Así mejora el data sharing el potencial de la inteligencia artificial

A menudo las organizaciones reconocen que el intercambio de datos (data sharing) es una capacidad clave de la transformación digital. Seis de cada 10 expertos en inteligencia artificial (IA) reconoció en 2020 que lo hacía de forma voluntaria, según una investigación del MIT. 

Sin embargo, aún hay una falta de conocimientos para compartir información a escala y de manera segura. Su potencial, además, aún no se aprovecha a su máxima capacidad. 

El data sharing consiste en poner los mismos recursos de datos a disposición de múltiples aplicaciones, usuarios u organizaciones, explica un blog de AWS.  

Incluye la aplicación de tecnologías, prácticas, marcos legales y elementos culturales que facilitan el acceso seguro de los datos por parte de múltiples entidades sin poner en peligro la integridad de estos. 

En 2022, la consultora Gartner identificó el data sharing como la cuarta tendencia del análisis de datos (D&A, por sus siglas en inglés). Su predicción para 2023 fue que las organizaciones que impulsen esta práctica superarán a sus pares en la mayoría de las métricas de valor comercial. 

Pero la firma reconoce que no es tan sencillo. Estimó que hasta 2022, menos de 5% de los programas de intercambio de datos identificarían correctamente cuáles son confiables y ubicarían las fuentes fidedignas. 

Más oportunidades y responsabilidades 

Desde antes de la aparición de Internet, las organizaciones han compartido datos, pero el avance en la transformación digital y la adopción de nuevas tecnologías como la nube han incrementado esta compartición a una escala sin precedentes. 

El intercambio de datos puede ayudar a las empresas a aumentar los ingresos, reducir los costos directos y mejorar la eficiencia en las operaciones. Además, esta práctica mejora la eficacia dentro de una organización y fomenta la colaboración con proveedores y socios. 

Otros beneficios son el aumento tanto en el valor como en el rendimiento de los servicios, la división de videojuegos de Warner Bros. (WB Games), por ejemplo, comparte información con los desarrolladores —según AWS— para el proceso creativo, y facilita la toma de decisiones. 

Esto último, puesto que se hacen basados en datos, con lo cual se tiene un análisis mejorado de las situaciones, lo que permite tomar decisiones de impacto a largo plazo de manera más certera. 

Pero todos estos beneficios, conllevan una mayor responsabilidad. 

El Open Data Institute, de Reino Unido, advierte que el panorama cambiante de los derechos ciudadanos y las expectativas sobre la privacidad y la portabilidad de datos, requieren que las organizaciones mejoren la forma en que acceden, usan y comparten datos. 

Retos del intercambio de datos 

Una investigación del ODI reconoce seis desafíos relacionados con el intercambio de datos, comunes en diferentes sectores: 

• Descubrimiento. Encontrar datos relevantes, particularmente cuando solo se comparten o hacen públicos datos limitados y cuando se publican en formatos no estructurados e inconsistentes. 

• Control y acceso. Cuando se trata de múltiples partes interesadas que compiten, puede requerir un grado de colaboración al que no se está acostumbradas entre partes, que de otro modo serían competidoras, y un cambio en la cultura organizacional o industrial. 
• Confianza en la calidad. Depende, en parte, de la credibilidad de la fuente. Esto puede ser una barrera cuando se supone que las empresas o los Gobiernos actúan en su propio interés en lugar del interés público. 
• Transparencia. A menudo se oponen aquellos que sienten que su organización será vista negativamente si se divulgan los datos. 
• Casos comerciales. Las organizaciones carecen de conocimiento de los modelos comerciales que admitirían un mayor grado de intercambio de datos. 
• Datos personales. Las organizaciones y los sectores luchan por hacer un uso legal efectivo de los datos de identificación personal. 

Falta explotar más su potencial 

El potencial del intercambio de datos todavía no se aprovecha al máximo, como lo demuestra un caso de uso en la ganadería lechera de la Data Sharing Coalition, una iniciativa internacional que agrupa a más de 60 organizaciones para colaborar en el valor de esta tendencia. 

La organización del sector lácteo holandés ZuiveNL ayuda a los productores de leche a brindar información sobre el desempeño ambiental y climático.  

Los productores de leche pueden desbloquear datos de varias fuentes que les permiten lograr un mayor rendimiento del pasto, menos remoción de estiércol y ahorros en la compra de forraje o fertilizante. 

Sin embargo, al no tener control sobre la disponibilidad y portabilidad de los datos, como los de las máquinas de ordeño —a menudo propiedad del proveedor—, tienen muy pocas oportunidades para desbloquear su valor potencial. 

El impacto del intercambio de datos IA 

Aunque en la actualidad cada organización tiene sus propios datos, y casi todas intentan construir su futuro modelo de negocios a partir de ellos, para usarlos de manera efectiva se necesita cada vez más.  

Sobre todo, si se va a utilizar dentro de soluciones basadas en inteligencia artificial y aprendizaje automático, que son tan exigentes en términos de la cantidad de datos necesarios que ya no es suficiente confiar solo en los recopilados por una organización. 

Un reporte de la Coalición de Inteligencia Artificial de Países Bajos (NLAIC, por sus siglas en inglés) apunta que hay un número cada vez mayor de ejemplos del uso del intercambio de datos en inteligencia artificial para todo tipo de aplicaciones. 

El informe Intercambio responsable de datos en IA, publicado en 2020, señala que las grandes fuentes de datos mejoran la precisión de los pronósticos de los sistemas de IA y su análisis estratégico, además de apoyar la toma de decisiones y la innovación para adaptarse y cumplir con los requisitos cambiantes del cliente final.  

Los datos compartidos entre organizaciones, vinculados al uso de IA, permiten crear un modelo de negocio integrado y centrado en el cliente que proporcione mayor eficiencia, flexibilidad y mayor visibilidad, agrega la coalición.  

La creciente importancia del intercambio de datos se puede ver en cómo la IA continúa con su desarrollo, al permitir nuevos modelos de ingresos y servicios. 

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