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Obtener valor de los datos y las plataformas de IA

 

Infraestructuras para el crecimiento y la innovación

 

El acceso fiable a datos creíbles y actualizados es ahora fundamental para prácticamente todo lo que las empresas necesitan hacer, como destacar el rápido aumento de la inteligencia artificial (IA) -incluida la IA generativa (GenAI)- en las operaciones empresariales y la toma de decisiones. Incluso si las organizaciones no tienen previsto crear aplicaciones GenAI a corto plazo, la disponibilidad de datos de alta calidad sigue siendo un requisito previo para la prestación de otros servicios e iniciativas digitales.  

 

Aunque los datos están creando oportunidades sin precedentes para las empresas, los retos que los acompañan a menudo resultan demasiado grandes para ignorarlos. Muchas empresas siguen atadas por silos internos y múltiples plataformas de datos aisladas que dejan valiosa inteligencia bloqueada y difícil de utilizar. 

 

Convertir los almacenes de datos en activos estratégicos exige centrarse en hacer que los datos sean localizables, accesibles, fiables, interoperables y reutilizables, todo ello de forma segura y respetando la privacidad. Las plataformas de datos son la única base viable para este enfoque.

 

El término "plataforma" significa muchas cosas diferentes, aunque en todos los casos recomendamos una mentalidad de pensamiento de producto. Al integrar diversos recursos de datos y garantizar que se pueda acceder a ellos y aplicarlos sin problemas, proporcionan los diferentes bloques de construcción que ahora se necesitan para formar una estrategia digital integral. 

 

Una vez establecida, su plataforma de datos le permite recopilar información sobre los datos, crear sistemas de IA fiables, controlar el riesgo y mucho más. Su plataforma de datos también puede ser un componente clave en la creación, gestión y aplicación de la gobernanza de datos, uno de los mayores desafíos a los que se enfrentan muchas organizaciones.

 

Contar con una plataforma de datos sólida que facilite el intercambio abierto al tiempo que preserva la privacidad permite a las empresas participar con otras organizaciones en ecosistemas de datos prósperos para producir un mayor impacto en la industria, incluso en la sociedad. Se trata de una tendencia clave que vemos en expansión en los próximos años y que podría facilitar una mayor innovación digital y crear potencialmente un cambio radical en la forma en que se almacenan e intercambian los datos, pero solo si se produce un cambio hacia la estandarización y las empresas aprenden a proteger sus activos de datos con menos celo.

Emily Gorcenski, Thoughtworks
Los datos no tienen valor intrínseco por sí mismos. Su valor depende de que tengas un propósito -y un proceso- para ellos.
Emily Gorcenski
Head of Data & AI, Thoughtworks Europe
Los datos no tienen valor intrínseco por sí mismos. Su valor depende de que tengas un propósito -y un proceso- para ellos.
Emily Gorcenski
Head of Data & AI, Thoughtworks Europe

Señales

 

  • Aumento de las plataformas integradas de datos e IA. Estos sistemas presentan el análisis como la principal ventaja, y los datos simplemente vienen por añadidura. Esto representa un cambio fundamental en la forma de pensar sobre estas soluciones.

     

  • Los ecosistemas de datos van más allá del bombo publicitario para generar resultados empresariales tangibles. Gartner, empresa de investigación y asesoramiento tecnológico, considera que los ecosistemas de datos han superado el pico del ciclo de exageración y se incorporarán a la corriente dominante en la próxima década. Nuestra experiencia sobre el terreno apunta a la misma tendencia, con una demanda creciente de que las organizaciones compartan y pongan en común recursos de datos: las empresas se muestran hoy más dispuestas a dar el paso.

     

  • Las "salas limpias" de datos ganan popularidad. Varios proveedores, como InfosumAWSGoogle y Snowflake, han desarrollado ofertas de "salas limpias" de datos diseñadas específicamente para permitir el intercambio seguro dentro de una organización y entre organizaciones de datos anonimizados y conformes con la privacidad de forma eficiente y a escala.

     

  • La creación de normas e infraestructuras abiertas para compartir datos está cobrando impulso. Como demuestran iniciativas como el Estándar de Datos Abiertos para el Sector de la Confección y el  Foro OSDU™, algunas organizaciones intentan sortear los problemas de interoperabilidad de datos perpetuados por los proveedores tradicionales defendiendo protocolos abiertos para el intercambio seguro de datos valiosos sobre las cadenas de suministro y otras funciones críticas de la industria.

