Los datos preparados para la IA comienzan con la decisión empresarial, no con el modelo.

Todas las organizaciones quieren preparar sus datos para la IA.

¿Pero listos para qué?

Un asistente de conocimiento empresarial necesita datos diferentes a los de un modelo de fraude. Un copiloto de servicio al cliente tiene requisitos diferentes a los de un agente autónomo que pueden actualizar registros o emitir reembolsos. Una aplicación de generación aumentada por recuperación (RAG) puede requerir documentos internos actualizados, mientras que un modelo predictivo puede depender de años de datos históricos cuidadosamente preparados.

Esto convierte la necesidad de contar con "datos preparados para la IA" en un requisito incompleto hasta que la organización defina qué debe lograr la IA.

Antes de preguntarse si los datos están preparados para la IA, los responsables de datos deberían preguntarse:

¿Qué decisiones empresariales, tareas o flujos de trabajo cambiarán con la IA, y qué datos necesita realmente para hacerlo de forma segura y eficaz?

Esa pregunta transforma la preparación para la IA, pasando de ser un ejercicio general de limpieza de datos a un programa empresarial medible.

Los datos preparados para la IA deberían ser Adecuado para el uso previsto, suficientemente fiable para la decisión en cuestión, gobernado adecuadamente, accesible para las identidades y los sistemas de IA correctos, protegido según su sensibilidad y vinculado a un resultado empresarial responsable.

Para los CDO, esto crea un punto de partida más útil:

Resultado empresarial → Decisión o flujo de trabajo → Caso de uso de IA → Datos → Controles → Valor medible

¿Qué son los datos preparados para la IA?

Los datos preparados para la IA son aquellos que son apropiados, fiables, contextualizados, accesibles, están gobernados y protegidos para un caso de uso de IA definido.

Las palabras caso de uso de IA definido asunto.

No existe un estado universal en el que los datos empresariales se vuelvan repentinamente "listos para la IA".“

Un conjunto de datos puede ser adecuado para un modelo de pronóstico interno, pero no para una aplicación externa de IA generativa. Un registro de cliente puede ser suficientemente preciso para la segmentación de marketing, pero no lo suficientemente fiable para una decisión crediticia automatizada. Un documento puede ser útil para la búsqueda empresarial, pero contener información confidencial a la que un empleado o agente de IA en particular nunca debería tener acceso.

Por lo tanto, la preparación para la IA depende tanto de los datos como de su uso previsto.

Las organizaciones deben comprender:

• ¿Qué datos existen y dónde se encuentran?
• Qué significan los datos
• Si es preciso y adecuado para el propósito previsto.
• De dónde surgió y cómo los equipos lo transformaron.
• Si contiene información sensible o regulada
• ¿Quién es el dueño?
• ¿Qué políticas y restricciones se aplican?
• ¿Quién o qué puede acceder a él?
• Si se debería permitir que un sistema de IA lo utilice
• Cómo la IA recuperará, procesará, generará o actuará sobre esa información.

Esto hace que la preparación para la IA sea tanto una gobernanza de datos problema y un problema empresarial.

Por qué “Necesitamos IA” no es un requisito empresarial

Las organizaciones suelen iniciar programas de IA con afirmaciones como las siguientes:

• “Necesitamos GenAI.”
• “Necesitamos un copiloto empresarial.”
• “Necesitamos agentes.”
• “Necesitamos una arquitectura RAG.”
• “Necesitamos preparar nuestros datos para la IA.”

Cada enunciado describe una tecnología o capacidad.

Ninguno explica el problema empresarial.

Esa distinción es importante porque el problema empresarial determina qué arquitectura de IA, datos, controles e inversiones tienen sentido.

Imaginemos una organización de atención al cliente que solicita un asistente de IA generativa.

La solicitud planteada es:

“Necesitamos un copiloto de atención al cliente.”

La necesidad subyacente podría ser en realidad:

“Los agentes dedican demasiado tiempo a buscar en cinco sistemas de conocimiento, lo que aumenta el tiempo medio de atención y genera respuestas inconsistentes.”

Ahora la iniciativa cuenta con un flujo de trabajo, un usuario, un problema y un resultado potencial.

