Muchos tipos de herramientas de gestión de datos, como soluciones de almacenamiento de datos, herramientas de integración de datos, herramientas de gestión de datos maestros, soluciones de gobierno y otras, ahora incorporan capacidades de ML e IA. Estas herramientas pueden utilizar tanto algoritmos de IA tradicionales como sistemas de IA generativa.

• Los sistemas tradicionales de IA realizan tareas específicas basadas en reglas: por ejemplo, un sistema de gestión de bases de datos que categoriza automáticamente los datos en función de criterios predefinidos.

• Los sistemas de IA generativa, como Microsoft Copilot, Llama de Meta e IBM Granite, responden al lenguaje natural y crean contenido original. Por ejemplo, un sistema de gestión de bases de datos con un modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM) integrado puede crear resúmenes de datos y aceptar consultas en inglés simple en lugar de SQL.

La IA y el ML pueden encajar en casi cualquier parte del proceso de gestión de datos, pero algunos de los casos de uso más comunes incluyen:

• Detección de datos 
• Calidad de los datos
• Accesibilidad de los datos
• Seguridad de datos

Hoy en día, las organizaciones trabajan con una gran cantidad de datos, que llegan a la empresa desde múltiples fuentes diferentes, en múltiples formatos. Estos datos los manejan varios usuarios y acaban dispersos en nubes públicas y privadas, sistemas de almacenamiento locales e incluso en los terminales personales de los empleados. 

Puede ser difícil hacer un seguimiento y una gestión centralizados de todos estos datos, lo que plantea dos problemas.

En primer lugar, una organización no puede utilizar un conjunto de datos si no sabe que existe. 

En segundo lugar, estos “datos invisibles” no descubiertos ni gestionados plantean riesgos de seguridad. Según el informe "Cost of a Data Breach" de IBM, un tercio de las vulneraciones de datos implican datos invisibles. Estas vulneraciones cuestan una media de 5,27 millones de dólares, un 16 % más que el coste medio general de las vulneraciones. 

La IA y el ML pueden automatizar muchos aspectos de la detección de datos, lo que otorga a las organizaciones más visibilidad y control sobre todos sus activos de datos.

Ejemplos de IA en la detección de datos

• Las herramientas de detección de datos con IA pueden escanear automáticamente los dispositivos de red y los repositorios de almacenamiento de datos, indexando nuevos datos casi en tiempo real. 

• Las herramientas automatizadas de clasificación de datos pueden etiquetar nuevos datos en función de reglas predefinidas o modelos de machine learning. Por ejemplo, la herramienta podría clasificar cualquier número de nueve dígitos en el formato XXX-XX-XXXX como un número de la seguridad social estadounidense. 

• Los LLM y otras herramientas de procesamiento del lenguaje natural pueden extraer datos estructurados de fuentes de datos no estructurados, como extraer los datos de contacto y la experiencia previa de los candidatos a un puesto de trabajo de currículos en formato de documento de texto con diversos formatos.

Los datos erróneos pueden causar más problemas que la falta de datos. Si los datos de una organización están incompletos o son inexactos, las iniciativas empresariales y los modelos de IA basados en esos datos también serán deficientes.

Las herramientas de IA y ML pueden ayudar a identificar y corregir errores en los datos de la organización, lo que significa que los usuarios no necesitan realizar el lento trabajo de la limpieza manual de datos. La IA también puede trabajar más rápidamente y detectar más errores que un usuario humano.

Ejemplos de IA en la limpieza de datos

• Las herramientas de preparación de datos basadas en IA pueden realizar comprobaciones de validación y señalar o corregir errores como formatos inadecuados y valores irregulares. Algunas herramientas de preparación de datos con IA también pueden convertir los datos al formato adecuado, como convertir notas de reuniones no estructuradas en tablas estructuradas. 

• Los generadores de datos sintéticos pueden proporcionar los valores que faltan y colmar otras lagunas en los conjuntos de datos. Estos generadores pueden usar modelos de machine learning para identificar patrones en los datos existentes y generar puntos de datos sintéticos altamente precisos. 

• Algunas herramientas de gestión de datos maestros (MDM) pueden utilizar IA y ML para detectar y corregir errores y duplicados en registros cruciales. Por ejemplo, fusionar dos registros de clientes con el mismo nombre, dirección y detalles de contacto. 

• Las herramientas de observabilidad de datos con IA pueden generar automáticamente registros de linaje de datos para que las organizaciones puedan rastrear quién utiliza los datos y cómo cambian con el tiempo.

Los silos de datos impiden que muchas organizaciones aprovechen todo el valor de sus datos. La IA y el ML pueden agilizar los esfuerzos de integración de datos al sustituir los repositorios aislados por data fabrics unificados. Los usuarios de toda la organización pueden acceder a los activos de datos que necesitan cuando los necesitan. 

Ejemplos de IA en el acceso a los datos

• Las herramientas de integración de datos compatibles con la IA pueden detectar automáticamente las relaciones entre diferentes conjuntos de datos, lo que permite a la organización conectarlos o fusionarlos. 

• Las herramientas de gestión de metadatos con funciones de inteligencia artificial pueden ayudar a automatizar la creación de catálogos de datos al generar descripciones de los activos de datos basadas en el etiquetado y la clasificación. 

