La gobernanza de la inteligencia artificial puede hacer o deshacer la monetización de datos
La empresa habilitada por inteligencia artificial depende de la disponibilidad oportuna de datos de calidad. Sin embargo, más allá de la disponibilidad, los datos en sí y cómo se gestionan pueden afectar los flujos de ingresos a medida que las empresas encuentran nuevas maneras de generar valor a partir de grandes cantidades de datos históricos, en tiempo real y sintéticos.
Las empresas monetizan sus datos de diversas maneras. Los utilizan para mejorar operaciones, aumentar la productividad, desarrollar productos y servicios, y analizar oportunidades comerciales. También pueden monetizar datos externamente al venderlos como un producto a otras organizaciones.
Sin embargo, la monetización de datos exige una gobernanza cuidadosa, especialmente a medida que los sistemas de inteligencia artificial utilizan volúmenes cada vez mayores de datos y ejercen más control sobre los entornos de almacenamiento y gestión de datos que son clave para cualquier iniciativa de monetización de datos. La gobernanza de la inteligencia artificial establece las reglas, políticas, marcos y controles necesarios para convertir de manera responsable y efectiva datos comerciales significativos en valor.
La importancia de la gobernanza de la inteligencia artificial
La monetización de datos y la gobernanza de datos convergen sinérgicamente dentro de la inteligencia artificial. Una buena gobernanza de datos afecta la calidad, confiabilidad, organización y gestión de los datos. A su vez, un buen manejo de datos impacta el rendimiento y la precisión de los sistemas de inteligencia artificial.
La gobernanza de la inteligencia artificial es una preocupación importante para los líderes empresariales. Un informe sobre la profesión de gobernanza de la inteligencia artificial señala que el 77% de las organizaciones encuestadas —casi el 90% de las organizaciones que actualmente utilizan inteligencia artificial— están construyendo o refinando programas de gobernanza de inteligencia artificial para la automatización de procesos, análisis de datos, toma de decisiones automatizadas, interacciones con clientes y personalización de experiencias.
Estos altos porcentajes sugieren que la gobernanza de la inteligencia artificial se considera un imperativo estratégico en varias áreas clave, incluyendo:
- Ética empresarial: La gobernanza de la inteligencia artificial asegura el uso responsable de la inteligencia artificial a través de políticas de uso apropiadas, aplicación justa de la IA y mitigación de sesgos en conjuntos de datos y modelos de aprendizaje automático.
- Explicabilidad y transparencia: La gobernanza de la inteligencia artificial requiere que los procesos de toma de decisiones de la IA sean comprendidos, fácilmente explicables, transparentes y repetibles.
- Mitigación de riesgos: La gobernanza de la inteligencia artificial puede ayudar a las iniciativas de monetización de datos impulsadas por IA a cumplir con regulaciones de protección de datos y privacidad.
- Operaciones de modelos de aprendizaje automático: La gobernanza de la inteligencia artificial debe abarcar todo el ciclo de vida de los modelos de aprendizaje automático y el sistema de IA para garantizar que estén funcionando correctamente y entregando resultados precisos.
Estrategias de monetización de datos
La monetización de datos está destinada a convertirse en una fuente de ingresos importante para las empresas modernas. Se estima que el mercado global de monetización de datos crezca un 25.8% anualmente y supere los 16 mil millones de dólares para 2030.
Existen dos enfoques fundamentales para la monetización de datos: monetización directa e indirecta.
Monetización directa de datos
La monetización directa de datos implica la provisión directa de datos a empresas externas. Los datos pueden ser vendidos directamente como una fuente de ingresos única o licenciados como un flujo de ingresos recurrente.
Este tipo de datos monetizados incluye:
- Datos en bruto recolectados directamente de una fuente, como historiales de ventas de clientes o patrones de compra.
- Datos preprocesados que han sido verificados por estándares de calidad.
- Datos analizados que son datos en bruto que han sido preprocesados y analizados para proporcionar información significativa.
Construir una estrategia significativa es una parte crítica de la monetización de datos. Los esfuerzos de monetización directa generalmente siguen seis pasos:
- Identificar los datos a monetizar: No todos los datos son dignos de monetización.
- Determinar los beneficiarios de los datos: Considerar el público objetivo dispuesto a comprar o beneficiarse de los datos disponibles.
- Asegurar datos de alta calidad: Cada proceso de IA y ML requiere datos de alta calidad.
- Establecer un valor o precio para los datos: No todos los datos tienen el mismo valor, así que es importante establecer un precio competitivo.
- Implementar una gobernanza adecuada: Los datos tienen valor y pueden contener información sensible.
- Comercializar los datos: Los líderes empresariales pueden trabajar con equipos de ventas y marketing para establecer un plan de marketing.
Monetización indirecta de datos
La monetización indirecta de datos se centra principalmente en el valor comercial potencial derivado del uso interno de datos y análisis. Las iniciativas comunes buscan mejorar procesos, productos y la experiencia del cliente.
Ambos tipos de monetización no son mutuamente excluyentes y pueden utilizarse simultáneamente para generar más valor para un negocio.
Desafíos de la gobernanza de la inteligencia artificial en la monetización de datos
Las iniciativas de monetización de datos inevitablemente involucran sistemas de IA. Sin embargo, la gobernanza de la inteligencia artificial presenta varios desafíos, incluyendo:
- Seguridad y cumplimiento regulatorio: La gobernanza de la IA debe cumplir con las obligaciones regulatorias vigentes.
- Ética y transparencia: La gobernanza de la IA debe garantizar que los datos monetizados se utilicen de manera ética.
- Calidad y procedencia de los datos: La calidad de los datos es clave para una IA confiable.
- Derechos y propiedad de los datos: Los datos son propiedad intelectual y tendrán valor más allá de su venta inmediata.
- Limitaciones en los flujos de trabajo: La gobernanza de la IA a menudo no está clara y se distribuye entre varios departamentos.
Prácticas recomendadas para la gobernanza de la inteligencia artificial en la monetización de datos
Las demandas de gobernanza de IA pueden variar entre industrias, pero hay prácticas comunes que pueden mejorar la gobernanza de IA y facilitar las iniciativas exitosas de monetización de datos.
- Implementar un marco sólido de gobernanza de IA: Usar herramientas y políticas para establecer y hacer cumplir la gobernanza de IA.
- Monitorear la calidad de los modelos y datos: Monitorear continuamente la calidad de los datos.
- Enfocarse en la transparencia y explicabilidad: Los modelos de ML y sistemas de IA deben ser transparentes y explicables.
- Automatizar tareas de gobernanza de IA: Utilizar automatización para construir flujos de trabajo consistentes de IA.
- Crear un equipo dedicado de gobernanza de IA: Establecer un equipo de gobernanza de IA que incluya representación de negocios, tecnología, regulación y legal.
- Construir una estrategia sólida de recolección de datos: Las iniciativas de monetización de datos son más seguras y exitosas cuando la recolección de datos se centra en la seguridad y privacidad desde el principio.
La gobernanza de la inteligencia artificial es un componente esencial para garantizar que las iniciativas de monetización de datos se implementen de manera segura y efectiva, maximizando el valor mientras se minimizan los riesgos.
