Hay canciones que acaban formando parte de la banda sonora de una etapa de tu vida sin que tú las elijas. Simplemente estaban allí, sonando una y otra vez, hasta quedar asociadas para siempre a un lugar, a unas personas o a una rutina. En mi caso, una de esas canciones es La casa por el tejado, de Fito & Fitipaldis, que me acompañó muchas veces en el autobús camino del IES Luces.
Nunca imaginé que, dos décadas después, aquella canción volvería a convertirse en una compañera de viaje. No durante un trayecto en autobús, sino teniendo la primera interacción con organizaciones que afrontan el reto de su transformación digital.
Con los años he descubierto que casi todas esas primeras reuniones siguen un guion muy parecido. Empiezan hablando de herramientas, de datos, de procesos o de los desafíos a los que se enfrentan. Pero, antes de que hayan pasado diez minutos la conversación acaba girando, casi de forma inevitable, hacia la Inteligencia Artificial. Es en ese momento cuando empiezan a surgir las preguntas sobre asistentes inteligentes, agentes, automatización o la última herramienta de la que todo el mundo habla. Parece que el siguiente paso natural en cualquier proceso de digitalización pasa por implantar la IA cuanto antes. Ahí es cuando suelo interrumpir con una cuestión que, a simple vista, parece de lo más sencilla:
—¿Cómo están vuestros datos?
La respuesta rara vez es inmediata. Tras unos segundos de silencio empiezan a aflorar los problemas de siempre: información dispersa entre distintas herramientas, varias versiones de un mismo documento circulando al mismo tiempo o procesos cuyo funcionamiento solo conoce una persona que ha ido acumulando durante años toda la información necesaria en documentos propios y, sobre todo, en su memoria.
Es justo en ese momento cuando vuelve a sonar en mi cabeza aquella canción de Fito.
Porque, por mucho que hablemos de inteligencia artificial, todo acaba dependiendo de algo mucho
más básico: los datos. Antes de pensar en automatizaciones, asistentes inteligentes o agentes, conviene asegurarse de que los cimientos sobre los que queremos construir existen y son sólidos. De lo contrario,
cualquier proyecto nacerá con una debilidad difícil de corregir.
En el mundo de los datos hay una expresión que resume muy bien esta realidad: garbage in, garbage out. Su significado es tan simple como contundente: si los datos de entrada son malos, el resultado también lo será. Ningún modelo de inteligencia artificial, por avanzado que sea, puede cambiar esa regla.
Es lógico que ocurra. Resulta mucho más atractivo hablar de asistentes inteligentes, agentes o automatización que de calidad del dato, gobernanza o metadatos. Lo primero vende futuro; lo segundo obliga a revisar procesos, ordenar la información y hacer un trabajo mucho menos vistoso, pero imprescindible.
Seguimos esperando que la inteligencia artificial resuelva por sí sola problemas que, en realidad, son de organización. Pero la IA trabaja con los datos que recibe. Si esos datos son incompletos, están desactualizados o cada departamento maneja una versión distinta de la realidad, el resultado difícilmente será mejor.
Por eso, las conversaciones realmente importantes empiezan con preguntas mucho menos espectaculares: quién mantiene un dato, por qué existen tres versiones distintas de un mismo documento, cómo se valida la información o qué ocurre cuando la persona que llevaba veinte años haciéndolo todo en un departamento se jubila. Responder a esas preguntas obliga a las organizaciones a mirar hacia dentro. Implica revisar procesos, definir responsabilidades sobre la información y entender cómo fluye entre los distintos departamentos. Con demasiada frecuencia, cada área genera y gestiona sus datos pensando únicamente en sus propias necesidades, sin tener en cuenta que esos mismos datos serán utilizados posteriormente por otras personas o procesos de la empresa. Romper esos silos, documentar el conocimiento y establecer una gestión más horizontal de la información es un paso imprescindible antes de plantearse cualquier proyecto de inteligencia artificial.
Dentro de la actividad que desarrollamos en CTIC comprobamos una y otra vez que ésta es la realidad. Muchas empresas y organizaciones se acercan interesadas en descubrir cómo puede ayudarles la inteligencia artificial y terminan entendiendo que el primer paso no consiste en elegir una herramienta o un modelo, sino en preparar la organización para poder aprovecharla. Solo entonces la inteligencia artificial deja de ser una promesa para convertirse en una herramienta capaz de aportar un valor real.