En el mundo actual, impulsado por los datos, las organizaciones aprovechan cada vez más la inteligencia artificial para obtener ventajas competitivas e impulsar la innovación. Sin embargo, una parte importante de los datos de una organización permanece sin gestionar, a menudo denominada “datos oscuros”. Este tesoro oculto de información puede plantear riesgos importantes si no se aborda de manera eficaz.

El desafío de los datos oscuros

Los datos oscuros, que constituyen más del 50 % de los datos de una organización, suelen pasarse por alto debido a su naturaleza no estructurada o inaccesible. Esta negligencia puede generar varios problemas críticos:

1. Resultados de IA sesgados: Los datos oscuros no gestionados pueden introducir sesgos en los modelos de IA, lo que genera resultados inexactos y discriminatorios.
2. Toma de decisiones comprometida: Los datos oscuros pueden obstaculizar la toma de decisiones informadas al proporcionar información incompleta o engañosa.
3. Cuestiones legales: No gestionar adecuadamente los datos oscuros puede exponer a las organizaciones a riesgos legales, especialmente en el contexto de las regulaciones de privacidad de datos.

Cómo afrontar los riesgos regulatorios

A medida que la adopción de la IA sigue acelerándose, también aumenta la complejidad de las normas sobre privacidad de datos. Las organizaciones deben estar atentas a la hora de cumplir con estas normas para evitar multas elevadas y daños a la reputación. La gestión responsable de los datos es fundamental en este sentido.

Mejores prácticas para gestionar datos oscuros

Para gestionar eficazmente los datos oscuros y garantizar una integración responsable de la IA, las organizaciones deben adoptar las siguientes prácticas recomendadas:

1. Monitoreo robusto de datos: Implemente soluciones integrales de monitoreo de datos para rastrear el uso de datos, identificar anomalías y detectar posibles violaciones de seguridad.
2. Clasificación de datos: Clasifique los datos en función de su sensibilidad, valor y requisitos reglamentarios para garantizar el acceso y la protección adecuados.
3. Gobernanza y cumplimiento: Establecer políticas y procedimientos claros de gobernanza de datos en consonancia con los estándares y las regulaciones de la industria, como el RGPD. La reciente introducción de la Ley de IA por parte de la Unión Europea subraya la importancia del desarrollo y la implementación responsables de la IA. Esta regulación integral establece pautas para los sistemas de IA y aborda cuestiones como la transparencia, la rendición de cuentas y la mitigación de sesgos.
4. Evaluación de la calidad de los datos: Evaluar periódicamente la calidad de los datos para identificar y abordar inconsistencias, errores y sesgos.

Construyendo una cultura consciente de los datos

Invertir en alfabetización de datos y fomentar una cultura basada en datos es esencial para aprovechar la IA de manera eficaz y al mismo tiempo mantener el cumplimiento normativo. Las organizaciones deben:

1. Proporcionar capacitación sobre datos: Equipar a los empleados con las habilidades y el conocimiento necesarios para comprender, analizar e interpretar datos.
2. Establecer políticas de gobernanza claras: Desarrollar pautas y procesos claros para la gestión, el acceso y el intercambio de datos.
3. Promover la toma de decisiones basada en datos: Incentive a los empleados a utilizar datos para fundamentar sus procesos de toma de decisiones.

Aprovechar DigiXT para una mejor gestión de datos

Para abordar las complejidades de la gobernanza y el cumplimiento de los datos, las organizaciones pueden aprovechar plataformas de datos avanzadas como DigiXTDigiXT permite a las empresas enriquecer sus prácticas de gestión de datos, garantizando la calidad y la gobernanza de los mismos. Al recopilar datos de diversas fuentes, DigiXT identifica su potencial, verifica su calidad en relación con los estándares de la industria y los prepara para un análisis eficaz. Este enfoque integral permite a las organizaciones tomar decisiones informadas, mitigar riesgos y cumplir con las nuevas regulaciones de IA.

Al abordar los desafíos que plantean los datos oscuros y adoptar las mejores prácticas para su gestión, las organizaciones pueden liberar su valor potencial, mitigar los riesgos y garantizar una integración responsable de la IA.