     

  • Mecanismos para compartir los datos de los usuarios respetando la privacidad. La privacidad de los datos está ganando terreno entre los usuarios. Hemos desarrollado una solución llamada Anonymesh para ayudar a afrontar este reto. Las organizaciones también están creando almacenes de datos personales, como Solid Pods, que organizan el almacenamiento de datos en torno a los usuarios, en lugar de las organizaciones que los recopilan. 

     

  • Los gobiernos marcan la agenda de los datos abiertos. Países de todo el mundo están adoptando iniciativas de datos abiertos que fomentan el libre acceso y el uso de la información recopilada por los gobiernos para mejorar los servicios públicos y crear oportunidades económicas. El gobierno británico, por ejemplo, está creando un Servicio Integrado de Datos (IDS) para facilitar el intercambio de datos entre departamentos. Por su parte, la iniciativa de datos abiertos de Singapur permite a los desarrolladores utilizar conjuntos de datos en tiempo real de organismos públicos para desarrollar sus propias aplicaciones.

Las oportunidades

 

Adelantándose a la curva de este objetivo, las organizaciones pueden:

 

  • Habilitar iniciativas de IA y GenAI. Los datos de alta calidad son un requisito fundamental para cualquier iniciativa de inteligencia artificial. Forbes calificó la calidad de los datos como "el verdadero cuello de botella en la adopción de la IA".

     

  • Mejora la postura de cumplimiento y reduce el riesgo. Con las políticas de gobernanza integradas y automatizadas, creadas y aplicadas a través de la plataforma subyacente, se reduce la brecha entre las políticas escritas y lo que realmente se aplica sobre el terreno.

     

  • Consigue ahorros significativos eliminando redundancias. La mejora del intercambio de datos y la creación de una plataforma que ofrezca un único punto de disponibilidad permite a las organizaciones retirar la infraestructura tecnológica duplicada en diferentes partes de la organización, lo que reduce sustancialmente los costos de infraestructura tecnológica y mantenimiento.

     

  • Obtén una ventaja competitiva con información mejorada. La integración de datos de calidad en toda la empresa puede poner de manifiesto áreas de ineficacia o fricción que antes pasaban desapercibidas, así como proporcionar una visión más holística de procesos complejos como la cadena de suministro o el recorrido del cliente. El contexto y los descubrimientos resultantes pueden ayudar a la organización a comprender mejor sus flujos de trabajo y a sus clientes, lo que otorga a la empresa una ventaja sobre sus competidores, cuyos recursos de datos siguen siendo más fragmentarios y aislados.

     

  • Desarrolla nuevas fuentes de valor. A medida que maduren las capacidades de interoperabilidad de los datos y se generalice la aceptación de las normas abiertas, surgirán más oportunidades de capitalizar los activos de datos en forma de mercados y redes de datos. Aunque algunas grandes organizaciones e industrias han empezado a crear sus propios ecosistemas de datos -como los que están surgiendo en torno a la banca abierta y el intercambio de datos en los seguros-, aún hay margen para ampliarlos a otros sectores y a la comunidad en general. 

     

  • Acelera el tiempo de comercialización. La disponibilidad de datos de alta calidad, especialmente como base para GenAI, está preparada para acelerar y mejorar muchos aspectos laboriosos del proceso de desarrollo de productos. Un ejemplo es cómo la capacidad de cribar y resumir grandes cantidades de información y crear datos sintéticos de clientes está ayudando a las organizaciones a reducir sustancialmente el tiempo necesario para la investigación de mercado. Creemos que las grandes empresas tendrán ventaja sobre las nuevas para aprovechar estas oportunidades si utilizan eficazmente sus enormes reservas de datos.

Lo que hemos hecho

Ayudamos a ITV a aprovechar mejor los datos con una plataforma de malla de datos

 

En respuesta al cambio de paradigma del streaming digital, ITV estableció una nueva visión: convertirse en una empresa de medios de comunicación y entretenimiento dirigida digitalmente que crea y ofrece contenido destacado a las audiencias donde, cuando y como elijan. Un equipo de expertos de Thoughtworkers comenzó a codesarrollar una malla de datos basada en la nube en AWS y Databricks, un proceso que permitiría a ITV dar vida a su nueva estrategia de datos e integrar formas ágiles de trabajar en sus diversas unidades de negocio.

