Tecnología y estrategia de datos
Un resultado confiable de inteligencia artificial comienza con la plataforma y los datos adecuados. En esta unidad se explica cómo alinear la tecnología con la estrategia, preparar el ecosistema de datos y elegir entre desarrollar o comprar para que pueda pasar de la prueba de concepto a la producción.
Alineación de la estrategia tecnológica con los objetivos empresariales
Las opciones tecnológicas deben habilitar directamente sus prioridades estratégicas. Esto significa definir arquitecturas de destino que admitan la escalabilidad, la seguridad y el rendimiento; seleccionar modelos de implementación que coincidan con su perfil de riesgo y costo; y estandarizar las zonas de aterrizaje y los patrones de gobernanza para que los equipos puedan incorporar e iterar rápidamente.
- Defina arquitecturas de destino que admitan escalabilidad, seguridad y rendimiento.
- Elija un modelo de implementación (nube, local, coubicación o híbrido) que se adapte a su perfil de riesgo y costo.
- Normalice las zonas de aterrizaje y los patrones de gobernanza para acelerar la incorporación.
Preparación de sus datos
La inteligencia artificial confiable comienza con datos confiables. Trate su conjunto de datos como un activo estratégico: elimine los silos para crear vistas unificadas, mejore la calidad mediante la limpieza y el enriquecimiento, y ponga en funcionamiento los datos con canalizaciones, catálogos, rastreabilidad y controles de acceso, para que los equipos puedan confiar y reutilizar los datos en diversos casos de uso.
- Romper los silos: cree vistas unificadas a través de dominios.
- Mejorar la calidad de los datos: limpiar, desduplicar y enriquecer.
- Crear modelos y diccionarios semánticos: haga que los datos sean comprensibles en todos los equipos.
- Hacer operativos los datos: canalizaciones, catálogos, linaje y controles de acceso.
Sugerencia
Comience con los tres dominios de datos principales que desbloquean varios casos de uso, como el cliente, el producto y la cadena de suministro.
Compilación frente a compra
Decidir si se debe comprar una funcionalidad de IA precompilada o crear una solución personalizada depende de los objetivos, la escala de tiempo y el perfil de riesgo. En la tabla siguiente se proporcionan algunas consideraciones sobre cuándo comprar y cuándo construir.
| Comprar | Construir |
|---|---|
| Necesita velocidad para lograr valor; capacidad estándar, como búsqueda, clasificación o generación aumentada por recuperación (RAG) | Dirección IP única o dominio altamente especializado |
| Experiencia limitada en aprendizaje automático interno | La diferenciación a largo plazo requiere modelos personalizados |
| El costo de la personalización supera las ventajas | Los datos son propietarios y confidenciales; Las necesidades de cumplimiento son complejas |
Planear el cumplimiento y la seguridad
Integrar el cumplimiento y la seguridad en la inteligencia artificial desde el inicio. La alineación con las normativas pertinentes, la protección de los datos y el uso de controles sólidos en la nube y locales reduce el riesgo y permite una adopción segura y escalable.
- Planee el cumplimiento y la seguridad y elija modelos de implementación que se ajusten a sus necesidades.
- Asegúrese de la privacidad, la residencia y el cifrado de los datos.
- Usar servicios de seguridad en la nube para la identidad, el acceso y el monitoreo; mantenga el entorno local para la soberanía de datos cuando sea necesario.
Mantener la preparación continua de los datos
La inteligencia artificial de confianza depende de la higiene continua de los datos. Trate la preparación de datos como un ciclo continuo (etiqueta, supervisión y actualización), por lo que los modelos permanecen confiables a medida que cambian las condiciones.
- Etiquetar y anotar conjuntos de datos; crear loops de retroalimentación desde producción hasta entrenamiento.
- Supervise la desviación de datos y reentrene los modelos con datos actualizados para mantener la confiabilidad.
Una sólida estrategia de tecnología y datos ofrece salidas de inteligencia artificial confiables, admite la innovación a largo plazo y le posiciona para escalar de forma responsable. Con los datos y la plataforma listos, el siguiente paso es obtener experiencia: ejecutar pilotos, aprender rápido y escalar con disciplina.