La IA inteligente necesita datos inteligentes: la gestión de datos lo hace posible

Agentforce y las aplicaciones de IA están revolucionando la forma en que operan las empresas. Sin embargo, el rápido crecimiento de datos que genera el uso de la IA plantea un desafío fundamental: gestionarlos de forma responsable. ¿La solución? La gestión de datos.

Gestionar los datos de forma segura y responsable es ahora más importante que nunca. El gobierno de datos para la IA ayuda a las empresas a cumplir con las regulaciones cambiantes y a mantener la confianza del cliente. Sin embargo, ignorar la gestión de datos puede provocar violaciones de seguridad, incumplimientos normativos y pérdida de confianza por parte del cliente.

Más datos equivalen a más complejidad

Lo que está en juego es importante. Incumplir las leyes de privacidad de datos puede costar a las empresas hasta 14,8 millones de dólares, y las violaciones de datos alcanzan los 4,45 millones de dólares por incidente. Estos costes resaltan aún más la necesidad de contar con una gestión de datos sólida.

Aunque la IA permite experiencias personalizadas, también genera nuevas preocupaciones sobre seguridad y privacidad. Actualmente, cerca del 80% de los profesionales de TI siente presión para adoptar la IA, pero casi la mitad duda que sus sistemas de seguridad puedan mantenerse al día. Muchos no fueron diseñados para procesar los enormes volúmenes de datos que requieren soluciones como Agentforce y aplicaciones de IA.

A diferencia de los chatbots tradicionales basados en reglas, Agentforce y las aplicaciones de IA necesitan muchos más datos para operar eficazmente, por varias razones:

• Aprendizaje a partir de datos: los modelos de IA identifican patrones y toman decisiones analizando grandes conjuntos de datos. Cuantos más datos tengan, mejor comprenderán y generalizarán, lo que les permitirá rendir con mayor eficacia.
• Complejidad de las tareas: Agentforce asume tareas desafiantes como el procesamiento del lenguaje natural, reconocimiento de imágenes y análisis predictivo, que requieren detectar patrones y matices sutiles en grandes volúmenes de datos.
• Entrenamiento del modelo: entrenar un modelo de IA implica ajustar millones (o miles de millones) de parámetros para minimizar errores. Este proceso requiere grandes volúmenes de datos para que el modelo aprenda y funcione con precisión.
• Mejora continua: los sistemas IA se vuelven más inteligentes con el tiempo. A medida que se exponen a nuevos datos, se adaptan y mejoran su rendimiento.
• Manejo de la variabilidad: Agentforce a menudo necesita lidiar con entradas impredecibles y diversos escenarios. Por ejemplo, un modelo de lenguaje debe comprender jerga, dialectos y contexto. Esto requiere formación en diversos conjuntos de datos.

Agentforce y las aplicaciones de IA pueden ahorrar tiempo, aumentar la productividad y mejorar la eficiencia en todas las operaciones. Para aprovecharlas de forma segura, es clave reforzar la gestión de datos y evitar nuevas vulnerabilidades.

3 pasos de la gestión de datos para la IA: convertir el cumplimiento en una ventaja competitiva

A medida que los sistemas IA analizan cantidades masivas de datos, los datos confiables se vuelven esenciales para el éxito. A medida que el volumen y la complejidad de los datos crecen, también lo hacen los riesgos asociados a su manejo incorrecto. Estos son algunos pasos prácticos que su organización puede implementar para fortalecer su estrategia de gestión de datos.

Paso 1. Enmascare los datos confidenciales en todas las etapas del proceso de desarrollo

Agentforce se vuelve más útil y preciso a medida que procesa más datos. Sin embargo, gran parte de esos datos a menudo incluyen información confidencial, como nombres, números de la seguridad social, detalles de tarjetas de crédito, registros médicos o ingresos por ventas.

El primer paso para fortalecer la gestión de datos es enmascarar los datos confidenciales durante todo el ciclo de vida del desarrollo. El enmascaramiento de datos consiste en reemplazar la información confidencial con datos ficticios (pero realistas) para mantener la integridad y la usabilidad de un conjunto de datos. Al utilizar el enmascaramiento de datos, los desarrolladores pueden trabajar con conjuntos de datos realistas en entornos sandbox (espacios seguros y aislados que se utilizan para probar software) sin exponer datos reales de clientes.

El enmascaramiento de datos es importante para las organizaciones que necesitan cumplir con regulaciones como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD), la Ley de Transferibilidad y Responsabilidad del Seguro Médico (HIPAA) y la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA).

