Los datos que tienes ahora son datos de instrucción. Usas esos datos como entradas para instruir a un algoritmo.
Luego usas ese algoritmo para generar predicciones que sustenten acciones. Así que, en efecto, eso significa que tus datos son valiosos.
Sin embargo, no significa que tu empresa pueda sobrevivir a la tormenta.
Una vez que tus datos se usan para instruir a una máquina predictiva, se devalúan. Ya no sirven para ese tipo de predicción.
Solo hay una cierta cantidad de predicciones para las cuales tus datos serán útiles.
Incluso en la medida en que tus datos podrían ser valiosos, tu capacidad para captar ese valor puede ser limitada. ¿Cuántas fuentes más de datos similares existen? El valor de tus datos de instrucción también recibe el impacto del valor generado a través de la exactitud predictiva mejorada.
Además, el valor en curso de los datos por lo general se deriva de las acciones que tomas en el día a día de tu empresa; los nuevos datos que acumulas cada día. Los nuevos datos te permiten operar tu máquina predictiva después de que la has instruido. También hacen posible que la mejores a través del aprendizaje.
A diferencia de las empresas emergentes, las empresas grandes generan datos operativos todos los días. Eso es un activo. Cuantas más operaciones, más datos. Lo que es más, el propietario de la operación puede usar de hecho la predicción. Puede utilizarla para mejorar su operación futura.
En la economía de la inteligencia artificial, el valor de tus datos acumulados está limitado a un beneficio de una sola vez cuando instruyes tu modelo.
Su valor para tus posibles negocios futuros es bajo. Sin embargo, si puedes encontrar la forma de generar un nuevo flujo de datos en curso que brinde una ventaja de desempeño en términos de poder predictivo; eso te dará una ventaja sostenible cuando llegue la inteligencia artificial.
