Llegó la era de la inteligencia artificial, ¿están listos sus datos?

En la administración de toda compañía importante hay una interacción de diferentes sistemas que continuamente están emitiendo datos. Sin embargo, incluso después de múltiples generaciones de inversión y miles de millones de dólares en transformaciones digitales, las organizaciones tienen dificultades al usar esos datos para mejorar servicios, reducir costos y brindar una ventaja competitiva. Se suponía que la inteligencia artificial ayudaría con eso.

Sin embargo, la promesa de los vendedores de IA no se cumple a menos que los sistemas de datos de la compañía estén apropiadamente preparados para la IA. Los datos están encerrados en silos, inaccesibles, mal estructurados y, lo más importante, sin estar organizados para usarse como el combustible que hace funcionar a la IA. Por el contrario, para cosechar los beneficios de esta, las compañías necesitan crear algo conocido como una ontología, una descripción completa de la arquitectura de toda su información.

Una ontología es una representación consistente de los datos y las relaciones de estos dentro de su negocio, un modelo de todos los elementos que intervienen y se conectan a sus diversos sistemas de información: los productos y servicios, soluciones y procesos, estructuras organizacionales, protocolos, características de los consumidores, métodos de manufactura, conocimiento, contenido y datos de cualquier tipo. Es el andamiaje maestro del conocimiento en la organización.

Sin un enfoque consistente y razonado para desarrollar, aplicar y evolucionar una ontología, los sistemas de IA sólo podrán desarrollarse en una forma fragmentada – carecerán de la base que les permitiría ser lo suficientemente inteligentes como para tener un impacto. La ontología está en el corazón del diseño de información en la empresa impulsada por IA, una inversión que continuará dando frutos mientras la inteligencia artificial se vuelve más común.

He aquí los pasos clave para crear una ontología:

Identificar los puntos de dolor en los datos

Analice en dónde los problemas y cuellos de botella de información están afectando el funcionamiento del negocio. Busque las causas raíz que están generando múltiples problemas. Esto ayuda a las personas a entender cómo el resolver el gran problema de la arquitectura de datos puede generar beneficios generalizados en la empresa.

Generar soluciones basadas en las causas raíz

Comience a imaginar cómo podría verse una solución potencial. Comience con las tareas que al volverse más eficientes tendrán el mayor impacto en el negocio.

Entender los casos de uso

Considere quién se beneficiará de cada solución — el equipo de servicio al cliente, desarrolladores de producto o quizá los consumidores en un sitio de comercio electrónico – y exactamente qué tareas la solución ayudará a realizar con mayor eficiencia. Desarrolle un modelo de lo que debe hacer un individuo para alcanzar el resultado deseado, después valídelo al ponerlo a prueba con trabajadores y labores reales. Aprenda cómo describen ellos la respuesta ideal, y compárela con las formas en que otros trabajadores en otros roles describen problemas similares o relacionados.

Definir los principios para organizar la ontología

Con el conocimiento acerca de cómo las personas están usando la información, puede comenzar a diseñar los detalles de cómo organizar y categorizar los datos que tiene, para volverlos parte de las soluciones que está creando. (rmo)

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