Los datos preparados para la IA son imprescindibles para aprovechar la promesa de los esfuerzos de la IA. Tenga claro qué es y siga estos cinco pasos para prepararse.

Datos AI-ready significa que tus datos deben ser representativos del caso de uso, de cada patrón, errores, valores atípicos y aparición inesperada que se necesita para entrenar o ejecutar un modelo de IA para un uso específico.

Es un proceso y una práctica basados en la disponibilidad de metadatos para alinear, calificar y gobernar los datos.

¿Cómo preparamos todos nuestros datos para la IA?

No hay forma de hacer que los datos estén listos para la IA en general o por adelantado. La preparación de los datos para la IA depende de cómo se vayan a utilizar. Por ejemplo, se necesitarían conjuntos de datos muy diferentes para crear un algoritmo de mantenimiento predictivo y para aplicar GenAI a los datos empresariales.

Si nuestros datos son de alta calidad, ¿están preparados para la IA?

Los datos de «alta calidad» -según las normas tradicionales de calidad de datos- no equivalen a datos listos para la IA. Cuando se piensa en los datos en el contexto de la analítica, por ejemplo, se espera eliminar los valores atípicos o limpiar los datos para apoyar las expectativas de los humanos. Sin embargo, al entrenar un algoritmo, éste necesitará datos representativos. Esto también puede incluir datos de baja calidad.

Los datos preparados para la IA tienen requisitos específicos: utiliza una hoja de ruta para mantenerse en el buen camino

Los líderes de datos y análisis deben demostrar que los datos de su organización están listos para ser utilizados en un número cada vez mayor de iniciativas de IA, pero existen grandes diferencias entre los requisitos de los datos listos para la IA y la gestión de datos tradicional. Para salvar esa brecha, Gartner recomienda los siguientes pasos:

1. Evalúa tus necesidades de datos en función de los casos de uso de la IA.
2. Presenta los requisitos a la junta directiva y consiga la aprobación.
3. Evolucionar las prácticas de gestión de datos.
4. Ampliar el ecosistema de gestión de datos.
5. Ampliar y gestionar.

Esta hoja de ruta garantizará que sus datos estén listos para su uso en las iniciativas específicas de IA que planea llevar a cabo y mantiene a las partes interesadas alineadas en torno a lo que realmente significa que los datos estén listos para la IA.