El informe “The AI Trust Gap Report”, elaborado por Denodo para evaluar la brecha de confianza entre lo que necesitan las organizaciones para llevar la IA a producción y lo que en la actualidad son capaces de ofrecer, revela que el 58 % de las compañías en España considera que la IA solo es fiable cuando los datos son accedidos en tiempo real. Y, además, un 20 % exige datos con una latencia inferior a un minuto. Esto revela que la inmediatez es un factor que hace que los sistemas de IA generen resultados precisos que permitan escalar hacia casos de uso más avanzados y autónomos.
El estudio señala que el 68 % de las organizaciones españolas ya cuenta con iniciativas de IA en producción y un 32 % que planifica nuevos proyectos basados en esta tecnología. Sin embargo, la evolución de la IA de chatbots a agentes capaces de tomar decisiones independientes exige que los datos sean de calidad.
En este sentido, las empresas tienen que afrontar varios desafíos para que los datos tengan la calidad suficiente para poner en marcha los proyectos de IA. Uno de los retos está relacionado con la dispersión de los datos. El 44 % de las iniciativas de IA en España se apoya en entre 250 y 549 fuentes de datos distintas, y un 16 % trabaja con más de 1.000 fuentes procedentes de múltiples sistemas.
Al mismo tiempo, esta dispersión dificulta el acceso a la información. El 32 % de las organizaciones considera muy difícil o difícil conectar y acceder a datos distribuidos entre distintos entornos. Y, a la vez, muchas empresa tienen dificultades para mantener un visión coherente de sus datos. El 38 % de las compañías tiene problemas para estandarizar metadatos que difieren entre sistemas, mientras que un 30 % señala dificultades para identificar con claridad qué sistema actúa como fuente de referencia fiable para sus iniciativas de IA.
Al mismo tiempo, otro problema que tienen que afrontar es el la gobernanza. Un 38 % de los equipos de IA identifica el cumplimiento normativo como su principal desafío en materia de datos, mientras que otro 38 % reconoce dificultades para asegurar la calidad y la limpieza de los datos utilizados por la IA. Y el 26 % considera muy difícil o difícil garantizar un control de accesos adecuado sobre la información sensible.
“Cuando un agente de IA activa un resultado empresarial, no hay espacio para datos obsoletos o no controlados. Para escalar la IA agéntica con confianza, las empresas deben ir más allá de los silos de datos estáticos y adoptar una base de información real, gobernada y relevante para el contexto”, señala Dominic Sartorio, vicepresidente de Marketing de Producto en Denodo.
