Por qué una estrategia de datos clara en AWS es esencial para la implementación de IA

Los datos de una empresa han sido durante mucho tiempo su activo más importante; un adagio que sigue siendo cierto en la era de la IA generativa.

A medida que los modelos de lenguaje extensos (LLM) y los modelos fundacionales (FM) se vuelven ampliamente accesibles a través de aplicaciones comerciales listas para usar, la diferenciación no reside en el modelo en sí, sino en la calidad, estructura y accesibilidad de los datos que lo impulsan. Esto significa que las organizaciones con una estrategia de datos clara y confiable en AWS para potenciar la IA generativa obtienen una verdadera ventaja competitiva.

Sin embargo, los desafíos relacionados con la calidad, accesibilidad y gobernanza de los datos, o la falta de experiencia interna, obstaculizan la capacidad de las empresas para aprovechar su propia información. Según Harvard Business Review, el 52% de los Directores de Datos (CDO) consideran que su base de datos es inadecuada para la implementación de la IA. Si los datos se ven únicamente como una responsabilidad del departamento de TI, en lugar de un habilitador estratégico de resultados de negocio, estos desafíos persistirán, limitando el escalado de la IA a entornos de producción. Sin una base de datos preparada para la IA, el avance continuo de esta tecnología, incluyendo el surgimiento de la IA agéntica, solo amplificará estos problemas.

Este artículo explora los requisitos para una estrategia de datos eficaz en AWS que le ayude a abordar estos desafíos y establezca las bases para el éxito en sus iniciativas de IA generativa.

Por qué las estrategias de datos tradicionales ya no funcionan

Las estrategias de datos preparadas para la IA representan un cambio fundamental respecto a los enfoques tradicionales. A diferencia de los sistemas convencionales que dependen principalmente de datos estructurados, la IA generativa exige un acceso integral a todos los tipos de datos, incluyendo formatos no estructurados y multimodales —como vídeo, audio, texto y código— con accesibilidad en tiempo real en todo el ecosistema de datos. Estos requisitos impulsan cambios correlativos en la arquitectura, las prioridades de gobernanza y la forma en que las organizaciones miden la calidad de los datos.

Dadas estas diferencias fundamentales, las empresas deben evaluar su estrategia de datos antes de comenzar cualquier implementación de una solución de IA generativa a escala de producción, y deben perfeccionarla continuamente durante todo el proceso.

Cómo evitar las barreras de datos comunes para la adopción de la IA

Incluso las organizaciones bien preparadas suelen encontrarse con tres barreras comunes que limitan su capacidad para aprovechar los datos de manera eficaz para la IA: la calidad y preparación de los datos, la gobernanza y el cumplimiento, y la estructura organizacional.

Para evitar estos obstáculos, las organizaciones deben establecer lo siguiente:

• Propiedad clara de los productos de datos y almacenamiento alineado con el modelo de gobernanza estandarizado de la organización.
• Controles de seguridad (guardrails) para los modelos y escaneo y enmascaramiento automatizado de información de identificación personal (PII) antes de la ingesta de datos.
• Arquitectura Lakehouse para unificar y almacenar todos los tipos de datos.

Atributos de una base de datos sólida

• Escalabilidad y rendimiento: Garantizar que la base pueda asimilar un crecimiento exponencial en el volumen de datos manteniendo un alto rendimiento.
• Aislamiento y privacidad de los datos: Cifrar los datos de los clientes tanto en tránsito como en reposo, y asegurar que los datos permanezcan dentro del entorno VPC (Nube Privada Virtual) del cliente.
• Controles de acceso: Aplicar un acceso granular de «mínimo privilegio» para garantizar que solo las aplicaciones autorizadas puedan acceder a datos sensibles.
• Controles de seguridad del modelo (Guardrails): Filtrar activamente las entradas (inputs) y salidas (outputs) para detectar contenido dañino, inapropiado o sensible.
• Linaje y auditoría de datos: Rastrear el origen y la transformación de todos los datos utilizados para personalizar los modelos.

Cinco pasos para adoptar una estrategia de datos en AWS centrada en la IA

Al implementar una aplicación de IA generativa por primera vez, es fundamental identificar algunos casos de uso que puedan ofrecer ganancias inmediatas en productividad o eficiencia, así como un retorno de inversión (ROI) temprano. Por ejemplo, reducir el tiempo de gestión de las llamadas de servicio en un 30% sería un candidato ideal para una solución de IA.

Aquí tienes cinco pasos para desarrollar una estrategia de datos centrada en la IA para lograr estos resultados:

1 Realizar una auditoría de datos para identificar uno o dos casos de uso con alto valor de negocio y datos maduros. Unifique los datos relevantes en una solución de almacenamiento segura y escalable, e implemente de inmediato los controles de seguridad adecuados.

2 Modernizar su arquitectura de datos, lo que incluye eliminar los silos de información y definir responsables de productos de datos para las unidades de negocio clave. Establezca estructuras de gobernanza comunes.

3 Desarrollar capacidades internas mediante la capacitación de los equipos de datos en ingeniería de instrucciones, bases de datos vectoriales e IA responsable; al mismo tiempo, capacite a los equipos de toda la organización en los fundamentos de la IA y su uso responsable para maximizar la adopción.

4 Implementar procesos de «el ser humano en el bucle» y registro de retroalimentación de los LLM para monitorear y mejorar continuamente la calidad de los datos y el rendimiento del modelo.

5 Medir el ROI mediante el seguimiento de los resultados de negocio, métricas de rendimiento operativo y métricas de datos y confianza, tales como la tasa de precisión de recuperación, la puntuación de consistencia factual y los usuarios activos diarios. En conjunto, estos pasos establecen la gobernanza, la cultura y la infraestructura técnica necesarias para operativizar la IA a escala.

Convertir el riesgo de los datos en una ventaja de IA

Reto: Tras perder a su equipo de datos debido a una escisión (spin-off), el grupo de medios francés M6 se enfrentó a que sus empleados subieran contenido sensible a herramientas públicas de IA, exponiendo así datos patentados.

Solución: Con la ayuda de Devoteam, M6 desarrolló a «Alfred», un asistente interno de IA seguro que se ejecuta íntegramente dentro de su entorno de AWS, aprovechando los datos patentados de M6 mediante la tecnología RAG.

Resultado: Alrededor de 100 empleados utilizan ahora a Alfred a diario. M6 cerró una brecha de seguridad importante al tiempo que adquirió nuevas capacidades de IA, convirtiendo un riesgo grave en una potente herramienta empresarial.

Lo que representa el éxito de una estrategia de datos en AWS

Están surgiendo patrones claros para identificar cuándo la estrategia de datos de una empresa favorece la adopción de la IA. Las implementaciones exitosas comienzan trabajando a la inversa desde desafíos comerciales específicos, en lugar de priorizar la tecnología. Estas priorizan la calidad de los datos y aseguran que estén contextualizados, tratándolos como un activo estratégico continuo a partir del cual se pueden construir nuevos casos de uso e integrarlos en flujos de trabajo en tiempo real.

En contraste, las señales de advertencia de las implementaciones que tienen dificultades incluyen centrarse en el modelo en lugar de en los datos, apresurarse a elegir un LLM estándar sin comprender las fuentes de datos patentadas y los requisitos de gobernanza, y realizar una limpieza de datos puntual sin integrarlos en flujos de trabajo en tiempo real.

En última instancia, con el enfoque y la orientación adecuados, establecer una estrategia de datos que respalde la IA es algo alcanzable para organizaciones de cualquier tamaño, y los expertos de Devoteam están disponibles para brindar asistencia a lo largo del camino.

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