La seguridad y la fiabilidad de los datos han sido durante mucho tiempo fundamentales para el éxito de las iniciativas empresariales. Pero los rápidos avances en inteligencia artificial (IA) han hecho que estos elementos sean aún más importantes.
Tal y como lo ve la directora de datos de Salesforce, Wendy Batchelder: «La revolución de la IA es en realidad una revolución de los datos, y la estrategia de IA de una empresa solo es tan sólida como su estrategia de datos, con la confianza como núcleo”. De hecho, casi 9 de cada 10 (87%) líderes de análisis y TI están de acuerdo: los avances en IA hacen que la gestión de datos sea una mayor prioridad.
El informe Salesforce State of Data and Analytics, que recoge las opiniones de más de 10.000 directivos de 18 países, revela una falta de confianza en la precisión de los datos entre los encuestados. Además, la seguridad de los datos aparece como el mayor reto a la hora de gestionar y aprovechar los datos para las necesidades empresariales.
La falta de datos fiables aviva el miedo a perderse las ventajas de la IA
Hoy en día, las empresas se centran en aprovechar la IA generativa para mejorar la productividad, la eficiencia y aumentar sus ingresos. Un estudio reciente de Salesforce revela que los primeros en adoptarla ya están viendo resultados, entre los que se incluyen tiempos de resolución del servicio de atención al cliente más rápidos y un aumento de las ventas. No es de extrañar, por tanto, que los líderes empresariales teman quedarse atrás.
Al 77% de los líderes empresariales les preocupa que su empresa se esté perdiendo la IA generativa.Para aprovechar la promesa de la IA, los directivos deben primero poner sus datos en orden. Para que la IA sea eficaz, tanto generativa como de otro tipo, se necesitan datos seguros y fiables. De hecho, el 92% de los responsables de análisis y TI afirman que la necesidad de datos fiables es mayor que nunca.
Los responsables de la línea de negocio confían menos en la calidad de los datos que los responsables de análisis y TI
Los equipos más cercanos a los datos, es decir, los de datos y análisis, son los que más confían en la precisión de estos. Sin embargo, incluso estos equipos tienen un amplio margen de mejora: sólo el 57% de los responsables de datos y análisis confían plenamente en ellos.
Los departamentos de línea de negocio, como marketing, ventas y servicios, son aún más escépticos, con una media del 43% que confía plenamente en sus datos. Los equipos de atención al cliente, cuyo rendimiento depende de una combinación oportuna y precisa de datos de comentarios de los clientes, información de tickets de asistencia, detalles de productos e información de clientes, dudan especialmente de la calidad de sus datos.
Las amenazas a la seguridad y la falta de armonización de los datos dificultan su fiabilidad
Si bien la falta de confianza pone de manifiesto la lucha de las empresas por utilizar los datos para apuntalar las soluciones impulsadas por IA, el desafío número uno entre los encuestados son las amenazas a la seguridad de los datos.
Una encuesta reciente de Salesforce encontró que el 65% de los líderes de TI experimentaron una violación de seguridad entre junio de 2021 y junio de 2022. Entre los que sufrieron una brecha, el 35% no pudo recuperar los datos afectados. La IA generativa conlleva el riesgo añadido de que los datos de propiedad de la empresa se filtren a grandes modelos de lenguaje públicos.
La creciente preocupación por la ciberseguridad se ve agravada por otro factor importante: los datos de las organizaciones están aumentando tanto en volumen como en complejidad, ampliando la superficie de amenaza.
Más de dos tercios (68%) de los equipos de análisis y TI prevén que el volumen de datos aumentará en los próximos 12 meses. Y prevén que el crecimiento será sustancial. Por término medio, los responsables técnicos prevén un crecimiento del 20% en una variedad de fuentes, como datos de origen, datos de terceros y datos de dispositivos, una cifra probablemente por debajo de la realidad, teniendo en cuenta los estudios de investigación independientes.
Gestionar un aumento de datos procedentes de una amplia variedad de fuentes es algo más que una cuestión de seguridad: es un reto técnico estandarizarlos. Después de las amenazas a la seguridad, los responsables de análisis y TI citan la falta de armonización de los datos como el mayor obstáculo para extraer valor de sus fuentes de datos. Los efectos derivados de la disparidad y la compartimentación de los datos preocupan a los directivos de las empresas, que citan los abrumadores volúmenes de datos y la falta de una única fuente de verdad como los principales obstáculos para aprovechar sus propios datos. También citan la falta de formación y de formas eficientes de extraer información como el tercer y cuarto mayores retos de datos en sus organizaciones, respectivamente.
La gobernanza y la cultura de datos son claves para aprovechar los datos de forma eficaz
Un elemento clave para sentar las bases del éxito de la IA es la gobernanza de los datos, es decir, el conjunto de normas o políticas por las que se recopilan, gestionan, almacenan, miden y comunican la información dentro de una organización.
Al establecer parámetros claros para el acceso, la precisión, la privacidad, la seguridad y la retención de los datos, los líderes inteligentes aprovechan la gobernanza de los datos para garantizar la calidad, democratizar el acceso y proteger la privacidad. Una gobernanza de datos eficaz puede aclarar cuestiones clave: Preguntas en torno a la exactitud de los datos (por ejemplo, ¿son correctos y sin discrepancias?), la exhaustividad (por ejemplo, ¿tengo una visión completa?), la fiabilidad (por ejemplo, ¿son los datos coherentes y fiables a lo largo del tiempo y en distintos contextos?) y la relevancia (por ejemplo, ¿proporcionan los datos la perspectiva que necesito?).
La gran mayoría de los líderes analíticos y de TI encuestados utilizan la gobernanza de datos como una herramienta para garantizar y certificar la calidad básica de los datos (85%), un marco para inspirar confianza en los datos (84%) y una forma eficaz de democratizar el acceso a los datos (81%).
Por supuesto, mejorar la confianza en los datos es más que una solución técnica; fomentar una cultura de datos sólida -crear una mentalidad y una práctica en torno al valor de ser una empresa basada en datos- es fundamental para impulsar la confianza y la adopción. Los estudios han demostrado que las empresas basadas en datos obtienen mejores resultados en casi todas las métricas.
Más de 7 de cada 10 empresas están aumentando sus presupuestos para herramientas de análisis de datos y formación.
- El 79% de los líderes de análisis y TI están invirtiendo más en herramientas de análisis y visualización de datos en comparación con el año pasado.
- El 75% de los líderes de análisis y TI están invirtiendo más en formación y desarrollo en comparación con el año pasado.
«La gestión de datos es la acción más importante que una empresa puede tomar para implementar con éxito la IA generativa«, dijo Batchelder. «Para gestionar eficazmente los datos, los líderes deben utilizar la gobernanza de datos estratégicamente e invertir en una cultura sólida ahora más que nunca.»
