Muchos servicios públicos se hacen hoy una pregunta importante: ¿cómo usar la IA para mejorar la planificación, el pronóstico, las operaciones, la atención al cliente, las finanzas y la confiabilidad?

Pero hay otra pregunta que debería venir primero: ¿los datos están listos para sostener mejores decisiones?

Esa distinción importa.

La IA depende de los datos que la alimentan

La IA no crea valor en el vacío. Depende de la calidad, el contexto, la gobernanza, la propiedad y la usabilidad de los datos que están detrás. Si los datos están fragmentados, son inconsistentes, están duplicados, desactualizados o mal comprendidos, la IA no resolverá el problema. Puede, simplemente, volverlo más rápido.

Para los servicios públicos, la capa que falta antes de la IA son los datos listos para decidir. El objetivo no es tener más datos, sino tomar mejores decisiones, más rápido y con mayor confianza.

Dónde se va el tiempo de un proyecto de datos

Según una nota publicada por especialistas de Quanam en el Utility Analytics Institute (UAI), la gobernanza de datos es crítica para los servicios públicos porque el sector pasa de los reportes centralizados a una analítica más descentralizada y de autoservicio. En ese entorno, los equipos de tecnología y analítica deben ayudar a asegurar la calidad de los datos para que los usuarios puedan decidir con confianza. UAI también señala que un desafío importante es que el 80 % del tiempo de un proyecto se dedica, por lo general, a la adquisición de datos, a menudo a cargo de personal sin formación técnica.

Además de un tema de tecnología, es un problema de negocio.

Cuando se dedica demasiado tiempo a buscar, limpiar, conciliar y cuestionar los datos, queda menos tiempo para el análisis, la planificación y la toma de decisiones.

Esto es especialmente relevante ahora, porque las decisiones que deben tomar los servicios públicos son cada vez más complejas y están más interconectadas. El crecimiento de la carga, los centros de datos, la electrificación, la inversión de capital, la resiliencia ante tormentas, la confiabilidad, la asequibilidad, los reportes regulatorios y las expectativas de los clientes ya no son conversaciones separadas. Cada vez se afectan más entre sí y requieren una base común de información confiable.

Finanzas necesita datos de operaciones. Operaciones necesita datos de los activos. Los equipos de planificación necesitan datos de clientes, de carga, de infraestructura y de mercado. La dirección necesita una visión común de los riesgos, los supuestos, las restricciones y las disyuntivas.

Si los fundamentos de datos son débiles, el proceso de decisión se vuelve lento, fragmentado y difícil de defender.

La gobernanza de datos va antes que la IA

APPA también viene destacando el rol creciente de la IA y la analítica en el sector de la energía de propiedad pública (public power). En su artículo sobre los riesgos y las posibilidades de la IA para los servicios públicos, señala que la IA puede aportar mayor conocimiento de la operación, pronóstico, modelado complejo, mantenimiento predictivo y planificación del sistema. Pero también subraya que los equipos de los servicios públicos necesitan entender qué significan estas aplicaciones para la calidad del trabajo y la seguridad del sistema.

Por eso la gobernanza importa.

Antes de que la IA sea una herramienta real de apoyo a las decisiones, los servicios públicos necesitan tener claridad sobre los datos que la alimentan. Necesitan saber quién es el dueño de los datos, de dónde vienen, cómo se definen, con qué frecuencia se actualizan, si se puede confiar en ellos y si se pueden rastrear los supuestos que hay detrás.

El DAMA-DMBOK de DAMA International ofrece un marco útil para esto. Ayuda a las organizaciones a estructurar, gobernar y optimizar sus activos de datos, alineando la gestión de datos con la estrategia de negocio, el cumplimiento normativo y tecnologías emergentes como la IA, el aprendizaje automático y la computación en la nube. DAMA también describe la gobernanza de datos como la función que establece la responsabilidad, las políticas y los derechos de decisión para que los datos se gestionen correctamente.

Para los servicios públicos, esto no es un ejercicio teórico.

Qué son los datos listos para decidir: cinco características

Una «única versión de la verdad» es útil, pero no alcanza si esa verdad llega tarde, es demasiado acotada o está desconectada de la decisión.

Los servicios públicos necesitan datos precisos y listos para usarse en planificación, pronóstico, análisis de inversiones, conversaciones regulatorias y decisiones operativas.

Los datos listos para decidir tienen varias características. Son confiables, porque las personas entienden su origen, su trazabilidad y su calidad. Están conectados, porque los datos financieros, operativos, de activos, de clientes y de planificación pueden analizarse juntos. Son oportunos, porque están disponibles cuando hay que decidir. Están gobernados, porque la propiedad, las definiciones, el acceso y la responsabilidad están claros. Y son accionables, porque respaldan una decisión, un escenario, una disyuntiva o un próximo paso.

La IA en finanzas y planificación no reemplaza la gobernanza

Esto es especialmente importante a medida que la IA llega a las finanzas y la planificación.

La IA puede acelerar el pronóstico, apoyar el análisis de variaciones, detectar patrones, asistir en el modelado de escenarios y mejorar los reportes. Pero la IA no puede reemplazar la gobernanza. Un servicio público sin datos confiables tendrá dificultades para construir una IA confiable. Un equipo de finanzas que no puede rastrear sus supuestos tendrá dificultades para defender escenarios apoyados en IA. Un equipo directivo que no comparte definiciones comunes tendrá dificultades para actuar sobre los hallazgos generados por IA.

La próxima etapa de la transformación de los servicios públicos no se definirá solo por mejores algoritmos. Se definirá por mejores fundamentos de datos, una propiedad más clara, una gobernanza más sólida y una conexión más estrecha entre los datos y las decisiones.