Por nuestra COO, Florencia Cattelani

Cuando hablamos de inteligencia artificial, más conocida como #IA, nos referimos a la capacidad de las máquinas o sistemas informáticos para realizar tareas que normalmente requerirían intervención humana, como el reconocimiento de patrones, la resolución de problemas, la toma de decisiones y la comprensión del lenguaje natural. ¿Cómo lo hacen? A través de algoritmos complejos y modelos matemáticos que permiten a las máquinas procesar grandes cantidades de datos y aprender de ellos para mejorar su rendimiento en una variedad de tareas. Desde asistentes virtuales hasta diagnósticos médicos, la IA está cada vez más presente en prácticamente todas las áreas de nuestra vida diaria. En este proceso, los datos juegan un papel clave. Me gusta pensar en los datos como el «combustible» que impulsa el aprendizaje y el funcionamiento de los sistemas de inteligencia artificial. Algunos de sus principales usos incluyen:

  • Entrenamiento de modelos: En muchos enfoques de IA, se utilizan algoritmos de aprendizaje automático que requieren grandes cantidades de datos para entrenar modelos. Estos modelos aprenden patrones y relaciones en los datos al analizar ejemplos etiquetados y no etiquetados. Cuantos más datos de calidad se usen para entrenar el modelo, mejor suele ser su rendimiento.
  • Validación y evaluación: Los datos también se utilizan para validar y evaluar la precisión y efectividad de los modelos de IA entrenados. Se utilizan conjuntos de datos de prueba para medir cómo se desempeña un modelo entrenado con datos que no ha visto previamente.
  • Mejora continua: Una vez que un modelo de IA está en producción, los datos recopilados en tiempo real pueden ser utilizados para retroalimentar el modelo y mejorar su rendimiento con el tiempo. Este proceso se conoce como aprendizaje en línea o aprendizaje activo.
  • Detección de sesgos y limpieza de datos: Los datos pueden contener sesgos inherentes que pueden afectar negativamente el rendimiento y la imparcialidad de los modelos de IA. Es importante realizar un análisis exhaustivo de los datos para detectar y mitigar cualquier sesgo, así como limpiar los datos para garantizar su calidad y relevancia.
  • Personalización y recomendaciones: Los datos sobre el comportamiento de los usuarios pueden utilizarse para personalizar experiencias y ofrecer recomendaciones relevantes. Esto es común en los sistemas de recomendación para películas, música, productos, etc.

Hoy en día, la cantidad de datos generados ha crecido exponencialmente. Nos centramos tanto en los datos, los recopilamos, tomamos decisiones basadas en ellos, pero… ¿cómo los gestionamos?

Hoy el enfoque no está en la recopilación de datos, sino en cómo consolidamos los datos para hacer uso de ellos.

El problema de la consolidación de datos se refiere a la tarea de combinar y organizar datos dispersos y posiblemente heterogéneos de múltiples fuentes en una sola fuente coherente y unificada. Este proceso es crucial en muchos contextos, especialmente en el entorno empresarial, donde las organizaciones a menudo tienen datos almacenados en diferentes sistemas, bases de datos o incluso en diferentes formatos.

Algunos de los desafíos asociados con la consolidación de datos incluyen:

  • Integración de datos: Las fuentes de datos pueden usar diferentes esquemas de datos, formatos y convenciones de nombres. Integrar estos datos requiere mapear y transformar los datos para que sean consistentes y compatibles entre sí.
  • Calidad de los datos: Los datos de diferentes fuentes pueden tener inconsistencias, errores o duplicados. Es importante realizar un proceso de limpieza de datos para garantizar que la información consolidada sea precisa y confiable.
  • Seguridad y privacidad: Al consolidar datos de múltiples fuentes, es crucial garantizar la seguridad y privacidad de la información, especialmente si se trata de datos sensibles o confidenciales.
  • Volumen y escalabilidad: Manejar grandes volúmenes de datos y garantizar la escalabilidad del sistema son desafíos importantes en la consolidación de datos, especialmente a medida que las organizaciones crecen y generan más información.
  • Actualización continua: Los datos son dinámicos y están sujetos a cambios con el tiempo. Es importante considerar la necesidad de actualizar y mantener los datos consolidados de manera continua para reflejar los cambios en las fuentes de datos originales.