La organización puede hacer mejores preguntas:

• ¿Qué fuentes de conocimiento necesitan los representantes de servicio?
• ¿Qué fuentes ofrecen respuestas autorizadas?
• ¿Qué grado de actualidad debe tener la información?
• ¿Qué información del cliente puede recuperar el copiloto?
• ¿Qué registros contienen información confidencial?
• ¿Deberían todos los representantes ver los mismos datos?
• ¿Cómo medirán los equipos la calidad de las respuestas?
• ¿Qué acciones requieren aprobación humana?
• ¿El éxito significa menor tiempo de atención, mejor resolución en el primer contacto, mayor satisfacción o una combinación de estas?

Los requisitos del negocio determinan los requisitos de datos, y no al revés.

Marco de preparación para la IA centrado en el negocio

Un proceso útil de preparación para la IA va desde la intención empresarial hacia la tecnología, en lugar de comenzar con un modelo o una plataforma de datos.

No todos los casos de uso de la IA requieren el mismo nivel de control. Cuanto más sensibles sean los datos, más autónoma la acción o más trascendental la decisión, más estrictos deberán ser los requisitos de acceso, supervisión, evidencia y subsanación.

Seis preguntas que debes hacerte antes de preparar los datos para la IA.

1. ¿Qué decisiones, tareas o flujos de trabajo cambiará la IA?

Evite comenzar con "queremos información valiosa generada por IA".“

Identifica qué hará alguien o algo de manera diferente.

¿La IA?

• ¿Resumir los casos de los clientes?
• ¿Recomienda cambios en el inventario?
• ¿Generar código de software?
• ¿Predecir fallos en los equipos?
• ¿Recuperar las políticas internas?
• ¿Identificar el fraude?
• ¿Revisar contratos?
• ¿Tomar medidas autónomas en todas las aplicaciones empresariales?

Un flujo de trabajo delimitado permite identificar los datos mínimos necesarios y los controles que son importantes.

2. ¿Cómo medirá la organización el éxito?

Defina la línea base antes de implementar la IA.

Dependiendo del caso de uso, el éxito podría incluir:

• Menor tiempo de procesamiento
• Menos errores
• Mayor conversión
• Menor costo operativo
• Respuesta más rápida al cliente
• Detección mejorada
• Revisión manual reducida
• Menor riesgo de exposición

Sin una base de referencia ni un objetivo, los equipos pueden medir el rendimiento del modelo sin poder demostrar el rendimiento del negocio.

3. ¿Qué datos necesita realmente la IA?

Las iniciativas de IA pueden generar presión para recopilar la mayor cantidad de datos posible.

Más no significa automáticamente mejor.

Los equipos deben identificar la información mínima necesaria para producir el resultado previsto y determinar:

• Entidades comerciales requeridas
• Fuentes autorizadas
• Profundidad histórica requerida
• Frescura requerida
• Contenido estructurado y no estructurado relevante
• Umbrales de calidad aceptables
• Campos sensibles o regulados
• Datos que deben permanecer fuera del caso de uso

Descubrimiento y clasificación Proporcionar un contexto fundamental, ya que las organizaciones no pueden tomar decisiones informadas sobre datos de IA que no pueden encontrar o comprender.

4. ¿Qué datos no debería utilizar la IA?

Esta pregunta merece la misma importancia.

Los datos disponibles para la IA no son necesariamente datos apropiados para la IA.

Un repositorio empresarial puede contener:

• PII
• PHI
• Información financiera
• Credenciales y secretos
• Propiedad intelectual
• Documentos legales
• registros de empleados
• Comunicaciones restringidas
• Información obsoleta o duplicada
• Contenido sin un propósito comercial válido para el caso de uso de la IA.

Por lo tanto, la preparación para la IA requiere tanto exclusión como inclusión.

Las organizaciones necesitan mecanismos para clasificar, minimizar, censurar, poner en cuarentena, restringir o gestionar de cualquier otra forma los datos inapropiados antes de que lleguen a los conjuntos de datos de entrenamiento, las canalizaciones RAG, las indicaciones, los modelos o los agentes.

El enfoque actual de BigID para la canalización segura de IA sigue este patrón al descubrir y clasificar los datos empresariales, y luego brindar soporte para la limpieza y los controles basados en políticas antes de que los datos lleguen a los flujos de trabajo de IA.

5. ¿Qué sucede cuando la IA se equivoca?

El margen de error aceptable depende del caso de uso.

