En el dinámico y competitivo panorama empresarial actual, los datos se han convertido en el núcleo de cada estrategia, optimización de procesos y decisión informada. La capacidad de una organización para operar eficientemente, minimizar riesgos y aprovechar oportunidades en tiempo real depende directamente de la calidad, precisión y accesibilidad de sus datos. Con la expansión y evolución de la inteligencia artificial (IA), hemos experimentado una verdadera revolución en la forma en que gestionamos grandes volúmenes de información. Sin embargo, confiar exclusivamente en la IA no es suficiente para abordar todos los desafíos relacionados con los datos.
El verdadero poder de los datos confiables, ya sean datos de socios comerciales o de ubicación, no radica únicamente en su exactitud. También reside en la transparencia de su origen, la ética con la que se recopilan y, sobre todo, la colaboración humana que garantiza su integridad y relevancia. Si bien la IA puede procesar, analizar y optimizar datos a una velocidad sin precedentes, sigue siendo imprescindible la supervisión humana para validar y contextualizar esa información, asegurando que sea aplicable y cumpla con normativas y expectativas de la industria.
En este artículo, exploraremos la interacción crítica entre la IA y la intervención humana en la gestión de datos, con un enfoque específico en los datos de socios comerciales y de ubicación. Más allá de simplemente adoptar tecnologías avanzadas, el futuro de la gestión de datos radica en construir comunidades de colaboración y en establecer estándares que aseguren que los datos no solo sean precisos, sino también fiables y responsables. Plataformas colaborativas como Suite CDQ para socios comerciales están a la vanguardia de este enfoque, ayudando a las organizaciones a mejorar la calidad de sus datos a través del esfuerzo conjunto y el intercambio de recursos.
Datos confiables de socios comerciales: la base de un éxito sostenible impulsado por IA
Los datos de socios comerciales son un recurso crítico que evoluciona con las necesidades de la organización y las condiciones del mercado. Los datos maestros confiables sobre clientes, proveedores y aliados comerciales son la base para la toma de decisiones estratégicas, la mejora de la eficiencia operativa y la gestión de riesgos. Pero, ¿cómo pueden las empresas confiar en estos datos y por qué es tan importante esta confianza?
Los datos de socios comerciales pueden provenir de diversas fuentes:
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Datos abiertos: Bases de datos públicas, como registros gubernamentales, registros postales y comerciales, suelen ser percibidos como altamente confiables debido a la regulación y supervisión que reciben. Estos datos permiten verificar información esencial, como la identidad legal y la dirección oficial de las empresas. Por ejemplo, la verificación de las direcciones de los proveedores a través de servicios postales puede evitar costosos errores logísticos.
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Datos pagos: Proveedores especializados, como Dun & Bradstreet o Bureau van Dijk, proporcionan acceso a conjuntos de datos premium que contienen información detallada sobre la situación financiera, los antecedentes legales y la estabilidad de los socios comerciales. Si bien estos datos son más completos, la confianza que se les otorga depende de la reputación del proveedor y la experiencia del usuario en la utilización de esta información.
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Datos compartidos: Las redes colaborativas como la Comunidad de intercambio de datos CDQ o la Red empresarial SAP permiten a las organizaciones intercambiar información de socios comerciales entre miembros confiables. Sin embargo, aunque esta colaboración genera un gran valor, la confianza en estas fuentes puede variar dependiendo de la gobernanza y la calidad de los datos aportados por cada miembro.
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Datos web: Las fuentes en línea, como sitios web oficiales, redes sociales y sitios de noticias, ofrecen una gran cantidad de información en tiempo real, aunque la validación de estos datos puede ser complicada debido a la naturaleza dinámica y no regulada de internet. Es esencial cruzar datos entre varias fuentes para garantizar su precisión.
