3 estrategias de los CIO para potenciar la IA con datos no estructurados
Los datos son la base de la IA, y para los CIO, el verdadero reto reside en aprovechar el valor oculto en los datos no estructurados.
Key Takeaways
Cerca del 90% de la información empresarial se compone de datos no estructurados, los cuales incluyen documentos, correos electrónicos, vídeos y contenido de redes sociales. A diferencia de los datos estructurados, estos son tradicionalmente difíciles de organizar; no obstante, contienen la clave para una comprensión profunda del cliente y la innovación impulsada por IA.
A pesar de su potencial, muchas organizaciones aún luchan por integrar estos activos de manera eficaz. Para abordar este desafío, Salesforce entrevistó a 20 CIO de diversos sectores. Sus conclusiones revelan tres estrategias críticas para transformar esta información en una ventaja competitiva real.
1. Lograr la integración total: Datos listos para la IA
Los datos no estructurados solo pueden generar valor para la IA cuando están integrados y accesibles en una plataforma unificada. Para los CIO, esto significa conectar documentos, correos electrónicos, imágenes, registros de sistemas y otras fuentes en un mismo entorno de datos. Sin esta integración, gran parte de los datos no estructurados permanece aislada en distintos sistemas, lo que dificulta su análisis y limita el impacto de la IA en la organización.
Un CIO de una empresa de servicios financieros lo resumió así:
Hoy, tecnologías como Agentforce, la búsqueda híbrida de Data Cloud y la generación aumentada por recuperación (RAG) permiten conectar datos estructurados y datos no estructurados. De esta manera, los agentes de IA pueden recuperar información relevante y convertirla en conocimiento útil para el negocio.
2. Inteligencia predictiva: Información accionable
Los datos no estructurados contienen información clave para identificar patrones, riesgos y oportunidades que no aparecen en los datos tradicionales. Comentarios de clientes, conversaciones de soporte, registros de sistemas o documentos internos pueden revelar señales tempranas que ayudan a las empresas a anticipar problemas antes de que ocurran.
Un director general de una empresa tecnológica global lo expresó así:
Gracias a la IA, los agentes inteligentes pueden analizar continuamente grandes volúmenes de datos no estructurados, detectar anomalías y activar respuestas automatizadas. Como resultado, las organizaciones pueden pasar de un modelo reactivo a una toma de decisiones predictiva y basada en datos.
Conozca la perspectiva de los CIO sobre los datos no estructurados.
La IA agéntica comienza con el aprovechamiento de los datos no estructurados: 20 CIO comparten sus estrategias.
3. Gobernanza y seguridad: Confianza y cumplimiento
Para los CIO, gestionar datos no estructurados de forma segura es tan importante como analizarlos. Sin un marco claro de gobernanza, estos datos pueden convertirse rápidamente en repositorios desorganizados que aumentan los riesgos de seguridad y de cumplimiento normativo.
Un responsable de datos y análisis de una empresa energética lo explicó así:
Por esta razón, las organizaciones necesitan implementar gobernanza automatizada de datos no estructurados, que incluya:
- Clasificación y etiquetado de datos
- Políticas de encriptación y retención
- Controles de acceso dinámicos basados en IA
El futuro de la IA empresarial depende de los datos no estructurados
El éxito de la IA empresarial dependerá cada vez más de la capacidad de las organizaciones para integrar, analizar y gobernar los datos no estructurados. Cuando estos datos se gestionan correctamente, las empresas pueden mejorar la automatización, impulsar la inteligencia predictiva y tomar decisiones más informadas.
Plataformas como Salesforce Data Cloud permiten conectar fuentes de datos, contextualizar la información y alimentar agentes de IA capaces de transformar los datos no estructurados en conocimiento accionable.
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Preguntas frecuentes
Principalmente porque representan el 90% de la información de la empresa. Al procesarlos, la IA obtiene un contexto mucho más rico y humano que no se encuentra en las bases de datos tradicionales.
La generación aumentada por recuperación (RAG) permite que la IA consulte documentos específicos de la empresa para responder preguntas. De este modo, las respuestas son precisas y basadas en datos reales.
Los principales desafíos incluyen integración de múltiples fuentes de datos, análisis eficiente y gobernanza adecuada. Sin una estrategia clara, los datos no estructurados pueden quedar aislados y no generar valor para la organización.
