Fuentes centralizadas de verdad gobernada: tecnología universitaria

Un imperativo para la adopción de la IA: fuentes centralizadas de verdad gobernada

Una sesión de preguntas y respuestas con Cody Irwin

A medida que las barreras de entrada a la IA disminuyen y los análisis se ofrecen como autoservicio, los diseñadores de datos reflexionan sobre los pasos para lograr que la adopción de la IA tenga éxito con datos centralizados y gobernados. Aquí, hablamos con Cody Irwin, director de adopción de IA de Domo, para pedirle su opinión sobre las estrategias de adopción para equipos empresariales que apuntan a construir una base de datos que llevará a la institución de la experimentación con IA a la ejecución en el mundo real.

María Grush: Hemos oído hablar de los peligros de los datos aislados durante años. ¿Cómo cambia esto ahora con la IA?

Cody Irwin: El acceso a los datos y la gobernanza plantean algunos de los mayores obstáculos para desbloquear las eficiencias prometidas detrás de la IA generativa. A los líderes se les ha dicho durante años que construir un almacén de datos, o lago, es fundamental para la visibilidad y la toma de decisiones para el análisis. Esa necesidad se ha convertido ahora en un imperativo. La barrera de entrada ya no es «¿Conoce SQL, ciencia de datos y técnicas de visualización?» Es simplemente: «¿Sabes palabras?» Para empoderar a la empresa, los líderes de datos deben crear fuentes centralizadas de verdad gobernada.

gruñido: ¿Se entiende bien la IA en el contexto de la gobernanza de datos de la educación superior? ¿Existe un «déficit de confianza» que superar?

irwin: El déficit de confianza existe en todas partes, pero es especialmente agudo en la educación superior. Las instituciones educativas dependen de los datos para gestionar las admisiones, la ayuda financiera, la investigación, las publicaciones, las acreditaciones, la recaudación de fondos, el cumplimiento y las operaciones. Una información errónea suele ser pública y puede tener graves consecuencias para la credibilidad institucional. Dado que el acceso a los datos y el análisis son cada vez más de autoservicio, los líderes de datos tienen la responsabilidad de crear y gestionar datos centralizados y certificados.

gruñido: Sé que se trata de cuestiones complejas y que tenemos poco tiempo aquí, pero ¿cuáles son algunas de las cualidades de los modelos de datos en las que los líderes de diseño deberían trabajar?

irwin: Hemos visto valor en el modelado de datos que tiene en mente la IA y la flexibilidad. Específicamente, las instituciones deberían considerar la adopción de una «arquitectura de medallón» donde los «conjuntos de datos de oro» estén expuestos para su uso por parte de los tomadores de decisiones. Además, la IA se nutre del contexto, lo que requiere algo más que simplemente hacer que los datos estén disponibles: los modelos de datos deben mostrar una semántica que proporcione un contexto organizacional que la IA pueda aprovechar para brindar respuestas más significativas y precisas.

gruñido: ¿Podría darnos un ejemplo de cómo los diseñadores pueden trabajar eficazmente con plataformas de productividad de datos?

irwin: El primer paso para la mayoría de los diseñadores de datos es hacer que los datos estén disponibles centralmente a través de una interfaz gobernada. Deben proporcionar la capacidad de recuperar o integrar datos de casi cualquier entorno de origen. Esa centralización debería permitir la implementación de políticas, seguridad, registro y certificación. La centralización debe empoderar y no restringir a los tomadores de decisiones. Si no es fácil, la gente tiende a encontrar una manera de evitarlo. Mi empresa, Domo, proporciona interfaces controladas además de ese tejido de datos centralizado para análisis de autoservicio e interacciones sencillas con IA.

gruñido: ¿Cómo pueden las personas ser líderes de diseño sólidos en una cultura de IA cambiante con necesidades masivas de datos?

irwin: La base de datos es fundamental. Cuanto más rápido los diseñadores puedan establecer una base, más rápidamente sus clientes internos se sentirán empoderados. Recomendamos no dejar que la perfección sea enemiga del progreso. Los líderes de diseño deben priorizar lo que creen que sería de mayor impacto y actuar rápidamente para publicarlo.

[Editor’s note: Image by AI. Microsoft Image Creator by Designer.]