Un borrador imperfecto de un correo electrónico interno presenta un perfil de riesgo diferente al de una recomendación médica incorrecta, una decisión financiera errónea, un cambio de acceso o una eliminación autónoma.

Los equipos deben establecer:

• Umbrales de error aceptables
• Revisión humana requerida
• Criterios de escalamiento
• Acciones restringidas
• Requisitos de evidencia y auditoría
• Responsabilidad por los resultados

Cuanto mayor sea el impacto potencial, más estrictos deberán ser los requisitos en materia de datos, acceso, gobernanza y supervisión humana.

6. ¿Quién es el responsable del resultado?

La IA no puede convertirse en responsabilidad exclusiva del equipo de datos, ya que este equipo rara vez es propietario del proceso de negocio subyacente.

El propietario de un negocio debe seguir siendo responsable del resultado.

Los equipos de datos, IA, seguridad, privacidad, asuntos legales, riesgos y tecnología pueden establecer controles y aportar su experiencia, pero alguien debe responsabilizarse de la decisión que respalda la IA y determinar si el proceso resultante ofrece un rendimiento empresarial aceptable.

¿Qué es lo que realmente hace que los datos estén preparados para la IA?

Una vez que el caso de uso esté claro, los equipos pueden evaluar los datos en función de dimensiones de preparación específicas.

Los datos preparados para la IA son más que calidad de datos.

La calidad de los datos es importante, pero la calidad por sí sola no puede garantizar la preparación para la IA.

Un conjunto de datos de clientes perfectamente preciso aún puede contener información personal que una aplicación de IA no tiene ninguna razón legítima para procesar.

Es posible que un conjunto actual de documentos de empleados aún contenga permisos que expongan información confidencial a un copiloto con amplio acceso a ella.

Una fuente RAG limpia aún puede carecer de suficiente linaje para determinar el origen de la información.

Un conjunto de datos técnicamente preciso puede utilizar una definición de "cliente" que entre en conflicto con el proceso de negocio que la IA necesita respaldar.

Los datos aptos para la IA requieren idoneidad, contexto y control, no solo limpieza.

Por eso un catálogo de datos de IA puede desempeñar un papel importante. El enfoque de catálogo actual de BigID extiende el contexto de los datos a los datos de entrenamiento de IA, el contenido no estructurado, las fuentes RAG, los almacenes de vectores y los datos relacionados con el modelo, al tiempo que conecta las señales de sensibilidad, propiedad, linaje, política y calidad.

Cómo la IA agencial cambia la preparación de datos

La IA generativa ha llevado a las organizaciones a preguntarse:

¿Qué datos puede ver la IA?

La IA agenica plantea otra pregunta:

¿Qué puede hacer la IA una vez que lo ve?

Un agente de IA puede recuperar información y luego usar herramientas, llamar a API, interactuar con aplicaciones, modificar registros, activar flujos de trabajo, comunicarse externamente o iniciar otras acciones.

Eso convierte la disponibilidad de los datos en un problema de acceso y autorización.

Un agente puede tener acceso a través de:

• Permisos de la aplicación
• Cuentas de servicio
• Identidades de las máquinas
• Ámbitos de OAuth
• Roles en la nube
• credenciales de API
• Permisos de usuario delegados

Por lo tanto, las organizaciones necesitan conectar el caso de uso de IA con gobernanza del acceso a la IA y los menos privilegiados.

La cuestión ya no es simplemente si los datos subyacentes son adecuados para la IA.

Los equipos también deben determinar si la identidad de la IA tiene el acceso adecuado y si las acciones disponibles coinciden con su propósito comercial aprobado.

Datos preparados para IA para RAG

RAG hace que la cuestión de la preparación sea particularmente concreta.

Una aplicación RAG recupera información empresarial en el momento de la inferencia y proporciona ese contexto a un sistema de IA generativa.

Eso significa que la calidad de la experiencia depende de algo más que del modelo.