Hasta ahora, podemos decir que la inteligencia artificial sólo será tan buena como la calidad de los datos en los que se basa, pero ¿cómo podemos ayudar a las empresas a organizar, clasificar y limpiar sus datos para que sean una buena entrada para sus sistemas de inteligencia artificial?

Salesforce creó Data Cloud para este propósito. Data Cloud está profundamente integrado con todo el ecosistema de Salesforce. Así que no necesitas organizar todos tus datos en un solo lugar y luego averiguar cómo usarlos para interactuar con los clientes. #DataCloud hace que sea muy fácil reunir todos tus datos de Salesforce, ya sea de múltiples nubes o de múltiples organizaciones. Y todos esos datos se unifican y armonizan en un solo espacio al que todas las aplicaciones pueden acceder.

Data Cloud unifica todos los datos de los diferentes sistemas dispersos, no solo de las diferentes nubes de Salesforce. De hecho, el 75% de los datos en Data Cloud provienen de fuera de Salesforce hoy en día. Esto significa datos de sitios web, datos de telemetría y datos estructurados o no estructurados. Puedes obtener datos fácilmente con conectores y conectarte a grandes proveedores de datos de manera segura y conforme a la normativa desde plataformas externas como Snowflake, Google, AWS y Databricks para compartir datos y entrenar modelos de IA.

Pero si hablamos de integración, es apropiado hablar también de MuleSoft. MuleSoft sigue siendo un jugador clave en la integración y aceleración del uso de la inteligencia artificial.

La complejidad de la IA de hoy sigue creciendo. Las empresas tienen en promedio alrededor de 1,000 aplicaciones diferentes y están en una carrera por diferenciarse de sus competidores. Están cada vez más obligadas a ofrecer experiencias digitales de alta calidad y también deben volverse más eficientes para mantenerse al día.

Los números son reveladores: el 49% de la población mundial ya ha tenido alguna interacción con la inteligencia artificial y el 86% de los líderes de TI consideran que la IA es una necesidad para el futuro cercano.

Está claro que la inteligencia artificial está en auge, pero aún existen algunas barreras para su uso masivo dentro de las organizaciones. Las tres más destacadas son integración, seguridad y privacidad.

Como mencioné antes, la IA solo será poderosa si se basa en datos. La integración de datos es una parte clave de su éxito. La integración sigue siendo una prioridad principal para implementar una estrategia de transformación digital a medida que surgen nuevas tecnologías y crean mayores desafíos.

Es necesario realizar un trabajo sólido para integrar sistemas y datos para allanar el camino a la inteligencia artificial. De lo contrario, esta deficiencia nos impedirá sacar el máximo provecho de la IA, mejorando significativamente la vida diaria de los empleados y clientes.

Además de la integración, la automatización es otra tecnología que resuena con fuerza en esta era. Un informe reciente muestra que la automatización ahorra un promedio de 1.9 horas por semana. Además de la eficiencia, podemos enfocar a nuestros equipos en tareas más estratégicas, dejando las rutinas a los llamados bots.

Aunque MuleSoft sigue siendo sinónimo de integración, vale la pena señalar que es mucho más que eso. MuleSoft tiene una serie de herramientas que abarcan diferentes casos de uso, facilitando la integración, la gestión de API, ofreciendo capacidades de RPA (Automatización de Procesos Robóticos) y siendo una parte clave de la implementación de IA.

Independientemente de la herramienta elegida, hoy estamos obligados a priorizar el procesamiento e integración de datos como una prioridad para los equipos de TI. Aquellos que no hagan un uso inteligente de sus datos estarán en desventaja competitiva. Hoy en día, hemos visto que el poder se ha desplazado de la oferta a la demanda. Los consumidores se están volviendo más exigentes y debemos mantenernos al día.

(**) Fuente: “2024 Connectivity Benchmark Report.”, MuleSoft, 2024

(***) Fuente: “Automation: Trends, Challenges and Best Practices,” IDC Info Brief patrocinado por Salesforce, marzo de 2023. IDC #US50410923.