Si bien es de esperar que se realicen trabajos iniciales para solucionar los problemas de datos antes de un proyecto de IA, la reparación continua de los problemas de datos que requiere horas de trabajo del personal por día puede ser una señal de advertencia de que los datos de la organización no estaban listos para la IA, agrega Erolin. Las organizaciones que estén listas para la IA deberían poder automatizar parte del trabajo de gestión de datos, dice.
“Si dedicas tanto tiempo a mantener las luces encendidas para el aspecto operativo de los datos y su limpieza, entonces no estás utilizando a tus expertos en el dominio para tareas estratégicas más grandes”, afirma.
El problema del legado
Los sistemas heredados que recopilan y almacenan datos limitados son parte del problema, dice Rupert Brown, director de Tecnología y fundador de Evidology Systems, un proveedor de soluciones de cumplimiento normativo. En algunas industrias, las empresas están utilizando software y middleware heredados que no están diseñados para recopilar, transmitir y almacenar datos de la manera que necesitan los modelos de IA modernos, agrega.
