Archivo - El director de IA y Datos de Telefónica Tech, Carlos Martínez - TELEFÓNICA - Archivo
MADRID, 8 Jul. (Portaltic/EP) -
La aparición de la inteligencia artificial generativa en 2022 de la mano de OpenAI y ChatGPT puso de manifiesto la necesidad de una gran cantidad de datos para alimentar los modelos que hay en su base, pero si bien no vale cualquier tipo de dato, estos, además, deben estar 'gobernados' para garantizar que son adecuados para su uso. "Solo las organizaciones con datos gobernados pueden escalar en el uso de la IA", ha explicado el director de Inteligencia Artificial y Datos de Telefónica Tech, Carlos Martínez.
En una entrevista con Europa Press, Martínez insiste en que si los datos que nutren la IA no están bien ordenados, estructurados y son de calidad, pueden incurrir en la reproducción de sesgos y discriminaciones, ofrecer información incorrecta o quedar desactualizados, lo que a la postre puede "provocar daños o generar problemas a la organización que lo utiliza".
La gobernanza del dato es la disciplina que ayuda a que los datos sean útiles y generen respuestas de valor a través de la supervisión de su calidad y de la definición de políticas, procesos y roles que facilitan una gestión y trazabilidad adecuada de los mismos.
Así, permite que puedan acceder a los datos "las personas y los modelos autorizados que lo necesiten, pero de forma segura y controlada, garantizando además el cumplimiento de la regulación vigente", apunta Martínez, que incide en su importancia en un contexto marcado por una mayor implementación de los agentes de IA en el ámbito empresarial, capaces de ejecutar acciones de forma autónoma.
Se trata también de un pilar imprescindible para que empresas y administraciones públicas construyan casos de uso de IA que "transformen los procesos de la organización haciéndolos más efectivos y eficientes" y para generar impacto en las cuentas de resultados, en la calidad de los productos y servicios y en los niveles de satisfacción de clientes y usuarios.
Por ello, Martínez defiende que "los datos de una organización constituyen una ventaja competitiva única", y frente a la idea de que la gobernanza del dato ralentiza la innovación con inteligencia artificial, afirma que "está comprobado empíricamente que solo aquellas organizaciones que disponen de datos gobernados pueden escalar en el uso de la IA y generar un verdadero impacto en sus cuentas de resultados".
La gobernanza también desempeña un papel fundamental en la construcción de espacios de datos sectoriales, entornos que permiten a las organizaciones de un mismo sector compartir y utilizar los datos de forma segura y de acuerdo con las regulaciones sobre el uso y acceso a esos datos, es decir, de manera soberana.
Como explica el directivo, los espacios de datos sectoriales se enmarcan en la estrategia de IA aplicada de la Unión Europea, que pretende construir un mercado único de datos a través de la interconexión de los distintos espacios de datos. "Para Europa suponen la oportunidad de contribuir a la soberanía tecnológica y generar valor en los sectores económicos en los que el continente tiene una posición de liderazgo", ha dicho Martínez, en referencia a la salud, la industria, la energía, la movilidad, la agricultura o el turismo.
"España está liderando la construcción de estos espacios y desde Telefónica, que queremos convertirnos en la mejor vía de acceso a las tecnologías digitales, estamos contribuyendo en su desarrollo", ha incidido el responsable de Telefónica, que cita como ejemplos recientes proyectos como el Espacio Nacional de Datos de Salud del Ministerio de Sanidad, el Espacio de Datos de la Industria Agroalimentaria DATAGIA promovido por ITACYL en Castilla y León, u otros espacios de datos privados como el espacio de datos de salud de Fundación Vithas.
Tanto la gobernanza como los espacios de datos promueven el desarrollo de modelos de inteligencia artificial soberanos, cuyo control mantienen las organizaciones, empresas y gobiernos, con la garantía de que los datos críticos y las infraestructuras se rijan por la jurisdicción nacional en materia de seguridad y privacidad. Es decir, modelos de IA que se alimenten y ajusten con datos nativos, que se almacenen en servidores locales y se procesen en el propio territorio, y que estén sujetos a políticas de acceso, auditoría y cumplimiento normativo.