Las organizaciones deben evaluar:

• ¿Qué repositorios alimentan la recuperación?
• Si el contenido de origen sigue siendo actual y fidedigno.
• Si los documentos contienen información confidencial
• Si los permisos siguen siendo apropiados después de la indexación
• Si los diferentes usuarios deberían recuperar contenido diferente
• Cómo se rigen las incrustaciones y los almacenes de vectores
• Si el linaje conecta el contenido recuperado con su origen.
• Cómo se aplican las políticas a las indicaciones y respuestas

Un sistema RAG no debería convertir el "la IA puede encontrarlo" en "todo el mundo puede verlo".“

Esto convierte el descubrimiento, la clasificación, el linaje, el contexto de acceso a los datos y la aplicación de políticas en componentes fundamentales para la preparación ante el RAG (Rapid Action Group).

Un ejemplo práctico: De “Necesitamos IA” a un caso de uso preparado para la IA.

Imaginemos una organización de ventas que solicita un sistema de IA para identificar las cuentas con riesgo de abandono.

La versión que prioriza la tecnología suena así:

“Necesitamos un modelo de IA para predecir la deserción de clientes.”

Una versión centrada en el negocio tiene un aspecto diferente:

Resultado empresarial: Mejorar la retención de clientes de alto valor.

Flujo de trabajo: Dé a los gestores de cuentas tiempo suficiente para intervenir antes de que el riesgo de renovación se vuelva irreversible.

Función de la IA: Identificar las señales asociadas con un riesgo elevado de renovación y priorizar las cuentas que se revisarán.

Datos requeridos: Fechas de contrato, uso del producto, casos de soporte, historial de cuenta, nivel de interacción y atributos relevantes del cliente.

Requisitos de datos: Uso actual del producto, cotejo fiable de cuentas, definiciones consensuadas de abandono y estado de la cuenta, datos históricos suficientes, procedencia documentada y tratamiento adecuado de la información confidencial del cliente.

Controles: Controlar el acceso, restringir los datos personales innecesarios, documentar las fuentes de datos, supervisar la calidad, establecer la propiedad y exigir el criterio humano antes de que el cliente realice alguna acción.

Éxito: Intervención más temprana, mayor retención en el segmento objetivo y adopción medible por parte de los equipos de cuentas.

Fíjate en lo que pasó.

La organización no comenzó por preparar todos los conjuntos de datos de sus clientes para la inteligencia artificial.

Identificó el La base de datos gobernada más pequeña capaz de cambiar el resultado del negocio.

Esa es una definición de preparación mucho más práctica.

La preparación para la IA debe ser continua.

Los datos no permanecen disponibles indefinidamente.

Las fuentes cambian. Las definiciones cambian. La calidad varía. Aparece nueva información confidencial. Se acumulan permisos. Las regulaciones y las políticas internas evolucionan. Las aplicaciones de IA incorporan nuevas integraciones. Los agentes reciben nuevas herramientas.

Por lo tanto, las organizaciones necesitan evaluar continuamente:

• Calidad de los datos
• Sensibilidad
• Linaje
• Propiedad
• Acceso
• Utilización
• Cumplimiento de la política
• Riesgo de la IA

Esto convierte la preparación para la IA, que antes era una lista de verificación previa al lanzamiento, en una disciplina operativa.

Cómo BigID aborda los datos preparados para la IA

BigID aborda la preparación para la IA partiendo de los datos, sin perder de vista el contexto en el que se utiliza ese datos en el ámbito empresarial.

BigID ayuda a las organizaciones a:

• Descubra y clasifique los datos empresariales: Identificar información estructurada, no estructurada, sensible, regulada, confidencial, de propiedad exclusiva y de importancia crítica para el negocio en todos los entornos empresariales compatibles.
• Catalogar y contextualizar los datos de IA: Enriquezca los datos con información sobre sensibilidad, propiedad, significado comercial, procedencia, calidad, políticas y otros metadatos necesarios para su uso en IA.
• Prepare los flujos de datos de IA: Descubre, clasifica, limpia y controla los datos utilizados para el entrenamiento, el ajuste, la recuperación, la inferencia y otros flujos de trabajo de IA.
• Descubra activos de IA: Identificar modelos, agentes, copilotos, indicaciones, conjuntos de datos, almacenes de vectores, canalizaciones, aplicaciones, IA de terceros e IA en la sombra.
• Mapear el linaje de datos de IA: Comprenda cómo fluyen los datos a través del entrenamiento, el ajuste, la recuperación, la solicitud de información, la inferencia y los flujos de trabajo posteriores.
• Gobernar el acceso a la IA: Conecte los sistemas de IA y las identidades con los permisos y los datos empresariales confidenciales para garantizar un acceso adecuado y el principio de mínimo privilegio.
• Priorizar el riesgo de la IA: Relacione el riesgo de la IA con la sensibilidad de los datos, el acceso, el uso, la propiedad, el origen, las políticas y el impacto potencial en el negocio.
• Actúa: Coordinar la subsanación cuando los datos, el acceso, la calidad, la exposición o las condiciones normativas hagan que la información no sea apta para el uso de la IA.

