De la mano de la inteligencia artificial (IA) no sólo creció el volumen de datos que manejan las organizaciones. También se hizo más relevante desarrollar capacidades para garantizar la calidad, la privacidad y la trazabilidad de esos datos. En ese sentido, la gobernanza de datos se convierte en una pieza clave de cualquier estrategia digital.

Un buen modelo de gobernanza de datos aporta numerosos beneficios a las organizaciones. Esto se debe a que se ocupa de todos los aspectos relacionados con la seguridad de los datos que alimentan a un modelo. Consecuentemente, también de aquellos que son utilizados por el motor de IA.
En primer lugar, mejora la precisión de los resultados que puede arrojar un modelo, disminuyendo los errores y las alucinaciones. Además, se garantizan respuestas éticas. Todo esto, a su vez, permite a una empresa generar confianza en los usuarios y los clientes. Y, por supuesto, es clave para garantizar el cumplimiento normativo.
Por otra parte, la gobernanza efectiva de datos no solo ayuda a mitigar riesgos, sino que también permite tomar decisiones informadas y eficientes.
Los desafíos para lograr una gobernanza de datos madura son múltiples. Por eso, la presencia de un socio tecnológico como Nubiral puede ser clave en el desarrollo de una estrategia de gobernanza de datos e IA.
Una mirada hacia la gobernanza de datos
La gobernanza de datos se construye a partir de una serie de políticas, procedimientos y controles. Como se mencionó, todos ellos están diseñados para garantizar que los datos sean de alta calidad, seguros y utilizados de manera ética.
Esto se vuelve especialmente relevante en este contexto, en el que IA está siendo adoptada de manera masiva. Precisamente, los modelos dependen en gran medida de la calidad de los datos para generar predicciones precisas.
La calidad de los datos es clave para entrenar modelos de IA efectivos. Si los datos son inexactos o están sesgados, los resultados también lo estarán. Esto podría llevar a malas decisiones con el potencial de afectar la operación o la reputación de la empresa.
En simultáneo, la gobernanza de datos aplicada a IA apunta a resolver los mecanismos para gestionar correctamente la accesibilidad de los datos y asegurar que sean comprensibles.
Principales elementos de gobernanza de datos e IA
Estos son algunos de los elementos destacados de la gobernanza de datos aplicada a IA:
Control de calidad de los datos
Asegura que los datos sean precisos, completos y consistentes. Así, evita entre otros riesgos que los modelos de IA aprendan patrones incorrectos o lleguen a conclusiones erróneas. Es necesaria una implementación de procesos robustos de verificación y validación de datos. Sólo así se tiene la certeza de que se utilizan en el entrenamiento de modelos sólo datos de alta calidad.
Seguridad y privacidad de los datos
La protección de la información sensible es uno de los aspectos más importantes en la gobernanza de datos. Es esencial asegurar un manejo responsable de estos datos.
Trazabilidad y transparencia
La trazabilidad permite a las organizaciones rastrear el origen de los datos, cómo se procesaron y cómo se utilizaron en los modelos de IA. Esto tiene importancia en términos de auditoría y compliance. Pero también asegura que los modelos de IA sean transparentes, esencial para generar confianza tanto interna como externa.
Identificación y mitigación de sesgos
Los modelos de IA pueden heredar sesgos a partir de los datos de entrenamiento. Esto constituye un importante riesgo: las respuestas o las decisiones pueden ser injustas o discriminatorias. La gobernanza de datos incluye estrategias para identificar y mitigar estos sesgos. Para eso, se monitorean continuamente los modelos analizando si los resultados son justos y equitativos.
Gestión de metadatos
Los metadatos proporcionan información sobre el contexto, la fuente y la calidad de los datos. Son esenciales para una buena gobernanza. Al gestionarlos, los equipos de datos comprenden mejor el contenido y la procedencia de los datos, lo que facilita su uso adecuado en los modelos de IA.
La gobernanza de datos en el marco de la estrategia GRC
El modelo de gobernanza de datos en IA se debe inscribir en la estrategia GRC (sigas por gobernanza, riesgo y cumplimiento) de la organización.
Recordemos que GRC es un enfoque integral que permite a las empresas operar de manera ética, responsable, segura y conforme a las regulaciones vigentes.
Una estrategia GRC bien implementada refuerza la gobernanza de datos en IA. Además, ayuda a identificar, evaluar y mitigar los riesgos de la IA mediante controles adecuados, auditorías y evaluaciones continuas de los modelos. Y, al mismo tiempo, se establecen procesos para garantizar que el uso de IA respete las regulaciones, con controles y reportes para evitar sanciones.
Conclusiones
La IA es una tendencia irrefrenable. No sólo eso: todo parece indicar que su rol en las decisiones de las empresas será cada vez más relevante.
En este contexto, la gobernanza de datos es fundamental para garantizar que los modelos sean seguros, éticos y confiables. Las organizaciones que logren implementar una gobernanza de datos sólida alcanzarán el tridente ideal: obtener valor de la tecnología, proteger la reputación y cumplir con las normativas legales.
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