La gobernanza de datos ha estado a la vanguardia de la supervisión corporativa desde los albores de la era digital, y nunca el tema ha sido más importante que ahora.

Muchas cuestiones relacionadas con la protección y garantía de datos tienen que ver con procedimientos de gestión de datos inconsistentes. Es importante contar con un conjunto unificado de políticas para gestionar los datos y debe satisfacer la demanda regulatoria.

Una de esas demandas, la Ley de Gobernanza de Datos de la UE, está empezando a tener impactos de amplio alcance, tanto en Europa como en el extranjero desde su implementación en 2022. De hecho, un análisis reciente publicado por el Digital Society Journal ha observado una serie de desafíos que ya se están planteando a las empresas estadounidenses, principalmente en la forma en que se utilizan y reutilizan los datos privados en el futuro.

Dada la naturaleza específica de estas regulaciones sobre datos y el requisito más amplio de que las empresas traten los datos con cuidado, existe una necesidad y una oportunidad de poner inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) para buen uso dentro de SAP Master Data Ggobernanza (ODM de SAP)tanto para garantizar la seguridad de los datos como para reducir los gastos generales.

Formando confianza

Las preocupaciones sobre la privacidad de los datos ocupan un lugar destacado en la mente de los consumidores estadounidenses. Según Forbes, 422 millones de personas se vieron afectadas por violaciones de datos en 2022. No sorprende, entonces, que el 86% de los estadounidenses digan que No confíes a las empresas con sus datos.. Con tantas violaciones de datos, hay una buena razón para ello. Sin embargo, el uso de IA y ML puede ser un primer paso demostrablemente seguro en el panorama de la gobernanza de datos. Al hacer esto, las empresas puede generar y restaurar la confianzaun factor crucial en las relaciones tanto B2B como con los consumidores.

¿Cómo se logra esto con un marco de los ODM? En primer lugar, el uso de reglas de IA definidas a través de regtech permitirá a la empresa aplicar reglas estrictas de calidad y recopilación de datos. Un algoritmo con instrucciones claras y espacio para seguir desarrollándose creará un marco estricto en torno al cual se podrán recopilar datos. El siguiente paso, aplicar el aprendizaje automático a esa recopilación de datos, puede ayudar a la empresa a establecer qué puede hacer mejor con los datos y cómo puede garantizar que los esfuerzos de recopilación reaccionen positivamente ante los cambios en la legislación y los estándares.

SAP MDG puede operar en el núcleo absoluto de este marco. En el corazón del programa SAP MDG se encuentra una visión central de confianza del negocio a través de la cual evaluar y monitorear los datos; esto permitirá que la IA haga su trabajo mientras proporciona una supervisión absoluta.

Aplicando la automatización

El uso principal de la IA y el ML en este campo es a través de la automatización, y eso se replica en la confianza del consumidor. La investigación realizada por MITRE Corporation muestra que el 64% de los consumidores tienen una confianza inherente en la IA y creen que está ahí para ayudar y mejorar las interacciones con los clientes. Aprovechar esto es crucial. La IA y el ML pueden eliminar el error humano, o al menos la percepción del mismo.

El marco SAP MDG sitúa el trabajo inteligente en el centro de su operación; en particular, la integración de datos maestros en servicios basados ​​en la nube brinda la oportunidad de reunir una red de diferentes servicios, aplicando automáticamente reglas de gestión de datos a cada uno.

La clave es alejarse de los administradores individuales que aplican políticas de datos de manera desigual y otorgar esa responsabilidad a una unidad de aprendizaje automático, y ayudará a mostrar a los consumidores que sus datos se recopilan y manejan de manera impasible e imparcial.

¿Regular al regulador?

Aplicar la IA y el ML a la gobernanza de datos tiene mucho sentido, pero debe hacerse teniendo en cuenta los riesgos de datos específicos que plantea la propia IA. Como señala Harvard Business Review, La regulación para la IA está en camino, en términos de cómo recopila datos, cómo se opera y cómo se le permite continuar expandiéndose dentro de su ecosistema. Después de todo, la IA y el aprendizaje automático son tecnologías iterativas que se benefician y, de hecho, funcionan mejor cuando se les da espacio para moverse. Dicho esto, ya existen numerosas cuestiones éticas sobre la naturaleza de la IA que deben abordarse.

Las empresas pueden gestionar este riesgo internamente. Desarrollar marcos de los ODM de una manera que tenga límites estrictos, pero que, sin embargo, se definan de la manera más amplia posible, ayudará a limitar la actividad de la IA y garantizar que cumpla con los estándares. SAP MDG tiene un enfoque claro en la seguridad consistente y la gestión de identificación, con los fundamentos que sustentan todo el trabajo del sistema, centrándose en la garantía. Esto, a su vez, ayudará a la IA y el ML a proporcionar los valiosos servicios que pueden ofrecer para la gobernanza de datos y, al mismo tiempo, protegerse contra amenazas futuras.

Conclusión

La gobernanza de datos es crucial y SAP MDG proporciona un marco en torno al cual desarrollar una estructura. La mejora se completa mediante la introducción de IA y ML, que pueden ayudar a agilizar los procesos de recopilación de datos. Los informes de los consumidores han demostrado que el cliente promedio, de hecho, ve la IA como una fuerza para el bien, y esto se puede utilizar de manera efectiva en la forma en que la empresa estructura el gobierno de datos. Como ocurre con todos los campos del desarrollo de la IA, existe un riesgo inherente que plantea el avance de la tecnología en sí. Los propietarios de empresas deberán estar atentos para cubrir este riesgo y garantizar que la IA se mantenga en el buen camino.