Las empresas acumulan durante años datos valiosos atrapados en formatos inaccesibles: PDFs de propuestas, hojas de cálculo olvidadas, documentos de estudio que solo conoce quien los creó...
En su conjunto, invisibles para la organización, estos datos dispersos tienen mucho valor; un valor que se multiplica cuando se combinan y enriquecen con datos externos y se procesan con la inteligencia artificial más avanzada.
Datos propietarios/ internos: Datos de facturación, inventario, devoluciones, datos y feedback de clientes, datos logísticos, datos de tráfico web, correlaciones etc.
Datos públicos/ externos: Datos oficiales abiertos, informacíón comercial de pago, datos sectoriales o macroeconómicos, registros mercantiles o catastrales, datos geoespaciales, estudios de mercado de consultoras especializadas, estudios académicos
Ya no tienes que ser una gran multinacional para aprovechar estos datos
El recurso más infrautilizado son los datos
¿Cómo extrae la inteligencia artificial valor de los datos?
La ley también impulsa la creciente economía del dato
Ley / directiva
Directiva de Datos Abiertos (UE, 2019)
Estrategia de Datos (UE, 2020)
Ley de Gobernanza de Datos (UE, 2022)
Ley de Mercados Digitales (UE, 2022)
Ley Crea y Crece (España, 2022)
Ley de Servicios Digitales (UE, 2022)
Ley de Datos (UE, 2024)
Objeto legislativo
Reutilización de los datos de las entidades públicas
Promover mercado único de datos
Regular el intercambio de datos
Obligar a plataformas digitales a compartir datos
Promover digitalización y acceso a datos
Obligar a compartir datos de algoritmos y usuarios
Eliminar barreras establecidas por Big Tech
Beneficios para PYMES
Acceso gratuito a datos oficiales
Acceso sencillo a datos
Facilita acceso seguro a datos sensibles
Acceso a datos de Big Tech (Google, Meta etc.)
Aumenta datos compartidos en ecosistemas financieros
Incrementa datos disponibles sobre tendencias digitales
Accesibilidad a datos del Internet de las Cosas
No hay que olvidar la importancia de la calidad y el contexto
Obviamente, la cantidad, calidad y relevancia de los datos determinan los resultados que obtiene un sistema de inteligencia artificial.
Menos obvio, pero casi tan importante es la contextualización.
El contexto es el hilo conductor que transforma meras secuencias de datos en narrativas coherentes, fiables y accionables. Sin el contexto adecuado, la IA opera en un vacío probabilístico y su fiabilidad se resiente.
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