La IA generativa (GenAI) está transformando las operaciones empresariales: impulsa la automatización inteligente, mejora la experiencia del cliente y desbloquea nuevos conocimientos. Sin embargo, detrás de cada iniciativa exitosa de IA hay una base de datos de alta calidad y bien gestionados.
De hecho, los de alto rendimiento de GenAI han reconocido los datos como el principal desafío para captar valor. Según la Encuesta Global sobre IA de McKinsey, el 70 % de los encuestados citó los datos como un desafío significativo para escalar GenAI de forma eficaz.
Una vez que has invertido tiempo en limpiar tus datos, asegurándote de que sean precisos, completos y relevantes, el siguiente reto es mantenerlos así. Ahí es donde entra el gobierno de datos.
El gobierno de datos es el marco que garantiza que tus datos sigan siendo fiables con el tiempo. Implica asignar la propiedad, definir estándares e implementar procesos sobre cómo se recopilan, mantienen y utilizan los datos en toda la empresa. Con una estrategia de gobierno sólida, tus modelos de GenAI están diseñados para entrenarse con datos fiables, lo que permite tomar decisiones impulsadas por IA más explicables y alineadas con los requisitos de cumplimiento.
Construir un marco de gobierno de datos que apoye el éxito de GenAI
- Definir la propiedad clara de los datos
Los modelos de IA dependen de conjuntos de datos diversos que a menudo abarcan múltiples departamentos y sistemas. Sin una propiedad clara, es difícil mantener la responsabilidad o garantizar la calidad de los datos. Una propiedad clara garantiza que alguien sea responsable de la integridad de los datos que alimentan tus modelos de IA.
- Asigna custodias de datos para cada conjunto de datos utilizado en el entrenamiento y los resultados de GenAI.
- Empoderar a los responsables para monitorizar, actualizar y validar datos regularmente.
- Aclarar responsabilidades entre equipos para evitar duplicaciones o lagunas en la supervisión.
- Implementar controles de acceso
Los sistemas GenAI a menudo requieren acceso a datos sensibles o regulados. Sin controles adecuados, corres el riesgo de brechas de datos, uso indebido o incumplimiento.
- Clasifica los datos por nivel de sensibilidad.
- Utiliza el acceso basado en roles para restringir quién puede ver, editar o exportar los datos utilizados en los modelos de IA.
- Monitoriza los registros de acceso para rastrear cómo se están usando los datos y por quién.
- Asegúrate de que solo los sistemas y el personal autorizados puedan interactuar con los conjuntos de datos de entrenamiento.
- Establecer estándares de datos
Los modelos GenAI solo son tan buenos como los datos de los que aprenden. Para facilitar resultados fiables, tus datos deben cumplir con estándares de calidad claramente definidos.
- Definir umbrales mínimos para la completitud, precisión y consistencia de los datos.
- Utiliza herramientas automatizadas de perfilado y limpieza para detectar anomalías y estandarizar formatos.
- Audita regularmente conjuntos de datos para asegurarte de que cumplen con los estándares de calidad a lo largo del tiempo.
- Aplica la validación de datos en el punto de captura de datos.
- Mantener una documentación robusta
La transparencia es fundamental en IA. Necesitas ser capaz de explicar cómo se recogieron, procesaron y utilizaron los datos para entrenar modelos, especialmente en industrias reguladas como las finanzas y la sanidad.
- Documentar fuentes de datos, políticas, reglas de transformación y procesos de entrenamiento de modelos.
- Mantener registros de linaje para rastrear el origen, movimiento y transformación de los datos utilizados en los modelos GenAI.
- Asegurarse de que la documentación sea accesible tanto para partes interesadas técnicas como no técnicas.
Poner en práctica el gobierno de datos
Establecer un marco de gobierno es esencial para garantizar que tus iniciativas de GenAI se basen en datos fiables y bien gestionados. Aunque la estrategia y la política son clave, contar con las herramientas adecuadas hace que el gobierno sea escalable y sostenible.
Herramientas como Aperture Data Studio pueden ayudar a operacionalizar el gobierno mediante:
- Asignar conjuntos de datos sensibles a grupos de usuarios específicos para ayudar a gestionar el acceso y apoyar la calidad de los datos dentro de la plataforma.
- Hacer cumplir reglas de negocio, que promueven la coherencia y reducen el riesgo de errores.
- Proporciona trazabilidad de flujo de trabajo, permitiendo a los equipos seguir las transformaciones de datos y comprender su origen.
Al integrar el gobierno en tus flujos de trabajo de datos, estarás mejor posicionado para construir una base resiliente para tus iniciativas GenAI, ayudando a permitir la precisión, la transparencia y la escalabilidad a largo plazo.