Antes de implementar cualquier solución de Inteligencia Artificial (IA), las empresas deben responder una pregunta: ¿qué tan preparados están sus datos?

La consultora X-DATA, especializada en análisis y visualización de datos, señala que sin una estrategia sólida para la preparación de datos, cualquier proyecto de Inteligencia Artificial está destinado a fracasar.

Su reciente eBook, “Data Readiness: ¿Cómo preparar los datos de tu empresa para implementar Inteligencia Artificial?”, ofrece una hoja de ruta para asegurar que los datos estén listos para impulsar la transformación digital real.

En la actualidad solo el 3% de los datos de una organización cumplen con los estándares básicos de calidad. Esto significa que el 97% de los datos mal organizados podría estar frenando el potencial real de la inteligencia artificial.

A continuación se muestran cuatro pasos fundamentales para la preparación de los datos para una implementación de IA exitosa que proporciona el eBook de X-DATA:

1. Definir objetivos claros para la IA

Definir claramente los objetivos del uso de la IA en la empresa. ¿Qué problemas se buscan  resolver? Es fundamental establecer objetivos claros, específicos, medibles, alcanzables y relevantes.

Objetivos clave:

• Aumentar eficiencia operativa: Automatizar procesos, optimizar recursos y reducir costos.

• Mejorar experiencia del cliente: Personalizar interacciones, anticipar necesidades y ofrecer un servicio superior.

• Innovar: Desarrollar nuevos productos basados en datos y crear servicios personalizados.

• Obtener ventaja competitiva: Tomar decisiones informadas y descubrir nuevas oportunidades de negocio.

Al definir estos objetivos, es posible enfocar los esfuerzos en la recopilación y preparación de los datos más importantes.

2. Inventario de fuentes de datos

Se recomienda crear un inventario detallado de  las fuentes de datos que incluya ubicación, formato y frecuencia de actualización. La trazabilidad es clave.

Las empresas manejan datos de diversas fuentes: el CRM almacena información de clientes como datos personales, interacciones e historial de compras; el ERP concentra aspectos operativos como finanzas, inventario y recursos humanos. Marketing se enfoca en el rendimiento de campañas, mientras Ventas registra transacciones y facturación. También se integran datos de IoT (sensores, geolocalización), bases internas con historial e investigación, y fuentes externas como mercado, competencia y demografía.

3. Evaluar la calidad de los datos

Una vez identificadas las fuentes de datos, hay que asegurarse de analizar los datos disponibles. Si son estructurados o no, si están completos y son precisos y qué tan relevantes son para los objetivos de negocio. Esto debido a que datos incompletos, inexactos o inconsistentes pueden llevar a resultados erróneos y decisiones equivocadas.

4. Diagnóstico de infraestructura

¿La infraestructura es segura, escalable y eficiente? Es vital contar con herramientas para almacenar, limpiar, transformar y analizar datos, así como cumplir con regulaciones como la Ley Federal de Protección de Datos Personales.