Combustible de calidad para un motor potente: la gestión de datos para proyectos de IA exitosos
Se estima que cada persona toma aproximadamente 35.000 decisiones al día: una cifra asombrosa que evidencia la importancia de contar, incluso en las empresas, con información temprana, fiable y validada, sustentada en un elemento fundamental: el dato, que constituye un verdadero activo organizativo. Su gestión —el Data Management— se vuelve aún más estratégica en un contexto en el que la Inteligencia Artificial se despliega de manera creciente en las empresas. Las IA, de hecho, utilizan datos para cumplir con los objetivos para los que fueron diseñadas, por lo que la correcta calidad y gestión del dato resulta clave.
Para entender mejor la relación entre Data Management e Inteligencia Artificial, basta con pensar en la importancia de un combustible de calidad para que un motor potente funcione correctamente y nos lleve lejos en poco tiempo.
El Data Management comprende arquitecturas y métodos que permiten gestionar de manera efectiva y eficiente los datos de la organización. No debe considerarse como un proyecto que, una vez implementado, asegura automáticamente la correcta gestión de la información.
Más bien, debe entenderse como un proceso que evoluciona junto con la creciente complejidad y riqueza de la información de la empresa, apoyándose en pilares fundamentales para cualquier proyecto de IA:
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Volumen: un buen combustible debe tener la densidad adecuada para garantizar el rendimiento del motor. En Data Management, esto implica preguntarse: “¿Cuántos datos procesará el sistema diariamente? ¿Gigabytes, Terabytes o incluso Petabytes?” La eficiencia en la consulta y procesamiento depende del volumen de datos. Según esta estimación, la empresa, junto con un socio de confianza, debe definir arquitecturas y estrategias específicas para garantizar el correcto procesamiento y acceso.
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Calidad: el combustible debe estar libre de impurezas que puedan dañar el motor. Del mismo modo, la información debe ser precisa, completa y coherente. Un Data Management efectivo implementa mecanismos de control de calidad que detectan anomalías, asegurando que los datos que alimentan los modelos de IA sean fiables. Materia prima de baja calidad puede generar resultados erróneos o incluso perjudiciales.
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Oportunidad y actualización: un buen combustible permite una combustión rápida. En términos de datos, la información es valiosa en la medida en que refleja con precisión el estado actual de la realidad. Por ello, los procesos de actualización de datos deben ser oportunos y alineados con la toma de decisiones.
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Seguridad y protección: la IA frecuentemente maneja datos sensibles. El Data Management implementa medidas de seguridad para proteger la información de accesos no autorizados, robos o violaciones, cumpliendo con la normativa de privacidad (como el GDPR) y fomentando la confianza de los clientes.
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Accesibilidad: un motor necesita combustible disponible de inmediato para funcionar. De forma análoga, los datos deben ser rápidamente accesibles para usuarios, desarrolladores y analistas, especialmente en proyectos de IA, donde los modelos requieren grandes volúmenes de información.
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Gobernanza y control de la IA: así como un combustible de calidad debe minimizar emisiones nocivas, el Data Management establece normas y procedimientos para el uso ético y responsable de los datos en los procesos de IA, maximizando beneficios y reduciendo riesgos. La correlación entre datos aumenta el valor de la información y facilita la construcción de modelos precisos y fiables.
Esta metáfora demuestra que invertir en un Data Management sólido es fundamental para que las empresas aprovechen al máximo el potencial de la Inteligencia Artificial.
Se trata de dos ámbitos estrechamente relacionados, pero que responden a necesidades diferentes, ambos centrados en el uso efectivo de los datos.
Una correcta gestión de datos permite realizar principalmente tres tipos de análisis:
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Descriptivos: responden a la pregunta “¿Qué ha sucedido?”.
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Diagnósticos: responden a la pregunta “¿Por qué ha sucedido?”.
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En evolución hacia análisis avanzados:
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Predictivos: responden a “¿Qué sucederá en el futuro?”.
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Prescriptivos: responden a “¿Qué deberíamos hacer?”.
Caso de éxito:
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Sector: Manufactura (farmacéutica)
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Área: Supply Chain
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Problema: Eventos de stock out en varios productos y pérdida de ventas.
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Solución: Monitorización de KPI específicos a distintos niveles para prevenir stock out y cuantificar ventas perdidas en cantidad y valor.
KPI destacados mediante dashboard:
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Cobertura mensual (Months of Coverage): calcula la disponibilidad de stock por empresa y producto.
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Out of Stock (OOS): mide la frecuencia y duración de los eventos de falta de inventario.
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Clasificación de la Supply Chain: identifica el comportamiento frente a los eventos de stock out.
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Ventas perdidas (Lost Sales): cuantifica las unidades no vendidas por falta de stock, destacando cadenas críticas.
Gracias a esta dashboard, la empresa obtiene:
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Reducción de riesgo de pérdidas de venta.
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Mejora en la planificación y eficiencia operativa.
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Identificación de áreas que requieren acciones correctivas inmediatas.
La evolución natural de este enfoque consiste en aplicar metodologías avanzadas de análisis de datos (Data Mining) para descubrir relaciones profundas y producir análisis más complejos que permitan:
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Predicciones precisas: anticipar la demanda futura.
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Acciones recomendadas: definir qué medidas tomar para optimizar resultados.
Por ejemplo, un fabricante de componentes para motores en los sectores agrícola e industrial necesitaba generar predicciones a nivel de producto y por elementos de la distinta base, reduciendo tiempos de entrega, mejorando la fiabilidad y aumentando la precisión de la demanda. Con la aplicación de IA Foresight, se logró reducir el esfuerzo manual en un 50%, mejorar la precisión de predicción en un 70% y acortar el lead time.