El enfoque actual de BigID en materia de seguridad y gobernanza de la IA conecta los sistemas de IA con datos confidenciales, identidades, permisos, propiedad, linaje, políticas, contexto empresarial, riesgos y evidencia, en lugar de tratar el inventario de IA como el objetivo final.

El objetivo no es preparar cada byte de datos empresariales para cada sistema de IA, sino identificar y gestionar los datos adecuados para cada uso de IA, con el contexto y los controles necesarios para obtener un resultado empresarial fiable.

Preguntas frecuentes sobre datos preparados para IA

¿Qué son los datos preparados para la IA?

Los datos preparados para la IA son aquellos que son apropiados, fiables, contextualizados, accesibles, gestionados y protegidos para un caso de uso de IA específico. La preparación puede incluir relevancia, calidad, sensibilidad, procedencia, propiedad, acceso, políticas y contexto empresarial.

¿Cómo se preparan los datos para la IA?

Comience por definir el resultado comercial y el caso de uso de la IA. Luego, identifique los datos mínimos necesarios, descúbralos y clasifíquelos, evalúe su calidad y relevancia, comprenda su origen y propiedad, gestione el acceso, aplique políticas de privacidad y seguridad, aborde los datos inapropiados y supervise continuamente la preparación.

¿Es necesario que los datos preparados para la IA sean perfectos?

No. Los datos deben cumplir con los requisitos de calidad y confiabilidad para el uso previsto. Las distintas aplicaciones de IA tienen diferentes tolerancias a errores, información faltante, actualización e incertidumbre. El estándar apropiado depende de la decisión y su impacto potencial.

¿La calidad de los datos es lo mismo que la preparación para la IA?

No. La calidad de los datos es un componente fundamental para la preparación ante la IA. Incluso los datos de alta calidad pueden resultar inadecuados para su uso en IA debido a su confidencialidad, restricciones de acceso, requisitos normativos, falta de información sobre su procedencia o falta de relevancia para el negocio.

¿Por qué es importante la gobernanza de datos para la IA?

La gobernanza de datos establece el contexto, la responsabilidad, las políticas, la propiedad, las expectativas de calidad, el origen y el uso apropiado. Estos controles ayudan a las organizaciones a determinar qué datos empresariales pueden utilizar los sistemas de IA y bajo qué condiciones.

¿Qué datos no deberían utilizarse para la IA?

La respuesta depende del caso de uso y de los requisitos aplicables. Las organizaciones deben evaluar si la información sensible, regulada, confidencial, de propiedad exclusiva, restringida, inexacta, obsoleta, irrelevante o inapropiada debe ingresar a un flujo de trabajo de IA.

¿Cómo afecta RAG a la preparación de los datos para la IA?

RAG conecta las aplicaciones de IA con la información empresarial en el momento de la inferencia. Las organizaciones deben controlar el contenido de origen, la sensibilidad, la actualidad, el acceso, el linaje, los almacenes de vectores, los permisos de recuperación, las indicaciones y las respuestas para que la recuperación no exponga datos inapropiados.

¿Cómo cambian los agentes de IA la preparación de los datos?

Los agentes de IA pueden recuperar datos y realizar acciones mediante herramientas, API, aplicaciones y flujos de trabajo. Por lo tanto, las organizaciones deben controlar tanto la información a la que pueden acceder los agentes como las acciones que sus identidades y permisos les permiten realizar.

¿Cómo ayuda BigID a preparar los datos para la IA?

BigID ayuda a las organizaciones a descubrir, clasificar, catalogar, contextualizar, gestionar y administrar los datos empresariales, al tiempo que conecta los activos de IA con datos confidenciales, su procedencia, propiedad, identidad, acceso, políticas, riesgos y medidas correctivas. BigID también admite controles de datos en el entrenamiento, ajuste, recuperación, inferencia y otros flujos de trabajo de IA empresarial.