 

La plataforma de malla de datos de ITV permite a los equipos incorporar rápidamente sus datos y hacerlos localizables y fácilmente accesibles en toda la empresa. El tiempo necesario para suministrar productos de datos utilizando la plataforma ha pasado de tres semanas a sólo unas horas, lo que ha impulsado la adopción y expansión de la malla en todas las operaciones de ITV.

Consejos prácticos

 

Cosas que hacer (Adoptar)

 

  • Aplicar tecnologías de protección de la intimidad (PET) Estas tecnologías proporcionan una mayor privacidad o secrecía  a las personas cuyos datos son procesados, almacenados y/o recogidos por programas y sistemas informáticos. A menudo se utilizan como parte de este procesamiento y modifican las formas normales de tratar (y a menudo acaparar) datos en bruto o en texto plano directamente de los usuarios y participantes internos, como los empleados. Al aumentar la privacidad ofrecida, se reduce el riesgo de propiedad y se ofrece a los usuarios mejores opciones sobre cómo quieren que se traten sus datos.

 

  • Mejorar la gobernanza de los datos y las políticas de privacidad. Si los datos no están suficientemente protegidos y gobernados internamente con principios claros en torno a cuestiones como la privacidad y el consentimiento, resulta demasiado arriesgado dar cualquier paso que los exponga al mundo exterior. Antes de plantearse un intercambio de datos y una colaboración más amplios, las empresas deben definir claramente el alcance del acceso y la influencia sobre los datos que tienen las distintas funciones, e integrar el cumplimiento de las políticas como código en sus plataformas de datos.

     

  • Agilizar los procesos de datos y el camino hacia la producción. Prácticas como DataOpsMLOps ofrecen técnicas para acelerar aspectos clave del ciclo de producción y mejorar la experiencia de los desarrolladores, con bucles de retroalimentación más cortos y barandillas que garantizan que los riesgos siguen mitigándose.

 

  • Adoptar la malla de datos para ofrecer información a escala. Experimentar con la arquitectura de malla de datos puede proporcionar la integración y accesibilidad necesarias para que varios equipos aprovechen al máximo los datos de sus dominios. Esto mejorará la visibilidad de los procesos y dará a los equipos la capacidad de orientar rápidamente el desarrollo a las necesidades empresariales, ayudando a la empresa a prepararse para el futuro.

 

 

Aspectos a tener en cuenta (Analizar)

 

  • Almacenar los datos de forma diferente. Tendencias emergentes como las salas limpias de datos y la privacidad diferencial, que preserva el anonimato de aspectos individuales de un conjunto de datos introduciendo "ruido" a su alrededor, pueden proporcionar una base más sólida para que la empresa almacene los datos de forma fiable y conforme a las normas, sin dejar de ser capaz de ponerlos en uso.

 

  • Participación en mercados de datos. A medida que surgen más ejemplos de mercados de datos abiertos y mancomunados, como la versión que está impulsando el gobierno británico, las empresas deben considerar su interés por participar en estas iniciativas y cuál podría ser el potencial de participar en ellas. Es importante examinar cuestiones como: ¿dónde podrían los ecosistemas permitir a la empresa crear más valor? ¿Y qué capacidad, en su caso, tiene la empresa para monetizar los datos sin dejar de ser sensible a la seguridad y la privacidad de los clientes?

     

  • Utilizar especificaciones de productos de datos y contratos de datos. Las especificaciones abiertas que pretenden establecer y estandarizar cómo se comparten los datos entre varias partes o cómo los consumen están ganando adeptos, y puede ser necesario integrarlas en la plataforma de datos de la organización y en una estrategia más amplia.

 

 

Cosas a tener en consideración (Anticipar)

 

 

  • El encaje de los datos y la práctica de la tecnología responsable.  Los principios de la tecnología responsable ofrecen una hoja de ruta cada vez más valiosa para las empresas deseosas de ampliar y hacer un uso óptimo de sus recursos de datos de forma ética y coherente.

     

  • Los mercados de datos personales descentralizados que dan a los consumidores más soberanía sobre sus datos personales están contribuyendo al desarrollo de una economía de la información personal. Esta tendencia tendrá importantes repercusiones en la forma en que las empresas almacenan, analizan y utilizan la información sobre sus clientes, y en el posterior desarrollo de los ecosistemas empresariales.

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