Preparar bien los datos: primero los ingenieros, después los científicos
Como nos cuenta Carlos Martínez, de Telefónica Tech, para tener una buena analítica de datos hay unos prerrequisitos técnicos, que son críticos y muchas organizaciones obvian. “A veces nos pensamos que la IA se trata de poner científicos de datos y empezar a desarrollar algoritmos y aprendizaje de máquinas e inteligencia artificial. Pero hay mucho trabajo previo, que es absolutamente fundamental y que, además, tiene mucho que ver con la cuestión de la ética y la transparencia de los algoritmos”.
A los que se refiere Carlos Martínez es a que hay que hacer un trabajo de preparación de los datos y de las fuentes de datos. Este trabajo tiene que garantizar que los datos sean accesibles; que estén en el formato adecuado; que tengan la calidad adecuada, es decir, que los datos sean de calidad y correctos; y que, además, no tengan sesgos, sino que, realmente, representen de forma completa al universo de personas o de escenarios posibles. de modo que cuando se apliquen algoritmos sobre ellos, se generen resultados adecuados.
La preparación de los datos, que realizan los ingenieros antes de que entren los científicos, es una fase vital para que luego la analítica genere los resultados adecuados para una actividad, organismo o negocio. Según Martínez Miguel, “es ahí donde hay que poner mucho foco, teniendo además en cuenta no sólo las fuentes de datos internas de la propia organización, sino también fuentes de datos externas que puedan complementar y enriquecer los algoritmos. Cuantos más datos tengamos, que sean relevantes para un caso de uso, mejores resultados vamos a obtener. Y, por supuesto, esos datos deben estar gobernados por la calidad adecuada para poder ser utilizados”.
La preparación de los datos, que realizan los ingenieros antes de que entren los científicos, es una fase vital para que luego la analítica genere los resultados adecuados para una actividad, organismo o negocio.
La tecnología al servicio de la organización y no al contrario
El principal consejo del experto para aquellas instituciones, organismos o empresas que comienzan a dar sus pasos en el mundo de la inteligencia artificial es que tienen que partir siempre de sus objetivos y de su estrategia de negocio: tus fines y tus objetivos no tienen que cambiar porque estés utilizando una nueva tecnología. Lo que tienes que ver es cómo puede ayudarte la tecnología a cumplir esos objetivos que tienes como institución o como organización.
“La tecnología es un medio y no un fin. Esto parece obvio pero, a veces, se pierde de vista. Y como la tecnología tiene muchas modas, muchos momentos, hay empresas y organismos que empiezan a adoptarlas sin saber muy bien para qué. Nosotros trabajamos siempre con ellas para, en primer lugar, entender cuáles son sus prioridades como organización y, luego, ver cómo esas prioridades pueden ser respondidas con datos, con analítica o con inteligencia artificial”.
Esto significa evaluar dónde está la organización en su madurez del uso de los datos, a dónde puede ir y a dónde debe ir. “Es lo que se llama un descubrimiento de ‘casos de uso’, esto es, identificar esas aplicaciones concretas, esas preguntas que se pueden responder con datos y cómo se llevaría a cabo. Esto se hace teniendo siempre en cuenta cuáles son las que más impacto pueden tener y cuáles son más factibles a corto plazo”.
Tecnología, datos y personas: los tres ejes que hacen que funcione
Una vez identificados los objetivos de la organización y cómo pueden la inteligencia artificial y los datos contribuir a su consecución, lo recomendable es trabajar en un plan de acción en tres ejes: el eje de tecnología, el eje de datos y el eje de las personas.
“El eje de tecnología consiste en desplegar las plataformas y las herramientas necesarias para poder trabajar con los datos. En el eje de datos, como comentaba antes, es crítico identificar las diferentes fuentes, normalizarlos y ofrecerlos en formatos adecuados y con la calidad necesaria para poder trabajar con ellos. Por último, está el eje de personas, que es absolutamente crítico. Por un lado, creando capacidades específicas, especialistas en el tratamiento de datos, ingenieros, arquitectos, científicos de datos, expertos en visualización. Y por otro lado, transformando la cultura de la organización en una cultura que esté realmente dirigida por los datos y donde todas las áreas de la organización entiendan que tienen que compartir su información para poder tomar mejores decisiones”.
Trabajando en esos tres planos conseguimos que una organización obtenga realmente valor de esta tecnología. Si no se trabaja de esta forma coordinada, en estas tres dimensiones, al final se harán muchas inversiones en tecnología, pero que no llevarán a obtener resultados.
ProFuturo: la democratización del dato
La inteligencia artificial y los datos son críticos para tener éxito en la misión de ProFuturo: transformar la educación y llevarla a entornos vulnerables utilizando la tecnología. Esto es algo que ProFuturo ha tenido claro desde el principio y para lo que ha contado con Telefónica Tech, que ha acompañado a la fundación en su viaje de transformación para convertirse en una organización data-driven, una organización que toma sus decisiones a partir de los datos.
La inteligencia artificial y los datos son críticos para tener éxito en la misión de ProFuturo: transformar la educación y llevarla a entornos vulnerables utilizando la tecnología.
¿Cómo se ha sucedido este viaje? ¿En qué punto del camino nos encontramos? “Siguiendo las pautas ya mencionadas, primero se identificaron las preocupaciones y necesidades de la institución que podían ser respondidas por datos, y se identificaron los primeros casos de uso; después, trabajamos mucho en la preparación de los datos, que en el caso de ProFuturo requiere mucho foco, debido a la diversidad de datos que la institución maneja, procedentes de muchos países y de muchas herramientas formativas diferentes”.
Este trabajo, consolidado con el despliegue de una plataforma de tratamiento de datos en la nube, ha permitido hacer accesible a toda la organización los cuadros de mando y el monitoreo de todo lo que ocurre en la formación que ProFuturo propicia en todos los entornos y países en los que trabaja. Y de esta manera, toda la organización puede tomar mejores decisiones a partir de estos datos. Que cada persona tenga acceso al mejor dato en cada momento para tomar la decisión que tiene que tomar en su actividad diaria. Esto es lo que se conoce como democratización del dato.
“Una vez hecho esto, con los ‘cimientos de la casa’ terminados, estamos en disposición de ampliarla. De elaborar modelos mucho más avanzados, casos de uso predictivos, como por ejemplo, un recomendador de contenidos formativos para alumnos o una detección precoz de fracaso o abandono escolar, que podríamos prevenir. La inteligencia artificial y los datos nos ayudan en la consecución de esa educación personalizada en la que la formación se adapta a las capacidades del alumno y le permite crecer y mejorar sin límites”.
Si quieres saber qué más cosas nos contó Carlos Martínez, no te pierdas este vídeo.
