¿Qué impacto tendrá la Inteligencia Artificial  en la gestión de datos?

La inteligencia artificial (IA) no es una idea nueva. De hecho, la primera referencia a lo que ahora entendemos como IA se remonta a 1863, cuando Samuel Butler escribió Darwin entre las Máquinas. El artículo de Butler predijo el aumento de la “conciencia mecánica” y, como los escritores que lo siguieron, la imagen que pintó era algo distópica.

Ahora tenemos el privilegio de presenciar el mundo que Butler y tantos otros escritores previeron. A diferencia de los habitantes de su futuro ficticio, no nos preocupa demasiado que los robots conscientes tomen el control. En cambio, nuestras preocupaciones son mucho más prosaicas, aunque las consecuencias de la inteligencia artificial fuera de control son apenas menos significativas de lo que imaginaron.

La inteligencia artificial arroja una gran cantidad de problemas espinosos, que van desde el dilema ético inherente de los autos sin conductor hasta la pregunta de que los chats de IA no pueden comprender ciertos acentos.

Es fácil catastrofar acerca de la infame influencia de la inteligencia artificial, pero la verdad es que ninguno de los desafíos que presenta son insolubles. Además tiene el potencial de ayudarnos a resolver uno de los mayores desafíos de la vida moderna: administrar los vastos volúmenes de datos que generamos todos los días. Pocos de nuestros antepasados imaginaron que el siglo XXI se vería impulsado en gran medida por la información, y cómo cada ser humano conectado a Internet puede crear un enorme y creciente rastro de datos personales.

Eliminar el error humano de la ecuación.

El error humano a menudo ha sido considerado una de las mayores amenazas para la seguridad de los datos. Reemplazar procesos manuales complejos con estrategias inteligentes de administración de datos, junto con las inteligencias artificiales y su familiar más cercano, el “Machine Learning (ML)”, no solo puede mejorar la administración de la información sino que también puede elevarla a su verdadero potencial. Por ejemplo, al mejorar la forma en que las organizaciones monitorean el estado de los sistemas, detectan problemas potenciales y crean soluciones preventivas antes de que puedan ocurrir problemas.

Estamos al borde de un futuro verdaderamente emocionante, donde la información puede administrarse a sí misma, pero para lograrlo, las organizaciones deben poder asegurarse de que sus datos se ajusten al trabajo con las tecnologías de IA y ML.

Estos avances tecnológicos no podrían haber llegado en un momento más oportuno: en el transcurso de los últimos tres años, más de dos mil millones de personas se vieron afectadas por violaciones de datos, cada una de las cuales atacó a las organizaciones, a sus clientes y, en última instancia, a los datos privados de los clientes.

Usando IA para salvaguardar los datos

En todo caso, estas figuras fenomenales muestran que los humanos están perdiendo la batalla para mantener los datos seguros a través de medios tradicionales. Con las nuevas tecnologías transformando nuestro mundo de muchas otras maneras, ahora tenemos la oportunidad de aprovecharlas para mejorar y salvaguardar nuestra información.

Pero para tener éxito, las organizaciones deben asegurarse de que sus datos se mantengan y gestionen adecuadamente, una tarea que la mayoría de las empresas apenas han comenzado a hacer.

Entonces, ¿cómo comienza una empresa a controlar sus datos en preparación para las tecnologías AI y ML de mañana?

Las organizaciones deben asegurarse de que tienen la capacidad de responder a las amenazas y pérdidas y recuperarse rápidamente. Los datos deben estar disponibles y ser accesibles rápidamente para aquellos que los requieran. En segundo lugar, las empresas también deben ser capaces de clasificar los datos, asegurándose de que puedan comprender y dar cuenta de toda la información que poseen y categorizarla automáticamente.