La correcta implementación de la IA será otro factor clave en el devenir de las empresas
Trabajar con datos de calidad es imprescindible para lograr sacar el máximo partido a las tecnologías del futuro
Esta 11ª edición del CDO ha contado con 60 speakers y más de 600 asistentes, entre los que destacan representantes de empresas como Deutsche Bank, Cabify, Naturgy, Cepsa o Banco Santander
Ayer, miércoles 25 de septiembre, se celebró en Madrid la 11º edición del Chief Data Officer Day, organizado por iKN Spain. Se trata del mayor congreso para los profesionales del dato y un punto de encuentro para conocer todas las novedades en torno al dato, explorar cómo crear la mejor Data Experience y los avances de un modelo de Data Driven Company hacia AI Driven Company. También dan respuesta a la necesidad de tomar decisiones informadas y la identificación de nuevos desafíos, riesgos y oportunidades que presentan las herramientas de IA generativa.
El evento ha contado con la presencia de 60 speakers y más de 600 representantes de los departamentos de Data e Innovación de grandes empresas como Deutsche Bank, Cabify, Naturgy, Cepsa, Nationale-Nederlanden, Idealista, Iberdrola, Banco Santander, Repsol entre otras muchas. También ha acudido un representante de la Dirección General de Salud Digital de la Consejería de Digitalización de la Comunidad de Madrid.
Los retos de la IA en lo que a implementación y regulación se refiere
El evento se ha iniciado con la implementación de los modelos de IA generativa en las empresas, donde se ha destacado la importancia de seleccionar correctamente los modelos base. Los modelos fundacionales toman datos, los procesan y generan secuencias de números que componen el modelo final. Si no sabemos lo que hay dentro del modelo base, el resultado puede no ser efectivo. Una cosa es experimentar con un modelo, y otra es implementarlo en un entorno de producción.
Asimismo, se ha presentado el AI Act, la regulación europea sobre la inteligencia artificial, que entrará en vigor a partir de 2025. Las organizaciones deberán cumplir con una serie de directrices como el establecimiento de mecanismos para minimizar los riesgos de la IA mediante códigos de buenas prácticas que evolucionarán junto con la tecnología, garantizando un uso seguro y controlado de la IA, especialmente en sectores privados.
El éxito de los proyectos de IA depende de la calidad de los datos
Es muy importante la colaboración con expertos en datos para el desarrollo y el éxito de los proyectos y saber distinguir entre datos críticos y no críticos, adaptándose a cada caso de uso específico.
A medida que la cartera de clientes evoluciona, hay que actualizar los modelos con información actual para evitar comprometer su rendimiento. Mantener herramientas de calidad en la gestión de datos facilita el trabajo de los profesionales y garantiza predicciones precisas.
“Una baja calidad de los datos puede comprometer tanto las predicciones como la eficacia del modelo. Aunque el Chief Data Officer supervisa estas incidencias, la responsabilidad de solucionarlas recae en el equipo correspondiente. Es fundamental identificar y corregir cualquier error en los datos antes de implementarlos en el modelo, ya que esto garantiza su efectividad. Además, contar con metadatos limpios y bien organizados facilita el trabajo en la gestión de datos”, asegura Tomás Arteaga, Director de Data Science & Analytics en Deutsche Bank.
Big Data e Inteligencia Artificial: la nueva fórmula hacia la hiperpersonalización de los servicios
Una de las conclusiones más importantes que se han obtenido durante este evento es que la combinación de nuevas tecnologías como el Big Data y la Inteligencia Artificial suponen una de las claves para lograr satisfacer las necesidades de los clientes y adaptarse a sus necesidades individuales.
En este sentido, Antonio Herrero González Director IA/Big Data Analytics de Quirón Salud ha explicado que la IA ha logrado mejorar la atención que reciben los pacientes de los hospitales, y no solo eso, ya que también puede prevenir diagnósticos o lograr que las personas acudan al centro médico antes de que sufran un problema grave de salud.
Otros procedimientos como el procesamiento de imágenes también han logrado transformar el trato a los clientes y facilitar la labor de los especialistas a la hora de detectar patologías, entre otras funcionalidades.
De hecho, en el ámbito sanitario, España cuenta con la ventaja sobre Europa de la interoperación, y es que nuestro país lleva una gran cantidad de tiempo trabajando de forma colaborativa entre el Ministerio y las diferentes comunidades que lo forman, según explica José María Veganzones, Subdirector General de Planificación, Servicios y Operaciones de la Dirección General de Salud Digital.