Una de las grandes lecciones que nos ha dejado la pandemia de COVID-19 es la utilidad de la inteligencia artificial, el uso y análisis de datos para contener los contagios descifrando los radios de movilidad fueron de gran ayuda para las autoridades de diferentes países, me atrevería a asegurar que las empresas ahora más que nunca confían en los datos para crear información confiable y tomar decisiones críticas de importancia estratégica. Ahora se impone un enorme desafío en las compañías y es el cómo manejar el gran volumen y variedad de datos creados por sitios conectados en todo el mundo. Cómo pueden las organizaciones crear un entorno que facilite la IA y poder confiar para tomar decisiones estratégicas o comerciales inteligentes. No se agobie querido lector, todo se reduce a un proceso de tres partes que comienza con una plataforma de administración de datos amigable con la inteligencia artificial para que los equipos tengan acceso común al conjunto de información en cada etapa. Es necesaria la transparencia en la forma en que ensamblamos algoritmos y datos para crear confianza con las partes interesadas no técnicas. Al mismo tiempo, debemos enfocarnos en comprender el antecedente de los datos a lo largo de la cadena de suministro de un extremo a otro para que pueda derivar en esa confianza. En medio de este proceso, todos tenemos sesgos inherentes que influyen en los algoritmos de aprendizaje automático porque elegimos incluir los datos que generalmente apoyan o confirman nuestras creencias. Sin embargo, este sesgo de datos generará un modelo de predicción inexacto y dará lugar a decisiones mal informadas o poco objetivas. Las empresas necesitan datos de calidad para confiar en la IA. Es decir, fuera de sesgos por creencias, sentimientos o filias. Ahora bien, las empresas suelen recopilar datos de cuatro áreas principales: el consumidor (canales directos, identificación del dispositivo y escucha social), el cliente (punto de venta, datos de precios al público y datos promocionales), el entorno macro (tamaño del mercado y datos demográficos del PIB). y operaciones internas (venta diaria, fábrica digital). Esto significa que grandes compañías puedan experimentar con relativa facilidad un verdadero pantano de datos, desorganizados, inexactos e irrelevantes. Cuando se implementa y utiliza correctamente, un “lago de datos” promueve la agilidad y flexibilidad empresarial porque permite a las empresas aplicar diferentes tipos de análisis, como análisis de big data, consultas SQL, para obtener información sobre los datos en tiempo real. Además de utilizar datos internos para la IA, las organizaciones se basan en los datos adquiridos de proveedores de datos de terceros. Aunque algunos proveedores de datos reconocidos han pasado décadas construyendo su base de clientes proporcionando datos confiables, puede ser un desafío garantizar que la cadena de suministro de un extremo a otro de los datos de terceros sea confiable y precisa. No tenga miedo en acudir a expertos, su negocio y sus finanzas se lo agradecerán, notará el cambio, téngalo por seguro. Fundador y Presidente del Consejo de Metrics
Fuente: El Financiero / CDMX / Internet, Información, 04:50, 21/08/2020
