2025-05-06
HaiPress
Elida Godínez,directora de Data e Inteligencia Artificial en IBM,platicó con DPL News sobre cómo la arquitectura de datos se convierte en la base para implementar soluciones de IA exitosas.
Foto: IBM
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La transformación digital ya no es una opción,sino una necesidad estratégica para las empresas que buscan mantenerse competitivas. La Inteligencia Artificial (IA) juega un papel clave en este proceso y,para que sus beneficios sean reales y escalables,es necesario contar con una arquitectura de datos sólida,flexible y bien gobernada.
Elida Godínez,directora de Data e Inteligencia Artificial en IBM México,platicó con DPL News sobre cómo la arquitectura de datos se convierte en la base para implementar soluciones de IA exitosas. También explicó cómo la compañía ha diseñado una estrategia enfocada en modelos pequeños,híbridos y accesibles,adaptados a las necesidades de cada cliente.
“La evolución que están viviendo las industrias está ayudando a superar muchos rezagos en materia de automatización y transformación”,comentó Elida Godínez. Aseguró que esta irrupción tecnológica está modificando la forma en que las empresas adoptan la tecnología.
La directora reconoció que,en un inicio,la adopción fue conservadora. Sin embargo,los resultados obtenidos en las primeras etapas han impulsado una aceleración significativa en su implementación: “Creo que (las empresas) empezamos muy tímidamente,pero ahora que ya se probó la primera etapa,está avanzando muy rápidamente”.
Según la especialista,esta transformación permite resolver retos clave dentro de las organizaciones,como los cuellos de botella y otras limitaciones operativas que antes frenaban su crecimiento.
Para IBM,el desarrollo de soluciones de IA comienza con una arquitectura de datos bien definida. “La arquitectura de datos es una referencia clave dentro de la industria,ya que permite mapear,organizar y centralizar todas las fuentes de datos que se generan a lo largo de los distintos procesos de negocio”,explicó Godínez.
Dijo que en el caso específico de un banco,esta arquitectura identifica desde el origen de la información hasta su almacenamiento y uso estratégico. “Se identifican todos los procesos donde se genera información,desde que el cliente llega y se da de alta,hasta que solicita productos como un crédito hipotecario o seguros”.
La ejecutiva destacó que “la arquitectura va a mapear todo lo que puede generar una fuente de datos,tenerlas claras por industria,dependiendo del core del negocio”.
Además,señaló que estas fuentes se integran en un repositorio central híbrido,como lo hace la solución Watson.data de IBM,que permite aprovechar inversiones tecnológicas previas y gestionar la información de forma unificada.
Elida Godínez indicó que una vez identificadas y organizadas,estas fuentes de información se consolidan en un repositorio central,como un data warehouse,que permite su almacenamiento,consulta y análisis.
“Hoy en día,se emplean soluciones híbridas que integran sistemas ya existentes con nuevas plataformas de análisis y procesamiento. Nosotros llegamos,identificamos las fuentes,armamos toda la centralización de esa información,cómo se va a estar utilizando (…),y ahora con un componente adicional de información en tiempo real conforme se va generando”,aseveró.
La ejecutiva declaró que la clave para transformar los datos en valor es la gobernanza. “Gobernar los datos significa estructurarlos,limpiarlos,asegurar su calidad. Es el cuerpo central de la arquitectura”.
Una vez estructurados,el siguiente paso es definir “a dónde voy a mandar esos datos,a quién le voy a dar acceso y cómo lograr que tengan un retorno de inversión sobre la compañía”.
En este punto entra en juego la Inteligencia Artificial,que permite transformar esos datos en valor mediante modelos predictivos y automatización. De acuerdo con Godínez,las soluciones de IBM ya integran estas capacidades de forma nativa: “Todas estas soluciones de IBM ya traen embebidos componentes de IA,desde modelos tradicionales para optimizar y monitorear. Cuando llegas a la explotación de la información,le pones la capa de la IA y es en donde empiezas a generar los modelos. A eso nos referimos con la arquitectura de la Inteligencia Artificial”.
IBM apuesta por modelos personalizados para garantizar que las soluciones de Inteligencia Artificial sean accesibles y funcionales para las empresas. “Nuestra estrategia está basada en modelos pequeños,acotados y adaptados a las necesidades específicas de cada cliente”,afirmó Elida Godínez.
Subrayó que no es viable aplicar un modelo de IA genérico esperando que funcione para todos los casos: “Es mentira que un modelo que ya existe,tal cual lo vas a poder utilizar y replicar. Siempre es importante acotarlo a tu necesidad,para que no tengas consumos de más,ni excedente en infraestructura,para que no tengas sobrantes”.
Este enfoque permite a las empresas aprovechar arquitecturas híbridas que pueden operar tanto en la Nube como en servidores propios,lo que facilita su adopción. “Puede ser en la Nube,puede ser en tu mismo servidor que hoy en día tienes y que lo puedes virtualizar. Por eso hablamos de lo importante que es hacerlo híbrido,acotado,y modelos pequeños,consumibles,rápidos”,especificó la directora de Data e Inteligencia Artificial en IBM.
En cuanto a la protección de datos,Godínez aseguró que la seguridad es parte intrínseca de las soluciones que la compañía desarrolla; “viene embebida dentro de los modelos que nosotros utilizamos,con la tecnología que ya tenemos”.
Además,señaló que IBM complementa estas medidas con múltiples capas de seguridad adicionales,desde el manejo seguro de bases de datos hasta la prevención de fugas de información interna.
Respecto a la implementación práctica de la IA en el país,compartió ejemplos de sectores donde ya se aplica con éxito. “En procesos de originación en bancos ya se está utilizando,al igual que en la interacción con clientes finales. Incluso en algunos call centers importantes donde la IA está optimizando la experiencia del usuario y mejorando la eficiencia operativa”.
Para concluir,Elida Godínez hizo un llamado a las empresas a involucrarse de manera activa y estratégica en su proceso de transformación digital,destacando la importancia de adoptar tecnologías con visión de futuro: “Exploren más sobre la arquitectura y sobre la visión que tiene IBM respecto a la Inteligencia Artificial”.
