4 pasos que las empresas deben seguir para preparar sus datos para la IA Cada vez más empresas buscan implementar inteligencia artificial en sus lugares de trabajo para optimizar las operaciones diarias. Antes de implementar IA, las empresas deben preparar sus datos.

El uso de la inteligencia artificial (IA) está ganando rápidamente terreno en los lugares de trabajo, ya que gerentes y empleados buscan aprovechar su potencial para optimizar las operaciones diarias. Pero para que los empleados puedan beneficiarse de esta tecnología, hay algo clave que la IA necesita: datos.

Los datos —todo aquello que las organizaciones utilizan para rastrear rendimiento, procesos, personas, plataformas y rentabilidad— son la base de la IA. Toda empresa los tiene, aunque no siempre lo reconozca.

Sin embargo, en muchas organizaciones, los datos no están listos para soportar la IA. Según el Informe de Tendencias de Trabajo Digital 2024 de Slingshot, el 45 % de las empresas admite que sus datos no están preparados para respaldar iniciativas de inteligencia artificial, y el 19 % señala que este es el principal obstáculo para avanzar. Las empresas deben poner al día sus datos para integrar con éxito la IA en sus operaciones y experimentar los beneficios que esta tecnología puede ofrecer.

A continuación, cuatro pasos que las empresas pueden seguir para garantizar que sus datos sean accesibles, precisos, útiles y estén listos para la inteligencia artificial:

1. Establecer una base de datos centralizada para la IA y los empleados

Uno de los principales motivos por los cuales las empresas aún no han aprovechado el potencial de sus datos es porque estos están dispersos en múltiples canales y bajo distintos responsables. Sin esa información, los empleados toman decisiones basadas en su instinto o en las opiniones predominantes.

Esto no solo afecta a los empleados, sino también a la IA.

La IA necesita acceso a todos los datos de una empresa para aprender, adaptarse y ofrecer los mejores análisis posibles. Esta accesibilidad se logra eliminando las barreras de datos que existen en muchas organizaciones.

Una vez que las empresas hayan unificado sus datos en una ubicación accesible, la IA podrá analizar este conjunto de datos integral para brindar información más precisa, recomendaciones y predicciones basadas en tendencias que de otro modo pasarían desapercibidas. Además, con toda la información relevante a su disposición, los empleados podrán usar las perspectivas de la IA para mejorar sus procesos de toma de decisiones, fomentando una cultura de innovación basada en datos en toda la organización.

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2. Validar los datos

La IA solo es tan poderosa como los datos que la respaldan. Sin datos de alta calidad, las decisiones y predicciones generadas por la IA tienen más probabilidades de ser inexactas.

Para que la IA alcance su máximo potencial, las empresas deben asegurarse de que los datos en los que se basa sean limpios y estén libres de errores. Esto requiere una revisión exhaustiva de los conjuntos de datos, que incluye estandarizar cómo se registra la información, identificar y corregir datos faltantes o incorrectos, y eliminar entradas duplicadas que puedan distorsionar los resultados. Esto aumentaría la fiabilidad de los análisis de la IA y la confianza de los empleados en la tecnología que están utilizando, ya que el 43 % de los empleados y gerentes se sentirían más seguros de la preparación de su empresa para la IA si sus datos fueran revisados exhaustivamente en busca de precisión.

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3. Implementar privacidad y protocolos para la IA

Además de la precisión de los datos, la implementación de protocolos de cumplimiento es otro factor clave para preparar a las organizaciones para la inteligencia artificial. A medida que las empresas se preparan para integrar la IA en sus procesos, la gestión responsable de los datos se vuelve crucial, no solo para cumplir con las normativas, sino también para generar confianza entre empleados y clientes.

El uso intensivo de datos por parte de la IA plantea preocupaciones sobre la privacidad, lo que convierte en una prioridad establecer políticas claras sobre cómo se recopilan, almacenan y procesan los datos. Según el informe de Slingshot, el 31 % de los empleados y el 45 % de los gerentes buscan protocolos más sólidos de seguridad y cumplimiento antes de integrar completamente la IA en sus flujos de trabajo.

Sin las medidas adecuadas, las empresas no solo corren el riesgo de sufrir violaciones de datos o usos indebidos, sino que también comprometen la eficacia y la confiabilidad de sus iniciativas de IA.

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4. Ofrecer formación y educación sobre IA

El potencial de la IA va más allá de los datos: se trata de empoderar a las personas que la utilizan. Aunque contar con datos limpios, centralizados y seguros es clave, el verdadero cambio radica en la capacidad de los empleados para interpretar y aplicar los análisis generados por la IA.

Por ejemplo, la IA puede identificar tendencias y patrones en los datos, pero corresponde al equipo tomar decisiones estratégicas y definir un plan de acción efectivo en base a esos hallazgos.

El éxito en este aspecto depende de la formación en IA que reciban los empleados.

El 72 % de los empleadores cree que su fuerza laboral está adecuadamente capacitada en IA, pero solo el 53 % de los empleados comparte esa opinión. Esta disparidad resalta la necesidad de que las empresas revisen sus programas de formación, ya sea refinando los existentes o introduciendo nuevas iniciativas para garantizar que sus equipos estén realmente preparados.

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Para que las empresas aprovechen plenamente los beneficios de la inteligencia artificial, no solo deben garantizar que sus datos estén centralizados, limpios y seguros, sino también invertir en dotar a sus empleados del conocimiento necesario para utilizar la tecnología de manera efectiva. Un enfoque integral —centrado en la preparación de los datos, los protocolos de privacidad y la formación de los empleados— ayudará a las organizaciones a superar las barreras que actualmente les impiden aprovechar el verdadero poder de la inteligencia artificial en el lugar de trabajo.