En el último panel de expertos de BigID, “El panorama cambiante de la democratización de datos y la IA” líderes de opinión de BigID, AWS, Cohesióny KPMG se reunieron para explorar la intersección crítica de Preparación para la IA y acceso seguro a los datosLa sesión ofreció información práctica para los líderes de datos que navegan por el cambiante panorama digital actual, especialmente a medida que las organizaciones van más allá de los silos tradicionales hacia el empoderamiento de los datos en toda la empresa.
En Adopción de IA A medida que se acelera la transformación digital, la importancia de poner datos confiables y de alta calidad a disposición de un mayor número de usuarios nunca ha sido tan evidente. Pero esa accesibilidad conlleva una responsabilidad: garantizar que los datos estén gobernados, sean trazables y seguros de usar. Y para muchas organizaciones, el camino hacia la democratización se basa tanto en la mentalidad como en los metadatos.
Conclusiones clave
Una de las conclusiones más convincentes de la sesión fue la idea de que el éxito de la IA depende de la confianza: confianza en la calidad de los datos, su linaje y su cumplimiento normativo. Como lo expresó Steven Gatchel, vicepresidente de Estrategia de Datos e IA de BigID:
Entre los clientes con los que trabajamos, hay un gran enfoque en querer hacer, por ejemplo, evaluaciones de preparación de IA en datos... Poder acceder a ellos y garantizar su calidad es esencial para la IA.
Esta preparación no solo se aplica a las bases de datos estructuradas. Ahora incluye fuentes no estructuradas como archivos PDF, transcripciones de llamadas, correos electrónicos y registros del sistema. Comprender esta proliferación y prepararla para su uso en IA es donde los metadatos cobran protagonismo.
El eslabón perdido entre la gobernanza y la IA
Los metadatos surgieron como un tema central durante el debate. Los panelistas destacaron su creciente papel para garantizar la trazabilidad de los datos, la gestión de riesgos y el apoyo. IA éticaChris Johnson, director de gestión de productos de Cohesity, lo captó a la perfección:
Los metadatos son tan importantes como los propios datos. Permiten la observabilidad y proporcionan contexto, como por ejemplo, cómo se generaron. Sin ellos, las organizaciones se arriesgan a problemas regulatorios.
La conversación también abordó el equilibrio entre innovación y gobernanza, en concreto, cómo las empresas pueden fomentar la experimentación segura sin introducir riesgos innecesarios. Shivam Patel, de AWS, señaló que la experimentación es inevitable y debe aceptarse con los controles adecuados.
Los empleados quieren experimentar. La democratización segura permite a los equipos descubrir ideas, desarrollar soluciones rápidamente y evitar patrones anticuados.
¿Qué frena a los equipos? Los resultados de la encuesta del seminario web revelan desafíos clave.
Durante la sesión en vivo, se pidió a los asistentes que opinaran sobre las principales barreras que enfrentan para la democratización de datos. Los resultados mostraron un panorama claro de los obstáculos más apremiantes en la actualidad:
- 52% Citó los datos fragmentados en silos como su mayor desafío
- 31% Señaló una falta de metadatos y herramientas de observabilidad
- 17% Dijo que la aceptación del liderazgo era el principal obstáculo
Estos conocimientos se alinearon estrechamente con el debate del panel, lo que reforzó la necesidad de contar con marcos de gobernanza de datos unificados, estrategias de metadatos más sólidas y alineación ejecutiva para escalar la IA de manera responsable.
Lo que hizo que esta sesión fuera especialmente relevante fue la convicción compartida de que la democratización no consiste en abrir las compuertas, sino en empoderar a los usuarios con el nivel de acceso, el contexto y las herramientas adecuados. La IA generativa está ayudando a cerrar la brecha técnica, permitiendo a los usuarios sin conocimientos técnicos interactuar con los datos de formas nuevas e intuitivas; pero esto solo funciona si los datos subyacentes son fiables y se gestionan de forma responsable.
Los panelistas también discutieron medidas prácticas: desde la creación de programas de alfabetización de datos más sólidos en todas las unidades de negocio hasta la implementación marcos de gobernanza centralizados Que fomenten la colaboración sin comprometer el cumplimiento normativo. No se trata de elegir entre el control y la innovación, sino de crear las condiciones para que ambos prosperen.
Como lo resumió Kelly Sacker de KPMG:
La importancia de la democratización de datos se ha disparado a medida que la IA se integra en las estrategias empresariales. Empoderar a las personas sin conocimientos técnicos es clave para el éxito de la IA.
Si su organización está trabajando para desbloquear la IA y, al mismo tiempo, mantener seguros los datos, esta sesión es imprescindible.
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