VALÈNCIA. La cita ha tenido lugar en la jornada Data Spaces: el valor de los datos compartidos organizada por el Centro de Excelencia y Oficina del Dato del Ayuntamiento de València y EDINT junto a Smart Business Lab y con el patrocinio principal de Nealis Tech.

La economía del dato avanza con rapidez, pero todavía convive con una paradoja, ya que gran parte de la información que generan empresas y administraciones nunca llega a aprovecharse. De hecho, “cerca del 55% de los datos que se producen son ‘datos oscuros’, es decir, información que se capta y se almacena pero que no se procesa ni se utiliza”, constató Alejandro Martínez, project manager del ITI, al inicio del debate de la mesa redonda en la que intervinieron tecnólogos de las unidades de Datos e IA de IBM, Telefónica, Aggity, Nealis y Libelium.

A juicio de Vidal Martínez, Senior Business Development Manager | Data & IA & IoT en Telefónica Tech, el desarrollo de ‘espacios de datos’ solo tiene sentido si responde a necesidades concretas. “La parte previa que debemos tener en cuenta es la gobernanza del dato. Los ‘data spaces’ aportan mucho valor si partimos de casos de uso claros que actúen como motor del ecosistema”, señaló.

Sobre esta cuestión, muchas organizaciones cuentan con infraestructuras capaces de procesar grandes volúmenes de datos, pero siguen encontrando dificultades para acceder a ellos o integrarlos en proyectos concretos. En este contexto, Nuno Maximiano, director de Select Growth España-Data & AI en IBM, afirmó que “las infraestructuras de datos son cada vez más rápidas a la hora de generar ventajas competitivas, pero la dificultad está en cómo acceder a los datos y prepararlos para que realmente sirvan a los casos de uso que nos propongamos”, explicó.

El reto de romper los silos internos

Más allá de la tecnología, el debate puso el foco en los cambios organizativos que exige la economía del dato. Muchas compañías siguen gestionando la información de forma fragmentada.

“Compartir esa información y gobernarla de forma conjunta es complejo, pero es precisamente lo que permite desarrollar proyectos con impacto”, apuntó José Mª Salido, Data & IA Senior Consultant en Aggity. “Cuando unes datos dentro de un mismo ecosistema puedes identificar fugas en procesos, ineficiencias o problemas productivos que de otro modo pasarían desapercibidos”, concluyó.

Un recurso infrautilizado

Para Marcos Rozas, director general de Nealis Tech, unidad tecnológica de Nealis (antiguo Grupo Gimeno), la situación actual refleja una infrautilización evidente de los datos disponibles.

“Estamos recogiendo un recurso valiosísimo y lo estamos dejando aparcado. El dato es la gasolina que nos permite hacer análisis predictivos capaces de ahorrar mucho dinero a un cliente”. El directivo valenciano abordó este problema con un símil muy gráfico: “Si montamos una empresa en la que el 80% de los empleados no va a trabajar, está claro que no tendrá mucho recorrido. Con los datos estamos haciendo algo parecido. No se están aprovechando como deberíamos”.

Por otra parte, Antonio Jara, CSO de Libelium, defendió que el proceso debe comenzar siempre por la pregunta correcta orientada al desarrollo de negocio. “Una vez sabemos qué reto queremos resolver, debemos buscar la fuente de datos adecuada”. En ese sentido, recordó que el alcance de la combinatoria de datos suele manifestarse en mejoras de eficiencia “y esto se consigue por inteligencia de negocio”.

La confianza, clave para el futuro

El debate también abordó el papel de la confianza en un contexto en el que la inteligencia artificial está empezando a tomar decisiones de forma autónoma. “De forma creciente estamos creando más servicios automatizados y surge una pregunta clave: quién es responsable cuando un agente de IA toma una decisión incorrecta”, planteó José Mª Salido, en representación de Aggity.

A este respecto, Antonio Jara, directivo de la consultora tecnológica Libelium, introdujo un elemento un tanto disruptivo que él mismo identificó como un ‘gap’ en el mercado actual. “El primer hito, más que buscar responsables, debería ser cómo compensar a quien sufre un perjuicio. A mi entender, sería muy sencillo si hubiera una aseguradora de datos que garantizase que si, por ejemplo, hay una brecha de seguridad en una toma de decisiones, la empresa o personas afectadas fueran indemnizadas adecuadamente. De este modo se generaría mayor confianza en el ecosistema”.

Nuno Maximiano, por su parte, y con la visión que le aporta una multinacional histórica como IBM, advirtió de que el desafío es todavía mayor en sistemas complejos basados en inteligencia artificial. “El gobierno de la IA tiene retos complejos: los datos, los modelos, los agentes que toman acciones… todavía estamos en una fase inicial y la responsabilidad no siempre está clara”, señaló. Ante este escenario, defendió la necesidad de reforzar los sistemas de supervisión desde la tecnología y desde los equipos humanos. “Todos los sistemas que toman decisiones deben monitorizarse muy de cerca. Si no resolvemos bien la base tecnológica y de gobernanza, el problema se multiplica”.

Hacia una nueva relación con los datos

La conversación concluyó con una mirada al futuro de los ecosistemas de datos y su impacto en la toma de decisiones. Según Marcos Rozas, desde Nealis Tech, el desarrollo de sistemas progresivamente más avanzados transformará la forma en que las organizaciones interactúan con la información. “Vamos hacia un escenario en el que dialogaremos con nuestros datos para tomar decisiones y simplificar procesos que hoy son mucho más complejos. Además, si la IA agéntica cada vez más se va a encargar de actuar sobre procesos críticos, asegurémonos de darle datos de calidad para entrenarla y que funcione con rigor. Por ello, teniendo en cuenta hacia dónde vamos, compartir datos entre sectores se hace muy necesario”, concluyó Rozas.