Cuando escuchamos el término “Dato” nos viene a la mente la idea de un número o valor, por ejemplo: nombre, dirección, ruc, entre otros, los cuales siempre han estado presentes a lo largo de nuestra existencia, y que en el caso de las empresas, estos pasaron a convertirse en “Activos Estratégicos”, al darse cuenta las compañías que estos datos se acumulaban siguiendo una tendencia exponencial, hasta el punto de tener millones de ellos y que procesados podrían suponer una nueva fuente de conocimiento para una futura toma de decisiones. Bajo este contexto, en la mayoría de los casos, el usuario piensa que la data histórica inicial va perdiendo relevancia hasta llegar al punto de no utilizarla, y es a partir de aquí en donde interviene la Inteligencia Artificial (Ai) al rescate, y utilizar toda la historia de los millones de datos almacenados, y nos provee de diferentes herramientas para obtener una ventaja competitiva.

Los proyectos de Inteligencia Artificial tienen una etapa de análisis que evidencia la calidad de los datos y los destila hasta obtener la data que realmente represente al negocio. En este ejercicio se determina la calidad de los datos y existen varias metodologías para trabajar inclusive con pocos datos o “sparse models”. A veces, las compañías también toman conciencia de la precariedad de su información, generalmente en sus bases de datos centrales llamados generalmente “Maestros”. Estos maestros incluyen: datos de clientes, datos de proveedores, datos de insumos (SKUs), exactitud de su inventario, entre otros. Es aquí, que las empresas deben tomar la decisión de “limpiar y ordenar” esta información, de otro modo sufrirán de algo endémico que se evidencia en las discrepancias de sus diversos reportes de control de gestión o medición de sus KPIs.

La mayoría de veces las empresas temen que el proyecto de limpieza de datos conlleve demasiado tiempo o no aporte valor al negocio con resultados tangibles. En ese sentido, es necesario resaltar dos puntos: En primer lugar, un proyecto de limpieza de datos permite encontrar datos duplicados, en el caso de almacenes, permite una mejor gestión del inventario, identificar los diferentes proveedores que se tiene para un mismo ítem o incluso proveedores fantasmas, optimizar las órdenes de compra, etc. En segundo lugar, la Inteligencia Artificial sigue en un camino de constante crecimiento gracias a las innovaciones en hardware que se han presentado, las plataformas en nube que permiten acceder a más recursos por costos razonables y a la prueba y error a un ritmo más acelerado, que permite reducir tiempos en los proyectos.

La inversión en el activo más importante de una empresa, que es su información, amerita el mantenerla ordenada, completa y sin redundancias, el ROI de estos proyectos es bastante alto, así como la calidad de las decisiones que se pueden lograr a partir de una nueva infraestructura de conocimiento.