El conocimiento es poder. Contiene el contexto y la información necesarios para impulsar el negocio. Sin embargo, el conocimiento a menudo queda atrapado en silos de datos, atascado en un servidor o perdido en una carpeta olvidada. Esa información valiosa, como una comprensión profunda de las preferencias de los clientes o tendencias únicas, tiene un enorme potencial que solo la IA puede descubrir.
por Antti Nivala
La IA puede exponer conocimientos profundos e información dispersa en documentos, correos electrónicos y conversaciones. Para muchos, es la inteligencia la que impulsa la resolución de problemas y permite a los trabajadores del conocimiento trabajar de manera más eficiente. Sin embargo, con esa inteligencia viene la responsabilidad.
Aunque muchas empresas sienten que necesitan la IA para mantenerse al día con los últimos avances y seguir siendo competitivas, muchas no se toman el tiempo para comprender su impacto en el negocio. A medida que aumenta el ritmo de la innovación, debemos equilibrar la innovación y la seguridad de manera efectiva mediante la evaluación de tres aspectos de esos datos: conectividad, curación y confidencialidad.
Estas son algunas consideraciones que debe tener en cuenta al implementar la IA en su estrategia de gestión de la información:
Conectividad
La IA puede ayudar a superar el desafío de la sobrecarga de información y desbloquear el valor de los datos no estructurados. Pero para ser eficaz, debemos asegurarnos de que la IA funcione según lo previsto y transmita información precisa.
Cuando se busca avanzar en las capacidades de la IA, la IA debe tener acceso a los recursos de información adecuados para proporcionar un valor real. Los datos deben integrarse desde todos los sistemas de almacenamiento clave y soluciones de software y conectarse con los procesos de negocio adecuados. Garantizar un flujo fluido de información permite a la IA analizar e interpretar los datos de forma eficaz, lo que permite una toma de decisiones más informada.
Es importante ser consciente de los posibles sesgos y riesgos para que las empresas puedan implementar mecanismos para descubrir y prevenir consecuencias no deseadas. Las alucinaciones de la IA, por ejemplo, siguen siendo un problema real entre los grandes modelos de lenguaje, donde la IA genera información no relacionada o incorrecta.
Las prácticas de gestión del conocimiento, como el etiquetado de metadatos, pueden ayudar a garantizar que su solución de IA evite caer presa del escenario de “basura que entra, basura que sale”. Identificar a los proveedores comprometidos con la implementación de herramientas precisas para minimizar las alucinaciones de la IA también puede ayudar a su empresa a no ser víctima.
Curaduría
Con la afluencia de información generada en una organización, es importante comprender con qué datos se entrenan los modelos de IA para garantizar que la información que se aprovecha sea actual, precisa y valiosa. Los datos que reciben los modelos de IA y a los que acceden deben ser pertinentes para el tema, informativos y no duplicados de forma que los análisis estén sesgados incorrectamente.
Para garantizar que la información que desbloquea su sistema de gestión del conocimiento sea precisa y valiosa, un buen lugar para comenzar es asegurarse de que su organización se adhiera a protocolos efectivos de gobernanza de la información. De la misma manera que puede confundirse al encontrar la última versión de un documento, una solución de IA puede cometer errores similares si trabaja con un conjunto de documentos no administrados.
Por ejemplo, la clasificación de contenido ayuda a garantizar que los modelos de IA tengan acceso a las entradas de alta calidad necesarias para obtener resultados precisos e imparciales. Cuanto más acceso tenga la IA a los datos clasificados y puestos en contexto, mejor será para extraer información valiosa.
Al considerar la curación como parte de su estrategia de gestión de documentos, pregúntese si su organización cuenta con protocolos de gobernanza de datos y si sabe si la IA puede acceder a la última versión de los datos. Tener una mejor comprensión de cómo se seleccionan sus datos e interactúa con la IA puede garantizar que tenga confianza en la forma en que aprovecha el contexto de los documentos e interactúa con el conocimiento de su organización.
Confidencialidad
Aunque la adopción de la IA tiene muchos beneficios, inevitablemente genera preocupaciones sobre la privacidad y la confidencialidad de los datos. Las organizaciones necesitan entender cómo la IA recopila y utiliza los datos, quién puede acceder a los datos y si la IA utiliza todos los datos recopilados para volver a entrenar su modelo en toda la plataforma. Las empresas no deben tener miedo de examinar las políticas de uso de IA de los proveedores para asegurarse de que los modelos de IA puedan cumplir con los protocolos de seguridad de la información de su organización y no estén siendo entrenados con sus datos sin su consentimiento por escrito.
Establecer políticas de seguridad de la información y gestión de acceso en toda la organización antes de implementar la IA es esencial para mantener la privacidad de los datos y garantizar que la IA solo ofrezca información a la que el usuario tenga derecho a acceder. La adopción de una estructura de etiquetado de metadatos en las prácticas de gestión del conocimiento también puede ayudar a aplicar controles de acceso granulares a los datos.
Al asegurarse de que la IA cumple con estas políticas, puede estar seguro de que la IA no tiene acceso no autorizado a la información personal o a los datos confidenciales de los clientes. Compartir de forma transparente estas políticas fuera de su organización también puede demostrar respeto por la seguridad de la información de sus clientes y contribuir en gran medida a establecer la confianza.
Directrices de garantía
Para sacar el máximo provecho de la IA en su estrategia de gestión de la información, es importante establecer directrices y normas claras en torno al uso de la IA y, al mismo tiempo, permitir una implementación exitosa de la IA con capacidades de conectividad, curación y confidencialidad. Establecer directrices va un paso más allá de simplemente considerar el impacto de la precisión y la transparencia. Proporciona el ingrediente que faltaba para hacer realidad el valor de su IA, eliminando la posible desconfianza en el cumplimiento de las promesas.
A la hora de elaborar directrices, un buen punto de partida es centrarse en las políticas sobre cómo interactúa la IA con sus datos y sus clientes. Por ejemplo, ¿los clientes mantienen el control a la hora de decidir cómo quieren que la IA interactúe con sus datos? ¿Hay avisos claros sobre la integración de la IA y las capacidades de inclusión voluntarias? Una estructura de metadatos dentro de su sistema de gestión de la información también respalda la necesidad de coherencia de los datos y le ayuda a identificar, gestionar y aplicar las políticas de datos de IA, ya que proporciona un modelo de información específico para el contenido de cada cliente. Al asumir la responsabilidad del uso de la IA y evaluar las prácticas actuales, las empresas pueden tener la confianza de que sus sistemas y prácticas están alineados con sus principios y valores.
Las organizaciones con visión de futuro deben aprovechar su capacidad para absorber información y obtener conocimientos. La IA tiene el potencial de transformar la forma en que trabajamos, liberando a los empleados de tareas repetitivas que consumen mucho tiempo y convirtiendo la información en un motor de crecimiento. Sin embargo, es nuestra responsabilidad considerar y monitorear el impacto de nuestra IA o arriesgarnos a caer en trampas en el camino.
