A raíz de la aprobación de la Ley de IA, es decir, del Reglamento (UE) 2024/1689 por el que se establecen normas armonizadas sobre Inteligencia Artificial (en adelante, IA), se ofrece a los desarrolladores e implementadores de IA requisitos y obligaciones claros en relación con los usos específicos derivados de la IA. Esta norma se centra, entre otros aspectos, en la utilización de sistemas de IA en la Unión, de conformidad con sus valores, a fin de promover la adopción de una IA centrada en el ser humano y fiable, garantizando al mismo tiempo un elevado nivel de protección de la salud, la seguridad y los derechos fundamentales
La gestión de datos de IA se conceptúa como la práctica de utilizar Inteligencia Artificial y Machine Learning (ML) en el ciclo de vida de la gestión de los datos. Dentro de esta parte, se destaca que la Ley de la IA se centra en asegurar que la gestión de la privacidad y de los datos se desarrollará atendiendo a las normas en materia de protección de la intimidad y de los datos personales, al tiempo que se tratan datos que cumplen normas estrictas en términos de calidad e integridad.
Por su parte, el gobierno del dato es un conjunto de prácticas, políticas y procedimientos diseñados para garantizar la gestión adecuada de los datos en una organización. Su implementación efectiva no solo asegura la calidad y la integridad de los datos, sino que también garantiza que se usen de manera ética y en cumplimiento con la normativa vigente en esta materia. En el contexto de proyectos en los cuales se vaya a incorporar IA es de especial relevancia la calidad y la disponibilidad de los datos.
Los datos son uno de los activos más importantes para una empresa y un buen uso de ellos puede ser el factor diferencial ante la competencia. Además, son un elemento clave para el desarrollo de otras tecnologías, como la IA, que tanto está creciendo.
La correcta gestión de los datos sigue siendo una de las principales barreras para crear valor en proyectos de IA Generativa (proyectos donde se trabaja con un sistema de IA capaz de generar texto, imágenes u otros medios en respuesta a comandos, es decir, basado en los datos en los que se forma). Los usuarios han experimentado dificultades para integrar datos en modelos de IA, los cuales abarcan desde problemas con la calidad de los datos, la definición de procesos para la gobernanza de datos y la disponibilidad de datos de entrenamiento suficientes.
Los sistemas tradiciones de IA realizan tareas específicas basadas en reglas, por ejemplo, un sistema de gestión de bases de datos que categoriza automáticamente los datos en función de criterios predefinidos. Por otro lado, los sistemas de IA Generativa responden al lenguaje natural y crean contenido original.
El mayor desafío radica en hacer que los grandes conjuntos de datos sean lo suficientemente precisos, confiables y accesibles para que las personas puedan usarlos en la práctica.
En el “AI & Information Management Report 2024” de AvePoint, se precisó que el 64% de las organizaciones encuestadas gestionaban al menos nueve cuatrillones de bits de información y, en gran parte, lo hacían en formatos no estructurados, como archivos de texto, imágenes y vídeos. Resulta imposible gestionar manualmente datos tan complejos y en cantidades masivas como esta. Las herramientas de IA y ML pueden hacer que estos datos se puedan usar de forma adecuada y eficiente al automatizar tareas cruciales como la detección, la integración y la limpieza.
La IA mejora la gestión de los datos de diversas formas. Los algoritmos de IA pueden encontrar y arreglar problemas y duplicaciones en los conjuntos de datos, por lo que usar los datos de forma precisa, reduce la posibilidad de tomar malas decisiones. Asimismo, la IA puede separar la información importante de los datos no importantes, eliminando el ruido. Esto ayuda a las empresas a centrarse en información valiosa, lo que llevará a una reducción de tiempo y dinero. Por otro lado, los métodos de IA, como la imputación y el modelo predictivo, pueden estimar los valores que faltan, lo cual da como resultado datos más precisos y útiles. Esto reduce el impacto y la influencia que tienen estos datos que faltan en los estudios y en las conclusiones que de ellos se deriven. Los análisis impulsados por IA pueden encontrar tendencias, correlaciones y patrones ocultos dentro de grandes conjuntos de datos. Esto ayuda a las organizaciones a anticipar los cambios del mercado y tomar decisiones proactivas.
