La inteligencia artificial generativa ha dejado de ser una simple novedad para transformarse en un motor esencial de innovación en múltiples industrias. Su capacidad de resumir documentos legales complejos y desarrollar asistentes virtuales avanzados está en constante evolución. Sin embargo, la calidad de los datos sigue siendo fundamental para lograr un impacto significativo en el mundo.
Hace un año, la principal competencia en aplicaciones de IA generativa se basaba en quién podía construir o utilizar el modelo más grande. Con los avances en el abaratamiento del entrenamiento de modelos base, como el DeepSeek-R1, y las mejoras en la relación costo-desempeño, los modelos potentes se están convirtiendo en commodities. En este contexto, el éxito se relaciona cada vez más con el acceso a datos de calidad.
Las empresas poseen vastos volúmenes de datos no estructurados acumulados durante décadas, como transcripciones de llamadas e informes escaneados. El verdadero desafío es cómo utilizar estos datos. La transformación de archivos no estructurados, el cumplimiento de normativas y la mejora de la calidad de los datos se tornan cruciales para llevar los proyectos de IA de pruebas a producciones reales.
A pesar del crecimiento en el uso de la IA, muchos proyectos empresariales fracasan debido a la mala calidad de los datos y controles inadecuados. Se estima que el 30% de los proyectos de IA generativa se abandonarán para 2025, ya que incluso las organizaciones más orientadas a los datos han centrado sus esfuerzos en los datos estructurados, ignorando el potencial del contenido no estructurado, que representa más del 80% de los datos empresariales.
Para los directores de información y tecnología, gestionar datos no estructurados implica tanto riesgos como oportunidades. Antes de emplear este contenido en la IA generativa, deben enfrentar dificultades como la extracción de información, el cumplimiento normativo y la calidad de los datos, tareas que suelen ser manuales, propensas a errores y requieren muchos recursos.
Una solución viable es utilizar herramientas como Anomalo junto con Amazon Web Services (AWS), que detectan y abordan problemas de calidad en datos no estructurados de manera rápida y eficaz. Con capacidades automatizadas de ingestión y extracción de metadatos, Anomalo mejora la identificación de anomalías y asegura el cumplimiento normativo, optimizando así la calidad de los datos en aplicaciones de IA empresarial.
La adopción de estas soluciones puede disminuir significativamente la carga operativa, optimizar costos y acelerar la obtención de informes y análisis. Al integrar la calidad de los datos en sus aplicaciones de IA, las empresas pueden aumentar su productividad y mitigar riesgos asociados al manejo de datos sensibles.
En conclusión, el futuro de la IA generativa se basa en la calidad de los datos. Aquellas organizaciones que estructuren y validen su información efectivamente estarán mejor posicionadas para aprovechar todo el potencial de esta tecnología emergente.
