La Gobernanza de Datos por Diseño: Escalando la IA Agente en el Sector Público
La gobernanza de datos proactiva y ágil se ha convertido en la base crítica para todas las iniciativas impulsadas por datos, especialmente en el sector público, donde se busca escalar la IA agente. Este enfoque asegura la consistencia, exactitud y calidad de los datos y la toma de decisiones.
La Importancia de la Gobernanza de Datos
Las agencias gubernamentales deben considerar la gobernanza de datos desde el inicio del diseño de soluciones de IA. Esto es esencial para evitar tener que reconstruir sistemas más adelante y para garantizar que se tomen decisiones fundamentadas que eviten impactos negativos en los servicios ciudadanos.
Un estudio reciente reveló que hasta el 90% de las organizaciones del sector público están planeando explorar, probar o implementar IA agente en los próximos años. Esta tendencia subraya la necesidad de establecer un marco sólido de gobernanza de datos desde el principio.
Desafíos en la Implementación de la IA Agente
A pesar del interés en la IA avanzada, los desafíos en confianza de datos, gobernanza y seguridad son prominentes. Un 64% de las organizaciones ha expresado preocupaciones sobre la soberanía de datos, y menos del 25% cuenta con los datos necesarios para entrenar modelos de IA.
Un Enfoque Proactivo en la Gobernanza de Datos
La gobernanza proactiva se diferencia de la respuesta reactiva a incidentes. Este enfoque integral abarca todas las etapas del ciclo de vida de los datos: adquisición, gestión y utilización. Las agencias deben construir una infraestructura de datos segura y garantizar la usabilidad de los datos al mejorar su calidad y abordar preocupaciones de privacidad.
Ejemplos de Éxito en la Gobernanza de Datos
La Autoridad de Protección del Medio Ambiente de Australia ha destacado la importancia de activar datos de manera oportuna y visible para los fines comerciales. Este enfoque es fundamental para avanzar en el viaje hacia la IA en el sector público.
Escalando la IA Agente
Los usuarios, ya sean humanos o máquinas, esperan exactitud y consistencia en los resultados. Un sistema de gobernanza de datos bien establecido permite realizar cambios incrementales para escalar la IA agente, que puede automatizar la toma de decisiones de extremo a extremo.
Conclusión
La gobernanza de datos debe ser una parte integral del pensamiento de diseño. Con un enfoque en la gobernanza activa de los activos de datos, las organizaciones pueden construir múltiples iniciativas de IA sobre una base sólida, garantizando así un impacto positivo y duradero en los servicios ciudadanos.
