Uno de los principales desafíos que los programadores y técnicos de la información atribuyen a su trabajo es la "búsqueda de una versión singular de la verdad" a partir de las bases de datos capturadas. Dicha encomienda se inspira en los objetivos de los corporativos tecnológicos de la información que emergieron hace más de sesenta años.

La búsqueda de una presunta "verdad digital" está profundamente vinculada a las tensiones de los negocios que suscita la información económica. The Economist señala que las corporaciones de la actualidad están en un proceso de organización de su información para beneficiarse del uso de Inteligencia Artificial (IA). La IA representa una reciente fuente de ganancias que garantiza ventajas competitivas a las firmas (véase Dato crucial 1).

La "línea de ensamblaje de IA", término de George Gilbert, estudioso de la industria de IA, se está consolidando gracias al desarrollo de software de manejo de datos y la computación en la nube (cloud computing). Actualmente las tecnologías digitales se están agrupando virtualmente alrededor de una nueva fuente de energía: los almacenes electrónicos de información (Data Warehouses o Data Lakes). Con el paso del tiempo, las corporaciones podrán construir estructuras completas de sí mismas de manera completamente digital.

El recurso a las tecnologías de la información por parte de las corporaciones es medianamente reciente. Desde 1990 las empresas usaron tecnologías de la información para determinar su desempeño bajo un mecanismo denominado "analítico". En 2010, las firmas recurrieron a su información para realizar predicciones sobre los negocios y simpatizaron con el uso de la big data y la IA. Actualmente, la información está disponible en distintos servicios de nubes de datos y conectada en distintos dispositivos tecnológicos.

The Economist menciona que el uso de los datos es cada vez más fácil mediante los almacenes electrónicos de información. La información se estructura en las nubes de datos y, de esa manera, reducen costos de administración y permiten un mejor flujo de información de distintas fuentes que, a su vez, pueden ser usadas por distintos usuarios. Un ejemplo de este tipo de servicios es el ofrecido por Amazon Web Services y Microsoft Azure.

Las bases de datos están altamente especializadas. No se trata, como en el pasado, de bloques de información estadística sino de corrientes digitales de información que requieren un tratamiento distinto. La firma Confluent, por ejemplo, ofrece servicios de análisis de ese tipo de información para su organización en un almacén electrónico de información. El servicio permite a las firmas preparar la información para diseñar algoritmos de IA que automáticamente generen decisiones corporativas mejoradas. Un caso que se menciona es el de la petrolera Shell que ha diseñado algoritmos para que sus piezas de repuesto estén siempre disponibles en todo el mundo.

Mientras tanto, en la refinería

La firma estadounidense de tecnología y consultoría IBM se dedica a la colección de programas para el desarrollo de aplicaciones de IA. A través de un "plano digital" ofrece servicios de IA como, por ejemplo, el cálculo de ganancias que las aseguradoras pueden tener, la predicción de cortes de energía en un lugar determinado, reconocimiento visual y traducción simultánea, entre otros.

Por su parte, Oracle, una firma líder a nivel mundial de bases de datos vinculadas, provee un servicio de "bases de datos autónomas", se trata de un recurso para incrementar la productividad del uso de la información de las empresas.

También existe un mercado de pequeñas firmas tecnológicas que ofrecen servicios digitales. Salesforce, servicio de gestión de relaciones de clientes, ha desarrollado su propia IA para organizar los datos de las empresas en una "visión singular de sus clientes". De esa manera, la firmas podrían anticipar el comportamiento de los clientes, personalizar ofertas y reconocer a los propios clientes en tiendas reales o virtuales.

Sin embargo, el desarrollo de los proyecto de IA enfrenta límites. Existen "agujeros" de información o límites internos en la estructura de las empresas. Algunas firmas han recurrido a estrategias de cambios de organización para llenar tales vacíos. Otro límite es la falta de adaptación de la información corporativa a datos que puedan ser integrados en bases digitales.

The Economist concluye su nota con una declaración de Mike Potter, jefe de la oficina tecnológica de Qlik. "La información nunca es neutral y siempre debe ser cuestionada". La información, sugiere Potter, siempre es recolectada por razones políticas o razones de otro tipo. A pesar de que se suele pensar que la información es objetiva, la realidad es que "es tan interpretable como Shakespeare". "A pesar de toda la tecnología, puede que nunca exista una versión singular de la verdad".