Del caos a la confianza: creación de arquitecturas de datos escalables preparadas para IA

Es una pregunta engañosamente simple, que está desbaratando silenciosamente las iniciativas de IA en toda la empresa. Se pueden implementar copilotos, implementar LLM y lanzar agentes inteligentes, pero si los datos subyacentes carecen de estructura, contexto y accesibilidad, estas herramientas no generarán un impacto empresarial real.

La IA no se trata solo de algoritmos más inteligentes, sino de una mejor arquitectura de datos. Y mientras las organizaciones no aborden la proliferación, la rigidez y las ineficiencias en la organización y el consumo de sus datos, seguirán sin alcanzar todo el potencial de la IA.

La brecha de preparación para la IA: demasiadas herramientas, poco progreso

Durante la última década, la cantidad de herramientas de datos en las empresas se ha triplicado. Lo que se suponía que sería una revolución de datos se ha convertido en una maraña de plataformas, canales y soluciones puntuales. En lugar de ofrecer velocidad y conocimiento, la mayoría de las arquitecturas se han convertido en cuellos de botella: difíciles de gestionar, más difíciles de escalar y casi imposibles de adaptar rápidamente.

La raíz del problema es la falta de agilidad. Los equipos están atrapados en tecnologías rígidas, reconstruyendo flujos de trabajo similares una y otra vez. De hecho, nuestra investigación interna muestra que más del 30% de los profesionales de datos reestructuran periódicamente paneles y tablas porque no satisfacen las necesidades del negocio. Esto se traduce en pérdida de tiempo, pérdida de confianza y equipos de datos estancados en modo mantenimiento en lugar de impulsar la innovación.

Cuando los datos lentos significan oportunidades perdidas

Estos retrasos no solo son frustrantes, sino también costosos. En un mercado en constante evolución, pasar de los datos brutos a la información en cuestión de semanas o meses simplemente no es suficiente. La información está obsoleta. El margen de maniobra se ha cerrado. ¿Y los modelos de IA entrenados con esos datos? Ya son irrelevantes.

Trabajamos con una empresa que contaba con más de 100 plataformas y herramientas de datos en producción, pero no pudo lanzar a tiempo ni una sola iniciativa de cliente basada en IA. ¿Por qué? Porque los datos necesarios se almacenaban en silos, y cada proyecto requería un trabajo de datos a medida y desde cero.

No es solo un problema técnico. Es estratégico.

No se trata solo de tener una gran cantidad de datos, sino de tener los datos correctos, en el formato correcto, en el momento oportuno. Los datos verdaderamente compatibles con IA son más que datos sin procesar. Son datos + contexto + acciones, agrupados en una única estructura que reduce la fricción, elimina dependencias y acelera la generación de valor.

Aquí es donde las arquitecturas tradicionales fallan. Carecen de contexto, significado empresarial, linaje, calidad y cumplimiento normativo, y no integran el siguiente paso. Por el contrario, un producto de datos bien diseñado contiene los tres elementos: datos limpios, lógica empresarial y resultados o desencadenadores predefinidos, lo que lo hace inmediatamente utilizable tanto por sistemas de IA como por usuarios empresariales.

Construyendo para la interoperabilidad y la inteligencia

Una arquitectura de datos preparada para IA no se limita a la velocidad, sino también a la inteligencia y la interoperabilidad. Por eso, las empresas líderes invierten en capacidades semánticas que ayudan a los sistemas a comprender el significado de los datos, no solo su apariencia. Estas capas semánticas hacen que los datos sean detectables, explicables y de utilidad inmediata para los modelos y agentes de IA.

Igualmente importantes son los formatos de datos abiertos, que garantizan que su arquitectura se mantenga flexible, componible e independiente de las herramientas. Ya sea para entrenar modelos o para la implementación de IA a escala, los estándares abiertos reducen la fricción y facilitan una rápida transición sin tener que reestructurar su pila.

El poder de pensar en los datos como un producto

Pensar en términos de productos de datos permite a las organizaciones aprovechar la IA con mayor eficacia. Este enfoque ofrece varias ventajas clave:

• Agilidad mejorada: los equipos pueden construir rápidamente la infraestructura de datos necesaria para desafíos de IA específicos utilizando productos de datos modulares, lo que permite una rápida adaptación a los modelos de IA en evolución.
• Escalabilidad mejorada: los productos de datos autónomos simplifican el proceso de abordar cuellos de botella de rendimiento y escalar las capacidades de datos para IA sin requerir revisiones integrales del sistema.
• Mayor confianza y transparencia: la confianza en los datos impulsados por IA se fortalece a través de la mayor confianza y transparencia que brindan los productos de datos.
• Mayor reutilización: la preparación de datos para diversas aplicaciones de IA se vuelve más eficiente al reducir los esfuerzos redundantes.
• Gobernanza y experiencia del usuario optimizadas: el acceso a los datos se democratiza para una gama más amplia de usuarios involucrados en iniciativas de IA a través de una mejor gobernanza y experiencia del usuario.

De centro de costes a ventaja estratégica

Es hora de dejar de pensar en los datos como una carga técnica y comenzar a tratarlos como el activo estratégico que realmente son.

El verdadero costo de la brecha en la preparación para la IA no se limita a la infraestructura o el software, sino a las oportunidades perdidas. Perspectivas que nunca se revelan. Aplicaciones de IA que nunca se lanzan. Ventajas competitivas que nunca se materializan.

Al reinventar y evolucionar la arquitectura de datos a través de la lente de la agilidad, la reutilización y la conciencia semántica, las empresas pueden desbloquear la velocidad y la escala necesarias para capitalizar completamente la IA.

Se necesita más que una inversión financiera. Se necesita un cambio de mentalidad. Pero las organizaciones que dan este paso no solo están implementando IA más rápido, sino que también están construyendo ecosistemas de datos que hacen que la IA realmente funcione.

(datacenterdynamics.com)

Les estaremos informando con mucho más detalle, en el marco del informe especial: “Soluciones y productos de infraestructura para edificios y ciudades inteligentes (Sistemas BIM y BMS), POL (Passive Optical LAN). Seguridad integrada, video vigilancia y control de acceso. Casos de uso y aplicabilidad de cada solución y producto, incluyendo la colaboración digital (relacionado a realidad virtual sistema BIM) (Gemelos digitales). Buenas prácticas ambientales.», que estamos preparando para nuestra edición 216 y publicaremos en el mes de julio.

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