Diseños para datos listos para la IA

Cuando no se gobierna adecuadamente la preparación para la IA, aumenta el riesgo de incumplimiento y se sufre por la mala calidad de los datos y los resultados de la IA en los que los usuarios dudan en confiar. Para gobernar adecuadamente su preparación para la IA, necesita implantar marcos de gobernanza y certificar sus modelos de IA y protocolos de cumplimiento.

La mayoría de las organizaciones tienen un ecosistema diverso de aplicaciones y bases de datos que limitará su escalabilidad y creará retos a la hora de encontrar la información adecuada para la IA e integrar los sistemas heredados con los marcos modernos de IA. Para superar los retos que plantean los datos en silos, diseñar y mantener modelos de datos que puedan adaptarse al creciente volumen, complejidad y diversidad de los datos, implantar herramientas de integración para sistemas heredados y aprovechar los marcos Data Vault 2.0 a fin de construir almacenes de datos y lagos de datos escalables.

Si no mantiene y controla sistemáticamente la calidad de sus datos, no espere obtener resultados de IA precisos, fiables y fidedignos. Para asegurarse de que no sufre las consecuencias de la IA por la mala calidad de los datos, céntrese en automatizar sus procesos de perfilado, validación y limpieza de datos de modo de obtener resultados de IA coherentes y de calidad.

Si su arquitectura de datos de IA no es capaz de seguir el ritmo de la demanda de IA de su organización, sus costes aumentarán, sus proyectos de implementación de IA experimentarán retrasos y su preparación futura para el análisis avanzado será limitada. Puede asegurarse de que sus sistemas de IA serán capaces de gestionar volúmenes de datos crecientes, adaptarse a los cambios y mantener un alto rendimiento a lo largo del tiempo diseñando arquitecturas de IA escalables con marcos de mediación, supervisión y canalizaciones adaptables.

Si no puede rastrear fácilmente las fuentes de sus datos, carecerá de la confianza y la transparencia necesarias para gobernar adecuadamente y cumplir las obligaciones de conformidad de sus modelos de IA. Para proporcionar transparencia a sus modelos de IA y ganarse la confianza de sus usuarios y partes interesadas, establezca un seguimiento del linaje de datos, catalogación y rastros de auditoría para una clara trazabilidad.

Si sus sistemas no se integran de forma coherente, se producirán cuellos de botella en la creación de canales de IA, se reducirá la eficiencia operativa y se erosionará la confianza en el uso de la IA. Puede lograr la coherencia que necesita permitiendo una integración de datos perfecta entre sus sistemas heredados y modernos con marcos estructurados.