• Las bases de datos y los catálogos de datos con interfaces basadas en LLM pueden aceptar y procesar comandos de lenguaje natural, lo que permite a los usuarios encontrar activos de datos y productos sin necesidad de escribir código personalizado o consultas SQL. Algunas interfaces potenciadas por LLM también pueden ayudar a los usuarios a refinar las consultas, enriquecer los conjuntos de datos o sugerir puntos de datos relacionados. 

• Los motores de consulta habilitados para IA pueden utilizar algoritmos de machine learning para mejorar el rendimiento de la base de datos analizando patrones de carga de trabajo y optimizando la ejecución de consultas. 

Hay razones empresariales para dar prioridad a la seguridad de los datos. La vulneración de datos cuesta de media a una organización 4,88 millones de dólares entre pérdida de negocio, tiempo de inactividad del sistema, daño a la reputación y esfuerzos de respuesta, según el informe "Cost of a data breach". 

La IA y el ML pueden ayudar a aplicar políticas de seguridad, detectar vulneraciones y bloquear actividades no autorizadas.

Ejemplos de IA en la seguridad de los datos

• Las herramientas de prevención de pérdida de datos impulsadas por IA pueden detectar automáticamente la información de identificación personal (PII) y otros datos confidenciales, aplicar controles de seguridad y marcar o bloquear el uso no autorizado de esos datos.  

• Las herramientas de detección de amenazas basadas en anomalías, como el análisis del comportamiento de usuarios y entidades (UEBA) y la detección y respuesta de endpoints (EDR), utilizan algoritmos de IA y ML para monitorizar la actividad de la red. Detectan desviaciones sospechosas de la norma, como el desplazamiento repentino de muchos datos a una nueva ubicación.

• Los LLM pueden ayudar a las organizaciones a generar e implementar políticas de gobierno de datos. Por ejemplo, en un sistema de control de acceso basado en roles (RBAC), un LLM puede ayudar al equipo de seguridad a delinear los diferentes tipos de roles y sus permisos. El LLM también podría ayudar a convertir estas descripciones de roles en reglas para un sistema de gestión de identidades y accesos.

• Las herramientas de detección de fraude habilitadas para IA pueden utilizar IA y ML para analizar patrones y detectar transacciones anormales.

La IA puede ayudar a transformar la gestión de datos automatizando tareas arduas como la detección, la limpieza y la catalogación de datos, al tiempo que agiliza la recuperación y el análisis de datos. Las organizaciones pueden crear procesos de gestión de datos más eficientes, menos propensos a errores y más propicios para la ciencia de datos, las iniciativas de IA y la protección de los datos.

En el informe sobre IA y gestión de la información de AvePoint, el 64 % de las organizaciones encuestadas afirmaron que gestionaban al menos un petabyte de datos.¹ En perspectiva, eso equivale a aproximadamente 9 cuatrillones de bits de información. Y gran parte viene en formatos no estructurados, como archivos de texto, imágenes y vídeo.

Todos estos datos pueden ser una bendición para los científicos de datos, pero es imposible gestionar manualmente datos tan complejos en cantidades tan masivas. Las herramientas de IA y ML pueden hacer que estos datos sean utilizables al automatizar tareas cruciales como la detección, la integración y la limpieza. 

Cuando los datos están limpios y son accesibles, las organizaciones pueden utilizarlos para proyectos avanzados de análisis de datos, como una iniciativa de análisis predictivo que utilice datos históricos para prever tendencias futuras en el gasto de los consumidores.

Las tecnologías de IA también pueden hacer que los datos sean más accesibles para los usuarios sin experiencia en ciencia de datos. Los catálogos de datos fáciles de usar con interfaces de bases de datos basadas en LLM y visualizaciones automatizadas permiten que más usuarios de toda la empresa utilicen los datos para fundamentar sus decisiones.  

El 59 % de los CEO encuestados por el IBM Institute for Business Value creen que la ventaja competitiva de una organización en el futuro depende de que disponga de la IA generativa más avanzada. Para construir e implementar esos modelos de IA, las organizaciones necesitan flujos constantes de datos buenos y limpios. 

Al agilizar la gestión de datos, las herramientas de IA ayudan a crear las canalizaciones de datos fiables y de alta calidad que las organizaciones necesitan para entrenar sus propios modelos de IA y ML. Y como estos modelos se pueden entrenar con los datos de la empresa, se pueden entrenar para realizar tareas y resolver problemas específicos de la empresa y sus clientes.

Las herramientas de seguridad y gobierno basadas en inteligencia artificial ayudan a prevenir ciberataques y vulneraciones de datos, que pueden resultar costosos. También permiten a las empresas utilizar los datos que tienen cumpliendo con las regulaciones de protección y privacidad de datos como GDPR y el Estándar de Seguridad de Datos de la Industria de Tarjetas de Pago (PCI-DSS).

Según el Institute for Business Value, el 57 % de los CEO afirman que la seguridad de los datos es un obstáculo para la adopción de la IA generativa. El 45 % afirman que la protección de los datos también es un obstáculo. Estas barreras pueden ser especialmente difíciles en sectores altamente regulados, como la sanidad y las finanzas.

La gestión de datos habilitada para IA puede ayudar aplicando automáticamente las protecciones y políticas de uso de datos adecuadas. De este modo, sólo los usuarios autorizados pueden acceder a los datos, y sólo pueden utilizarlos de la forma que permiten las normativas del sector y la política de la empresa.

Los generadores de datos sintéticos también pueden ayudar al generar conjuntos de datos que reflejen con exactitud las tendencias generales, eliminando al mismo tiempo los datos personales sensibles que una organización podría no estar autorizada a utilizar de determinadas maneras.