El uso de la IA en el procesamiento de estos datos es crucial para identificar patrones, predecir tendencias y extraer información clave. Por ejemplo, la IA puede optimizar las estrategias de adquisición analizando el rendimiento de los proveedores en diferentes regiones, o identificar nuevas oportunidades de mercado mediante el análisis de los comportamientos de los clientes. No obstante, la fiabilidad de la IA depende de la calidad de los datos. La intervención humana es esencial para garantizar que estos datos se obtengan de manera ética, que cumplan con los estándares de la industria y que sean validados antes de ser procesados.
Sin una base sólida de datos fiables, incluso los sistemas de IA más avanzados generarán resultados erróneos o sesgados. Por lo tanto, la supervisión humana en la validación de estos datos es esencial antes de que sean procesados por la IA. La combinación adecuada de inteligencia artificial y la colaboración humana será lo que determine el éxito de la gestión de datos en el futuro. Plataformas como CDQ han demostrado ser pioneras en la gestión colaborativa de datos, al permitir a las organizaciones intercambiar información validada y estandarizada con confianza.
Gestión de datos de ubicación: superando desafíos complejos
A diferencia de los datos de socios comerciales, que tienden a ser más estructurados y provienen de fuentes reguladas, los datos de ubicación presentan un conjunto de desafíos únicos. Estos datos son fundamentales para la logística, la cadena de suministro y el cumplimiento normativo, pero la falta de estándares universales y la diversidad de fuentes dificultan su gestión eficiente.
Los datos de ubicación pueden ser un obstáculo cuando no están bien gestionados:
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Datos no confiables: A diferencia de los datos de socios comerciales, que pueden verificarse a través de registros públicos, los datos de ubicación no siempre tienen una fuente confiable central. La única fuente de verdad suele ser el propietario de la ubicación, lo que puede generar discrepancias o inexactitudes dentro de la misma organización.
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Silos de información: Los datos de ubicación a menudo se almacenan en sistemas aislados, lo que dificulta la alineación y el intercambio de información entre diferentes departamentos o socios comerciales.
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Información desactualizada: Los datos de ubicación, a diferencia de los de socios comerciales, no suelen actualizarse con frecuencia en tiempo real. Esto puede resultar en datos obsoletos que afecten la eficiencia logística o incluso el cumplimiento normativo.
Un ejemplo claro de cómo la combinación de IA y colaboración humana puede mejorar la gestión de datos de ubicación es GLN Connect, una plataforma que sigue los estándares globales de GS1. Al centralizar y estandarizar la gestión de datos de ubicación, GLN Connect permite a las empresas optimizar sus operaciones, reducir errores y alinear sus esfuerzos logísticos y normativos.
Plataformas como GLN Connect permiten a las empresas:
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Automatizar la limpieza de datos: La IA puede actualizar y estandarizar automáticamente los registros, aliviando la carga manual.
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Compartir datos de manera eficiente: La colaboración humana sigue siendo clave para garantizar que todos los actores trabajen con la misma fuente de información confiable.
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Tomar decisiones más informadas: Los datos en tiempo real permiten optimizar la logística, prevenir problemas regulatorios y mejorar la eficiencia operativa.
Lograr el equilibrio adecuado entre la IA y la colaboración humana
Aunque la IA avanza a pasos agigantados, no puede reemplazar el juicio humano en aspectos como la validación de datos, la evaluación ética y el cumplimiento normativo. Las plataformas colaborativas que combinan las capacidades de la IA con la supervisión humana representan el futuro de la gestión de datos. Ejemplos como CDQ y GLN Connect demuestran que la clave del éxito radica en integrar lo mejor de ambos mundos: la precisión y velocidad de la IA con la inteligencia contextual y ética que solo los humanos pueden aportar.
En definitiva, la confianza en los datos, ya sean de socios comerciales o de ubicación, es lo que permite a las empresas crecer y prosperar en la era digital. La combinación de tecnología avanzada y colaboración humana será el pilar central para garantizar que los datos sigan siendo un activo valioso y confiable.