La inteligencia artificial se apodera de los datos oscuros

La IA está reavivando el interés de las empresas en el uso de sus datos oscuros y sus valiosos datos, que a menudo se pasan por alto. Estos más que un activo de la compañía también deben ser vistos como una palanca para el crecimiento.

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No es sin razón que los gigantes tecnológicos GAFAM esté tan interesado en nuestros datos personales.

Todos están de acuerdo en que los datos son importantes hoy en día y serán aún más importantes en el futuro. Los datos, a menudo son referidos como nuevo oro negro, tienen un propósito diferente al de ser simplemente un activo de la empresa: explotado y valorado por una ética IA, también se convierte en una palanca para el crecimiento de la empresa.

Datos oscuros, estos datos sin explotar

El 80-90% de los datos generados y recopilados por las organizaciones no están estructurados (1); sin explotar, crecen día tras día las filas de datos oscuros.

Gartner define los datos oscuros como activos de información que las organizaciones recopilan, procesan y almacenan durante las actividades comerciales normales, pero no los utilizan para otros fines (por ejemplo, analizar o mejorar las relaciones comerciales).

Como resultado, las organizaciones a menudo mantienen los datos oscuros solo con fines de cumplimiento. Sin embargo, almacenar y proteger datos generalmente implica más gastos (y a veces más riesgo) que valor porque no se utilizan.

Sin embargo, estos datos no estructurados y sin explotar, que aún no han sido analizados ni procesados, es una verdadera fuente de productividad para la empresa. Hoy en día, sólo el 31% de las empresas son capaces de explotar datos no estructurados y obtener valor(2).

Data, una palanca de crecimiento ignorada

Es sorprendente que no haya interés de las empresas en estos datos no estructurados. Las empresas a menudo dudan, asustadas por el tiempo de procesamiento de datos que consideran en un formato inaccesible. También desconfía de gestionar el aspecto jurídico del uso de estos datos, especialmente desde la introducción del Reglamento General de Protección de Datos (RGPD)

Los datos a veces se consideran demasiado antiguos u obsoletos para proporcionar valor. Los franceses están entre los más escépticos, según un estudio de Splunk (3) : la mayoría de los encuestados franceses (64%) reconocer el valor de los datos como extremadamente o muy valioso para el éxito general de su organización, en comparación con el 81% para el promedio mundial. Las razones de este desamor son tanto técnicas como organizativas.

Las herramientas adecuadas en el momento adecuado

Sin embargo, estas dudas se dejan de lado rápidamente tan pronto como las empresas se acercan correctamente con las herramientas adecuadas. Hay otros enfoques que el método de aprendizaje automático, a menudo considerado largo, tedioso (aprendizaje), a veces oscuro (efecto caja negra) para implementar.

Así pues, la automatización de determinadas tareas es posible a través de la IA simbólica, el dechado de la transparencia, que, por su explicabilidad por diseño, tranquilizará a los usuarios y al delegado de protección de datos (DPO) en particular.

Hay muchos ejemplos: para un gestor de licitaciones, será automatizar la extracción de información para permitir a los gerentes aumentar el número de ofertas procesadas diez veces; para un oficial de cumplimiento en el sector bancario, será para garantizar la prueba de cumplimiento, a través del análisis de datos no estructurados como textos o conversaciones telefónicas. El número de estos datos disponibles es exponencial; la inmediatez de su tratamiento también es cada vez más importante.

Un flujo nuevo y continuo de datos

El crecimiento de las soluciones de comunicación y colaboración, desde el desarrollo del teletrabajo y los períodos de confinamiento, no tiene parangón. Vivimos en un período de multiplicación de tipos de comunicaciones, que cada vez son más asincrónicas (o rápidas asincrónicas), mezclando varios medios al mismo tiempo.

Como resultado, las aplicaciones móviles como la mensajería instantánea se están acelerando, en detrimento de los SMS, que han experimentado un fuerte descenso desde el segundo trimestre de 2020, con un mayor efecto en ambas contención: -21% en el cuarto trimestre, después del -15% en el tercer trimestre y del -23% en el segundo. Las aplicaciones de mensajería se utilizan para uso profesional y privado.

El 12 de febrero de 2020, WhatsApp anunció que había superado la marca simbólica de 2.000 millones de usuarios en todo el mundo, con 1.400 millones de llamadas de voz y video realizadas en la víspera de Año Nuevo de 2020 en todo el mundo. Estos nuevos datos raramente explotados, derivados de estos diversos medios, enriquecerán la experiencia del cliente. Su uso necesario en el sector de las relaciones con los clientes también se beneficiará de la destreza de la IA simbólica, la única capaz de reconocer varias intenciones en el mismo mensaje.

El objetivo es utilizar los datos, todos los datos disponibles, para decidir y decidir mejor con menos errores. La inteligencia artificial permitirá una ampliación del análisis de estos datos sin explotar, lo que sería imposible con los métodos manuales tradicionales. Es una de las misiones del director de datos para fomentar la participación de las operaciones, mediante la aculturación de todas las partes interesadas de la empresa para el uso adecuado de los datos y la IA.

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(1) Datos no estructurados, MongoDB

(2) Gestión de datos no estructurados y valor de extracción. A-Team, 2020

(3) El estado de los datos oscuros. Spunk, 2019.

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