Estas leyes exigen controles estrictos sobre cómo se gestionan los datos, incluso en entornos que no son de producción. Al enmascarar los datos confidenciales con herramientas como Data Mask, las organizaciones pueden reducir el riesgo de fugas accidentales y refuerzan su compromiso con la protección de la confianza del cliente, lo cual es fundamental al implementar soluciones de IA que se basan en el análisis de la información del cliente.

Paso 2. Centralice la gestión del cumplimiento y la privacidad

Las leyes de privacidad de datos otorgan a los clientes derechos clave: solicitar la eliminación de sus datos, limitar cómo se procesan y controlar su uso.

Para cumplir con estas normativas, las empresas deben poder eliminar, archivar u ofuscar la información personal según lo exijan los organismos reguladores. Además, deben ser transparentes en el uso de los datos, obtener el consentimiento adecuado y mantener registros detallados sobre su acceso y procesamiento.

En el caso de las aplicaciones de IA, que analizan grandes volúmenes de información, cumplir con estos requisitos es esencial para preservar la confianza del cliente y evitar sanciones. A medida que las regulaciones se vuelven más complejas, centralizar la gestión del cumplimiento es clave para evitar inconsistencias, multas costosas y retrasos.

Adoptar la IA de forma responsable exige una estrategia integral centrada en la privacidad. Esto incluye la gestión de Solicitudes de interesados (DSR), el consentimiento y la transparencia en el uso de los datos del cliente. Al centralizar estos procesos, las empresas pueden reducir riesgos, simplificar el cumplimiento y adelantarse a los cambios normativos.

Herramientas como Privacy Center de Salesforce automatizan tareas clave, como el monitoreo del cumplimiento y la eliminación de datos. Por ejemplo, puede señalar posibles infracciones en los sistemas IA para alinearse con el RGPD, HIPAA, CCPA y otras regulaciones.

Además, la automatización reduce la carga manual del cumplimiento normativo. Esto libera recursos para innovar en IA y ayuda a minimizar las costosas multas por incumplimiento. También permite eliminar registros y archivos innecesarios tanto en producción como en entornos sandbox, cumpliendo con las regulaciones de minimización de datos.

Paso 3. Garantice la continuidad del negocio mediante la copia de seguridad de los datos críticos para la IA

La confiabilidad de los datos será más crucial que nunca a medida que la IA se integre profundamente en las operaciones empresariales. La pérdida de conjuntos de datos clave puede provocar un tiempo de inactividad significativo y la pérdida de oportunidades para obtener información valiosa. Para evitar estos riesgos, las empresas necesitan la capacidad de recuperarse rápidamente de las interrupciones causadas por errores humanos, fallas del sistema o amenazas cibernéticas.

Una forma de garantizar la integridad de los datos es haciendo copias de seguridad automáticas de los conjuntos de datos críticos a intervalos regulares. Estas copias de seguridad proporcionan un almacenamiento seguro para proteger contra eliminaciones accidentales, interrupciones y violaciones de seguridad. Los datos deben ser fáciles de restaurar o exportar cuando sea necesario, con total visibilidad de cada operación de copia de seguridad para que los equipos puedan realizar un seguimiento rápido del progreso e identificar cualquier problema.

Las notificaciones en tiempo real también informan a los equipos sobre las copias de seguridad de datos y las actividades de recuperación, lo que garantiza que no pasen desapercibidas las actividades clave. El acceso a información en tiempo real ayuda aún más a las organizaciones a rastrear tendencias, evaluar el rendimiento y optimizar las prácticas de gestión de datos.

Salesforce Backup reúne todas estas capacidades, lo que ayuda a las empresas a mantener el control sobre sus datos y a respaldar la confiabilidad de las operaciones impulsadas por la IA. Además de minimizar los contratiempos, respalda la estabilidad a largo plazo y mantiene los servicios de IA funcionando sin problemas.

Priorizar la gestión de datos para la IA (porque la confianza no se puede automatizar)

Generar confianza en los proyectos de IA comienza con la priorización de gestión de datos. Al centrarse en estos tres pasos prácticos (enmascarar los datos confidenciales, centralizar los esfuerzos de cumplimiento y garantizar la continuidad del negocio), su empresa puede afrontar las complejidades de la IA con confianza.

Estos pasos no solo fortalecen la confianza de sus clientes, sino que también le ayudan a innovar de forma responsable y eficaz en un mundo cada vez más impulsado por la IA. Y con las herramientas adecuadas, su camino hacia una gestión de datos efectiva para la IA estará bien encaminado.

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