Qlik: cómo la IA está haciendo atractiva otra vez la gobernanza de datos
Siempre se ha reconocido la importancia de los datos para el buen funcionamiento de los negocios. Sin embargo, parece que es hasta la entrada de la Inteligencia Artificial (IA) cuando comienza a reconocerse también la relevancia de contar con estándares de calidad y gobernanza que permitan a estos datos ser útiles. Josh Good, vicepresidente de Estrategia y Desarrollo de Mercado en Qlik, indicó en entrevista que “sin buenos datos, no se puede usar IA. Es muy difícil”.
En entrevista con DPL News, Good explicó cómo la evolución de la IA ha reconfigurado las prioridades de las organizaciones, impulsando una renovada atención a la integridad, trazabilidad y utilidad de la información, por lo que aseguró que actualmente la “gobernanza es sexy otra vez”.
Durante años, el análisis de datos se debatió entre el control estricto y la autonomía del usuario. “Tuvimos un periodo con mucha analítica altamente gobernada, allá por los 2000, y eso llevó a los usuarios a buscar soluciones por su cuenta”, recordó Good. Esa tensión dio paso al auge del autoservicio, pero hoy el péndulo ha vuelto a moverse, lo que ha reforzado el modelo de negocio de la propia compañía.
“Ha sido un gran impulso para nuestro negocio, debido a la importancia de la gobernanza y los pipelines por los que se introducen los datos a través de la integración de datos y las herramientas de calidad”, señaló.
“Lo que ha sucedido con la IA es que ha cambiado por completo la cantidad de datos que la gente está utilizando, por lo que el gran reto que tienen todas las organizaciones es que los datos perfectos no los valen, pero los datos de pésima calidad tampoco son útiles. Así que encontrar ese equilibrio entre calidad y utilidad y hacer que los datos más importantes sean de alta calidad se convierte en algo realmente importante”, aseguró.
En ese sentido, para enfrentar el desafío de trabajar con datos de distinta calidad, Qlik promueve una arquitectura flexible basada en niveles, bajo “la idea de arquitectura de medallón: datos bronce, plata y oro”, explicó. Los datos oro son de alta calidad, los plata son utilizables pero con precaución, mientras que los bronce sólo se recomiendan bajo responsabilidad del usuario.
Este enfoque se complementa con indicadores de confianza. “Tenemos un trust score para los datos y otro para la IA”, dijo. Estos puntajes evalúan aspectos como la completud, la tasa de error y la actualidad de la información, permitiendo al usuario decidir si los datos son adecuados para su propósito.
Good lo resume con un ejemplo cotidiano: “si quieres saber cuánto caminaste, no necesitas saberlo al centímetro. Pero si vas a pavimentar una calle, sí importa. Lo clave es que el usuario entienda la calidad del dato”.
Datos y analistas más eficientes con IA
En el caso del uso de IA, Good identificó principalmente dos tendencias. Por un lado, reconoció que la IA ha facilitado tareas como construir un pipeline, analizar datos o formar una nueva visualización, donde ya existía experiencia en el uso de IA. Apuntó, además, que la IA ahora está abriendo oportunidades para hacer nuevas tareas como análisis predictivo y prescriptivo, así como usar IA Agéntica para combinar diferentes tipos de datos, como los estructurados y no estructurados.
Aunque Qlik ha integrado IA en sus productos desde hace años –al menos desde 2018 a través de chatbots–, Good aclaró que el objetivo no es reemplazar al usuario, sino asistirlo. Con herramientas como Qlik Predict, los usuarios pueden realizar análisis avanzados sin ser científicos de datos. “Eso normalmente lo hacía un data scientist, ahora lo puede hacer un usuario en unos cuantos clics”, comentó.
Asimismo, apuntó a la existencia de un cambio generacional que podría acelerar la adopción de interfaces basadas en IA. Mientras que la generación Z creció usando un móvil de forma nativa, la próxima generación Alpha crecerá alrededor de la IA, por lo que sus “expectativas en torno a la interacción son muy diferentes”, enfocadas principalmente en instrucciones con lenguaje natural.
“Estamos viendo que se van a convertir en interfaces multimodales que tendrán una combinación de entrada de texto al estilo ChatGPT y apuntar y hacer clic, arrastrar y soltar, que van a empezar a fusionarse”, agregó, al señalar que podrán adaptarse según el usuario y el momento de uso.
Seguridad y trazabilidad en la era de la IA
La privacidad de los datos es otro eje que ha cobrado relevancia. Good reconoció que para algunas empresas “enviar su información propietaria a un modelo de lenguaje grande es riesgoso. No sabes qué va a pasar con tus datos, y eso no es aceptable”.
Por eso, Qlik ha desarrollado soluciones como Qlik Answers, que permiten consultar contenido no estructurado sin salir del ecosistema de la empresa. “El usuario puede hacer preguntas y la herramienta responde con base en múltiples documentos, pero también te dice de dónde sacó cada parte de la respuesta”, sin que se tenga que salir del ecosistema del cliente o de la compañía.