada o iniciativas de mejora de datos implementadas.

Habilidades – El 14% de las organizaciones dijo que reclutar y retener personal debidamente capacitado era su mayor desafío actual, y el 79% dijo que la principal prioridad del gobierno debería ser invertir en el desarrollo de habilidades de datos relevantes.

Infraestructura – El 14% de las organizaciones mencionaron desafíos relacionados con el acceso a la infraestructura de datos y tecnología adecuada y la solución de problemas con los sistemas de TI heredados.

La investigación de EY también destacó una división entre las grandes empresas y las pymes (y el tercer sector). Es más probable que las pymes se vean profundamente afectadas por problemas relacionados con las bases de datos. Por ejemplo, tienden a tener más dificultades que las grandes empresas para acceder a la tecnología y la infraestructura de datos adecuadas, y no siempre pueden competir en lo que ya es un mercado laboral difícil para las habilidades de datos.

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Esto significa que las pymes tienden a quedarse atrás de las empresas más grandes en la adopción de IA. Esto se confirma en los resultados de nuestra encuesta: aunque el 90% de las grandes organizaciones ya han adoptado la IA o planean hacerlo pronto, esta cifra se reduce a menos de la mitad (48%) para las pymes.

Al aprovechar una combinación de enfoques tecnológicos y culturales, las empresas de todas las regiones y sectores, y de todos los tamaños, pueden mejorar su capacidad para utilizar sus datos de manera más eficaz. Por ejemplo, las empresas pueden:

Genere confianza en los datos: Al adoptar procesos sólidos de gobernanza de datos junto con una estructura de datos, un conjunto de servicios de software independientes del campo de la IA que crean una experiencia de datos consistente y ampliada en toda la empresa, las empresas pueden rastrear los datos a lo largo de su vida. Esto, a su vez, garantiza su ingesta, procesamiento y uso seguros, reduciendo el movimiento excesivo, la copia y el uso inconsistente, eliminando la duplicación e implementando protocolos de control y calidad de datos para garantizar que todos los datos y la IA que admiten sean confiables.

Aproveche nuevas fuentes de talento: Al activar la tasa de aprendizaje, las empresas pueden acceder a jóvenes talentos y dar forma a las habilidades digitales necesarias para que sigan siendo competitivas. Además, mejorar y volver a capacitar a los empleados existentes ayuda a introducir nuevas habilidades en una organización y permite que las personas pasen de las actividades de rutina al trabajo de valor agregado. Las empresas también pueden desarrollar y mantener un acceso más flexible a las habilidades a través de contratistas y autónomos.

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Cambie a “pensamiento de plataforma”: Al adoptar un enfoque basado en la nube, particularmente cuando se combina con una estructura de datos, las empresas pueden simplificar la integración de aplicaciones para que los datos puedan moverse por una organización para enriquecerse, procesarse y visualizarse en cualquier punto de necesidad en lugar de permanecer encerrados en silos heredados o siendo replicado en múltiples aplicaciones.

Es difícil predecir cuánto valor se puede desbloquear en la economía al tener mejores bases de datos para aumentar la adopción y la efectividad de la IA. Pero la investigación de EY sugiere que las empresas comprenden la correlación entre un mejor uso de los datos y el aumento del valor económico y social que se puede lograr con la IA. Sin embargo, la realidad es que tienen pocas opciones: ningún otro recurso, natural o artificial, ofrece el mismo grado de potencial que los datos.

Harvey Lewis es socio asociado y científico principal de datos en la práctica fiscal de EY

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