Por qué el éxito de la IA depende de la gobernanza de los datos no estructurados
Las empresas están realizando inversiones agresivas en inteligencia artificial, pero muchas descubren que el éxito de la IA depende menos de los modelos y la computación, y más de si comprenden y gobiernan los datos subyacentes.
La gestión de datos no estructurados se ha convertido en uno de los riesgos definitorios que enfrentan las empresas modernas: las organizaciones se apresuran hacia la IA mientras aún carecen de visibilidad sobre los datos no estructurados que alimentan el éxito de la IA.
La gobernanza de datos como una línea de falla
La gobernanza de datos ha emergido como una de las líneas de falla más claras que separan la ambición de la IA de la preparación para la IA. Un 41% de las organizaciones aún reportan no contar con herramientas de clasificación de datos, a pesar de que un 37% planea adquirir herramientas en los próximos dos años. Esta brecha deja grandes volúmenes de datos no clasificados y de alto riesgo esparcidos a través de servidores de archivos, entornos NAS y repositorios en la nube, lo que obliga a los equipos de TI y seguridad a realizar esfuerzos de limpieza reactivos que drenan tiempo, presupuesto y confianza.
Los cuatro impulsores de la gobernanza de datos
Los expertos han enmarcado el desafío a través de los “Cuatro Grandes” impulsores de la gobernanza de datos: exposición a la ciberseguridad, obligaciones de cumplimiento y legales, eficiencia operativa y reducción de riesgos empresariales. Investigaciones recientes han subrayado la magnitud del problema: el 70% de los profesionales de TI reportaron cierta visibilidad sobre datos redundantes, obsoletos y triviales (ROT) en aplicaciones SaaS, el 56% en sistemas locales y solo el 46% comprendía el ROT en entornos alojados en la nube.
Cuando la visibilidad de los datos se rompe
Cuando las organizaciones carecen de una visión clara de sus datos, el riesgo se multiplica rápidamente. Credenciales olvidadas enterradas en comparticiones de archivos heredadas, auditorías de cumplimiento retrasadas por conjuntos de datos faltantes y archivos no clasificados que se expanden silenciosamente aumentan la exposición. Lo que comienza como un problema de visibilidad se convierte en un fallo de gobernanza a través de cada uno de los Cuatro Grandes impulsores.
La gestión de la postura de seguridad de datos se centra en desentrañar lo que no se ve o está oculto. El crecimiento descontrolado de los datos socava silenciosamente la seguridad, el cumplimiento y la resiliencia.
La gobernanza de datos como facilitadora del éxito de la IA
Los pasos que las organizaciones toman para gestionar el ROT y monitorear archivos sensibles no solo reducen las brechas, sino que también establecen la base para iniciativas de IA que dependen de la precisión, trazabilidad y confianza. Los datos limpios y clasificados se convierten en un requisito operativo, no en una optimización posterior.
Las organizaciones que actúan sobre estos principios están reduciendo costos, simplificando auditorías y cerrando vías de brechas. Aquellas que no lo hacen enfrentan una exposición creciente a medida que la IA acelera las consecuencias de una mala higiene de datos.
Conclusión
La gestión de datos no estructurados y la gobernanza de datos son fundamentales para el éxito de la inteligencia artificial. Las empresas deben priorizar la clasificación y gobernanza de sus datos para evitar riesgos y asegurar que sus iniciativas de IA sean efectivas y confiables.
