La IA puede procesar millones de datos y encontrar relaciones que una persona nunca detectaría. Pero su capacidad para generar valor depende de algo mucho más básico: que la información sea confiable, esté correctamente identificada y pueda ser comprendida por todos los sistemas.
POR GABRIEL MELCHIOR
La inteligencia artificial se convirtió en protagonista de prácticamente todas las conversaciones sobre tecnología, innovación y futuro. Las empresas buscan incorporarla para anticipar la demanda, optimizar inventarios, mejorar recomendaciones, automatizar procesos y tomar decisiones con mayor velocidad.
Sin embargo, detrás de todas esas posibilidades existe una condición menos visible, pero determinante: la calidad de los datos.
Más datos no siempre significan mejor información
Una inteligencia artificial puede analizar enormes volúmenes de información en pocos segundos. Pero si los datos están incompletos, duplicados, desactualizados o utilizan criterios diferentes, el resultado también será impreciso.
La tecnología puede encontrar patrones y generar respuestas, pero no siempre puede reconocer si dos descripciones distintas corresponden al mismo producto o si un código identifica realmente lo que dice identificar.
Tener más datos no significa necesariamente tener mejor información.
En el comercio, este desafío se vuelve especialmente evidente. Un mismo producto puede aparecer con nombres, abreviaturas, imágenes, categorías y descripciones diferentes en los sistemas de un fabricante, un distribuidor, una cadena comercial o un marketplace.
Incluso pequeñas diferencias pueden generar errores en catálogos, problemas de stock, publicaciones duplicadas, rechazos, demoras logísticas o decisiones basadas en información incorrecta.
Por eso, antes de pensar en algoritmos cada vez más sofisticados, es necesario resolver una pregunta básica: ¿estamos hablando todos del mismo producto?
Un lenguaje común para identificar
Allí es donde los estándares cumplen un papel central. Aunque muchas veces se los relaciona únicamente con el código de barras, su función es mucho más amplia: permiten identificar productos, empresas, ubicaciones, activos y movimientos de manera única, bajo un lenguaje compartido.
El código que vemos en un envase es apenas la parte visible de una infraestructura global de datos.
Detrás existe una identificación que permite que distintos actores reconozcan un producto de la misma forma, independientemente del sistema, la empresa, el sector o el país desde el que se consulte.
Datos que pueden conectarse y compartirse
En un escenario cada vez más conectado, esa identificación también puede ser utilizada por plataformas digitales, aplicaciones y soluciones empresariales.
A través de interfaces y conexiones API, los sistemas pueden consultar, validar e intercambiar información automáticamente. Esto reduce tareas manuales y permite que los datos circulen entre empresas con mayor consistencia.
Para la inteligencia artificial, contar con esta base puede marcar una diferencia enorme.
Puede ayudar a detectar productos duplicados, analizar surtidos, anticipar faltantes, comparar comportamientos, recomendar compras o mejorar la trazabilidad. Pero para hacerlo correctamente necesita saber qué producto está analizando, quién lo identifica y cómo se relaciona con el resto de la información.
El rol de GS1 en este ecosistema
GS1 participa de este ecosistema como una organización global y neutral que desarrolla estándares para que empresas y tecnologías puedan hablar un idioma común.
Su aporte no está en competir con las soluciones tecnológicas, sino en construir una base interoperable sobre la cual esas soluciones puedan funcionar, conectarse y escalar.
La inteligencia artificial no reemplaza esa necesidad. Por el contrario, la vuelve todavía más importante.
Cuanta más automatización, más importante es la precisión
Cuanto mayor es la automatización, menos margen existe para la ambigüedad.
Si una persona encuentra una inconsistencia en una planilla, puede detenerse, preguntar o interpretar el contexto. Cuando millones de operaciones se realizan automáticamente, un dato incorrecto puede multiplicar el error a una velocidad mucho mayor.
El desafío, por lo tanto, no es solamente incorporar IA, sino preparar la información para que pueda ser utilizada con confianza.
Esto implica ordenar datos, establecer responsables, definir criterios comunes, mantenerlos actualizados y permitir que puedan ser verificados por otros actores.
La confianza empieza en el dato
La próxima etapa de la transformación digital no dependerá únicamente de modelos más inteligentes. También dependerá de la capacidad de las empresas para construir ecosistemas donde la información pueda ser comprendida, compartida y validada.
Porque en un mundo en el que las máquinas toman cada vez más decisiones, la confianza empieza mucho antes del algoritmo. Empieza en el dato.
DESTACADO
Tener más datos no significa tener mejor información. La verdadera inteligencia comienza cuando esos datos pueden ser identificados, comprendidos y compartidos con confianza.
* Gerente de Comunicación y Marketing. GS1 Argentina.