Tal como ocurre con casi todos los aspectos de una organización, el gobierno de datos y analítica tiende a ser muy impactado por la IA generativa. Esta tecnología se presenta como una herramienta fundamental para resolver desafíos históricos vinculados a la gobernanza y para anticipar los escenarios que nos presenta el futuro.
Por eso primero, vamos a hacer un pequeño repaso de los “dolores" vinculados al gobierno de datos. A pesar de que la temática del gobierno de datos lleva varias décadas en el mercado, desde la aparición del concepto de business intelligence hacia la década del ’90, no terminó de consolidarse, en especial por la velocidad a la que creció el volumen de generación de datos. Muchas empresas adoptaron esquemas de gobierno muy auditores, que se ocupaban en controlar y generar así obstáculos en lugar de convertirse en aliados y facilitadores.
En simultáneo, muchas otras compañías intentaron adoptar mejores prácticas y sus proyectos quedaron "en el papel”: existe un gobierno de datos como tal, pero se trata de un conjunto de definiciones estáticas sobre roles y funciones que está desvinculado de la realidad tecnológica y organizacional de la compañía.
Como mencionamos, la IA generativa llega para transformar el gobierno de datos desde dos perspectivas. La primera, el uso de esta tecnología para mejorar lo que ya conocemos. Por ejemplo, en un aspecto tan sencillo como conocer las fuentes de los datos -algo muy complejo cuando se trata de sistemas muy grandes o con muchas ramificaciones-, anticipar problemas de calidad en los datos, completar datos ausentes o generar datos sintéticos para mejorar el entrenamiento de un modelo cuando los datos reales disponibles con insuficientes.
Otro concepto revolucionario que nos trae la IA generativa es el de metadata management: nos permite gestionar los datos que describen a los otros activos de información dentro de la organización, mejorando la usabilidad y la capacidad de encontrar los datos adecuados en el momento oportuno y evitando ineficiencias y riesgos.
La segunda perspectiva en que la IA generativa jugará un papel clave tiene que ver con aquellos aspectos que recién estamos empezando a conocer: los nuevos actores que se están sumando al ecosistema de datos y analítica.
Las organizaciones necesitan abrir su mente para entender cómo van a reaccionar para gestionar proyectos con metodologías y características diferentes a las tradicionales, gobernar datos no estructurados (audios, videos, textos, imágenes), entender cómo funcionan los nuevos modelos de datos, asegurar los muestreos de datos para entrenar esos modelos, garantizar que los datos sean de calidad y libres de sesgos, entre otros desafíos propios de los ecosistemas de datos evolucionados.
En conclusión, la IA generativa es una pieza estratégica para construir un futuro en el que los datos sean gestionados de manera segura y eficiente y utilizados para generar el máximo valor posible para el negocio.