El camino hacia el éxito con la inteligencia artificial (IA) está plagado de trampas: muchas iniciativas alrededor de ella no generan valor o son un mal trago para las organizaciones. Esto es causado por la falta de una arquitectura de datos robusta y que se sustente en un equilibrio estratégico, cultural y tecnológico.
Sin embargo, existen ciertos principios fundamentales y acciones concretas que permiten construir una arquitectura de datos que no solo soporte, sino que impulse el verdadero valor de la inteligencia artificial.
Para evitar que las visiones cortoplacistas, la mera adopción de modas tecnológicas o los intereses departamentales particulares desvíen el rumbo de la arquitectura de datos de una organización, lo ideal es adoptar un enfoque de evaluación basado en principios claros y fundamentales.
Condiciones para tener una arquitectura de datos robustas
Por lo tanto, es crucial primero considerar la idoneidad de la solución. Existe una trampa común en la que las empresas aplican IA por moda o sin un análisis claro de costo/beneficio. Para evitarla, se recomienda llevar a cabo un análisis de viabilidad y pertinencia de la IA, preguntándose si el problema a resolver es realmente uno de optimización, predicción o generación, o si acaso existe una solución más simple, eficiente y con un costo-beneficio más favorable que no requiera inteligencia artificial.
En segundo lugar, la objetividad es un principio clave, ya que la trampa aquí es elegir tecnología solo por su popularidad. Para ello, es recomendable la implementación de prácticas que permitan evaluar las opciones tecnológicas, considerando factores como el costo, la escalabilidad, la seguridad y el riesgo ético, más allá de la mera tendencia.
En tercer lugar, la transparencia en la gobernanza es vital, combatiendo la opacidad a través de los canales que se adapten a la cultura pero que, por sobre todo, debe incluir a representantes de todas las áreas (negocio, tecnología, legal, ética), fomentando la toma de decisiones colegiada, con una visión integral y entendiendo que la responsabilidad sobre los datos es transversal y descansa en cada individuo de la organización.
Finalmente, tan indispensable como adoptar esta visión holística de la arquitectura de datos, es la de evaluar el impacto de cualquier iniciativa en cuatro dimensiones clave:
- Negocio (ROI, crecimiento).
- Técnico (rendimiento, seguridad).
- Ético (equidad, privacidad).
- Cultural (adopción, capacitación).
Así se garantizará que las decisiones no solo busquen la eficiencia sino también la sostenibilidad y la responsabilidad.
La clave del diagnóstico
La disrupción provocada por la inteligencia artificial no es un fenómeno que espere por nadie. Las empresas que logren construir y mantener arquitecturas de datos verdaderamente “multidimensionales”, donde estrategia, tecnología y cultura coexisten y se refuerzan mutuamente, son las que, según proyecciones de la consultora McKinsey, capturarán el 80% del valor emergente en los próximos cinco años.
Por lo tanto, esto sugiere un imperativo para la acción, más que para la mera observación. En este contexto, se vuelve fundamental que las organizaciones observen iniciativas de diagnóstico exhaustivo para determinar:
- Si la gobernanza de sus datos cuenta con dueños comprometidos.
- Si sus metadatos se encuentran actualizados y accesibles.
- Si sus equipos colaboran eficazmente más allá de los silos departamentales.
Además, una estrategia efectiva implica seleccionar un caso de uso acotado que permita ejercitar y probar los tres pilares del triángulo de manera simultánea, facilitando un aprendizaje rápido y con un riesgo controlado.
A la vez, es imprescindible que se institucionalicen revisiones éticas y de seguridad, para que ningún modelo de inteligencia artificial sea desplegado sin una evaluación rigurosa y previa de sus posibles sesgos técnicos y culturales, o sin verificar su estricta alineación con los valores y principios de la empresa.
La IA no reemplazará a las empresas con buenas arquitecturas de datos; reemplazará a aquellas que ignoran que la tecnología, por sí sola, representa apenas el 30% del éxito. El 70% restante se cimienta en una estrategia clara y en el compromiso de las personas.
En este momento decisivo, cada organización tiene una elección crucial: ser un espectador pasivo en medio del caos y la obsolescencia, o posicionarse como el protagonista y beneficiario de una ventaja competitiva sostenible en la era de la inteligencia artificial. La revolución de los datos, sin duda, no perdona la inacción.
(*) Arquitecto empresarial y de datos en Ingenia.