La automatización es otra forma en la cual la IA puede mejorar la gestión de los datos, aliviando la carga de trabajo de los profesionales de los datos y acelerando los procedimientos. La gestión de datos llevada a cabo con IA permite que esta tecnología se integre en las operaciones de datos comerciales con el objetivo de mejorar la calidad de los datos y ayudar a las empresas a tomar decisiones basadas en datos con mayor precisión y eficacia.
A continuación, se describen las principales aplicaciones de la IA para la gestión de datos:
- Integración de los datos.
La IA puede automatizar la integración de datos de diferentes fuentes, formatos y estructuras. Los modelos ML (Machine Learning) mapean y transforman los datos, haciéndolos más consistentes y analizables. Esto resulta esencial en organizaciones que trabajan con una gran variedad de fuentes de datos. Del mismo modo, la IA puede categorizar y etiquetar datos por contenido, lo que hace que sea más fácil encontrarlos y recuperarlos. Esto ayuda, en definitiva, con la gestión de contenido y de documentos.
- Seguridad de los datos.
La IA detecta y previene ciberataques. Los modelos de aprendizaje automático pueden examinar el tráfico en la red y la actividad del usuario con el objetivo de encontrar anomalías que podrían indicar una violación de seguridad. Las herramientas de detección de fraude habilitadas para IA pueden usar la IA y el ML para analizar patrones y detectar transacciones anormales.
Para agregar una mayor seguridad, se debe mirar más allá de los sistemas en sí. Hay que evaluar la arquitectura de la red, las políticas de seguridad, la gobernanza de datos y el marco de cumplimiento a la luz de los nuevos riesgos que vayan surgiendo.
- Optimización del almacenamiento de datos.
La IA permite que los precios de almacenamiento de los datos bajen a medida que mejora su accesibilidad, ya que traslada los datos a los que se accede con poca frecuencia a niveles de almacenamiento más económicos.
- Búsqueda y recuperación de datos.
Los motores de búsqueda basados en PNL (programación de lenguaje natural) e IA pueden captar el contexto de la consulta para mejorar la recuperación de los datos. La IA puede automatizar las copias de seguridad de datos para garantizar copias de seguridad frecuentes y seguras y, asimismo, puede ayudar a recuperar dato perdidos de forma más rápida y precisa.
- Gobernanza, cumplimiento, privacidad y gestión del cumplimiento.
La IA puede detectar y gestionar datos confidenciales para cumplir con el RGPD y la LOPDGDD. Las políticas de uso y gobernanza específicas de IA Generativa ayudan a gestionar los riesgos potenciales de las capacidades de la tecnología integradas en la planificación de recursos empresariales, la gestión de relaciones con los clientes y otras aplicaciones empresariales. La IA puede automatizar la producción, el almacenamiento, el archivo y la destrucción de los datos. Del mismo modo, puede gestionar formularios de consentimiento, realizar un seguimiento del consumo de los datos y dar a los consumidores más control sobre sus datos.
En resumen, la IA mejora las operaciones de gestión de datos haciéndolas más eficientes, precisas y receptivas en relación con el incremento constante de los datos. La aplicación de la IA en la gestión de datos proporciona una mejor toma de decisiones, una mejora utilización de los activos de datos y, en consecuencia, una mejor calidad, seguridad y accesibilidad de los datos.
Por ello, seguir una estrategia, por ejemplo, Data-Driven (forma de tomar decisiones basadas en el análisis y la interpretación de los datos almacenados a partir de fuentes digitales) ayuda a las empresas a crear nuevas experiencias para los clientes, acelerar las operaciones y capitalizar nuevas oportunidades de mercado, así como la agilidad para pivotar cuando ocurre un imprevisto.
La Ley de IA incide en que es preciso instaurar prácticas adecuadas de gestión y gobernanza de datos para lograr que los conjuntos de datos para el entrenamiento, la validación y la prueba sean de alta calidad. Las prácticas de gestión y gobernanza de datos deben incluir, en el caso de los datos personales, la transparencia sobre el fin original de la recopilación de datos.
Los requisitos relacionados con la gobernanza de datos pueden cumplirse recurriendo a terceros que ofrezcan servicios certificados de cumplimiento, incluida la verificación de la gobernanza de datos, la integridad del conjunto de datos y las prácticas de entrenamiento, validación y prueba de datos.
