La inteligencia artificial generativa ha dejado de ser simplemente una innovación emergente para convertirse en un motor crucial de avance en diversas industrias. Esta tecnología, capaz de resumir documentos legales complejos y desarrollar asistentes virtuales avanzados, sigue evolucionando a pasos agigantados. No obstante, el verdadero desafío y clave para su éxito radica en la calidad de los datos que utiliza.
Durante el último año, el foco principal de las aplicaciones de IA generativa parecía estar en quién podía construir o emplear el modelo más grande. Sin embargo, con la reducción de costos en el entrenamiento de modelos, como se ha observado con el DeepSeek-R1, y mejoras en la relación costo-desempeño, las empresas ahora se centran en asegurar el acceso a datos de alta calidad.
Las compañías poseen vastos volúmenes de datos no estructurados, como transcripciones de llamadas y registros de redes sociales, acumulados durante décadas. Sin embargo, el reto está en cómo transformar estos datos en información útil. La mejora y cumplimiento de la calidad de los datos son vitales cuando se avanza de pruebas de IA a aplicaciones en producción.
A pesar del auge de la IA, un número considerable de proyectos empresariales fracasa debido a la baja calidad de los datos y controles deficientes. Se espera que el 30% de estos proyectos sean abandonados para 2025, ya que muchas organizaciones se han centrado en datos estructurados, ignorando el potencial de los no estructurados, que constituyen más del 80% de los datos en las empresas.
Para los directores de información y tecnología, la gestión de datos no estructurados ofrece tanto oportunidades como riesgos. Antes de utilizar este contenido en IA generativa, deben superar dificultades como la extracción de información y asegurar el cumplimiento normativo. Estas tareas, con frecuencia manuales y propensas a errores, complican aún más los procesos existentes.
Una solución efectiva es la utilización de herramientas como Anomalo junto con Amazon Web Services (AWS). Juntas, facilitan la detección y resolución de problemas de calidad en datos no estructurados de manera rápida y eficiente. Con capacidades automatizadas, Anomalo asegura el cumplimiento normativo y mejora significativamente la calidad de los datos empleados en aplicaciones de IA empresarial.
La incorporación de estas soluciones no solo reduce la carga operativa, sino que también optimiza costos y acelera la obtención de análisis e informes. Al establecer la calidad de los datos como pilar de sus aplicaciones de IA, las empresas pueden incrementar su productividad y mitigar riesgos asociados al manejo de datos sensibles.
En resumen, el futuro de la IA generativa está intrínsecamente ligado a la calidad de los datos. Aquellas organizaciones que logren estructurar y validar su información de manera efectiva estarán en una posición privilegiada para capitalizar las oportunidades que ofrece esta tecnología en expansión.
