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Datos confiables: el verdadero motor del éxito en inteligencia artificial

La calidad de los datos es clave para que la IA impulse decisiones estratégicas, innovación y eficiencia empresarial

La inteligencia artificial (IA) está redefiniendo la forma en que operan las organizaciones en Latinoamérica y el mundo. Según PricewaterhouseCoopers, se estima que la IA aportará USD 15,7 billones a la economía global para 2030. Sin embargo, su verdadero impacto depende de un factor crítico: la calidad de los datos que alimentan sus modelos.

Un estudio reciente de IDC confirma que la adopción exitosa de IA está directamente relacionada con la capacidad de las empresas para recopilar, integrar y gestionar datos confiables, accesibles y actualizados. En este contexto, el concepto de Healthy Data se posiciona como el estándar para construir soluciones de IA efectivas y responsables.

Healthy Data: la base de una IA eficiente

La calidad de los datos no es solo una cuestión técnica, sino estratégica. Plataformas como InterSystems IRIS Data Platform e IRIS for Health permiten a las empresas:

  • Integrar grandes volúmenes de información en tiempo real
  • Normalizar datos provenientes de múltiples fuentes
  • Construir modelos de IA precisos y trazables

Este enfoque ha generado avances significativos en sectores clave:

Salud

Los hospitales pueden predecir el riesgo de sepsis o reingreso de pacientes mediante el análisis de tendencias clínicas.

Finanzas

Las entidades financieras identifican créditos con alto riesgo de impago antes de que ocurran, optimizando la gestión del riesgo.

Logística

Se anticipan retrasos en la cadena de suministro por factores externos como el clima, mejorando la planificación operativa.

Manufactura

El mantenimiento predictivo permite maximizar el tiempo de actividad y reducir fallas en maquinaria crítica.

IA en acción: decisiones más inteligentes y personalizadas

Las capacidades avanzadas de IA están ayudando a las empresas a:

  • Mejorar diagnósticos médicos con datos procesados en tiempo real
  • Detectar patrones de impago en créditos financieros
  • Reducir fallas operativas mediante monitoreo inteligente de equipos
  • Crear nuevas fuentes de ingresos y mejorar la experiencia del cliente

“La IA solo puede ser verdaderamente efectiva si se basa en datos de calidad. En InterSystems, estamos comprometidos con facilitar la integración y gestión de datos para que las empresas tomen decisiones estratégicas con precisión y agilidad”, afirma Andrés Torres, Sales Executive de InterSystems Latam.

Gobernanza, ética y trazabilidad: pilares de una IA responsable

FICO, líder en analítica aplicada, ha desarrollado un enfoque multicapa que incluye:

  • Pruebas de sesgo demográfico
  • Documentación transparente de metodologías
  • Auditorías externas independientes
  • Comités de ética en IA y capacitación continua

Este modelo busca garantizar que cada decisión crediticia o empresarial sea justa, trazable y responsable, especialmente en sectores sensibles como salud y finanzas.

El futuro de la IA: confiabilidad y competitividad

La transformación digital no se trata solo de adoptar IA, sino de gestionar los datos que la hacen posible. Empresas como InterSystems están liderando este cambio, ofreciendo tecnologías que permiten incorporar IA en las operaciones diarias de forma eficiente, segura y escalable.

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