El auge de la inteligencia empresarial se está acelerando y los líderes de la industria están informando de importantes mejoras de eficiencia gracias a la IA. Sin embargo, otras organizaciones están experimentando desafíos en materia de gestión de datos. Según McKinsey, el 70 % de las empresas se enfrentan a desafíos críticos en materia de datos que impiden el éxito de la IA y Gartner predice una tasa de fracaso del 30 % para las iniciativas de IA generativa.
Un factor diferenciador fundamental es contar con la infraestructura y la estructura de datos adecuadas para dar soporte a los requisitos complejos de la IA empresarial. El ciclo de vida de los datos de IA comienza con la recopilación de datos y un plan de retención de datos que abarca años. Independientemente de que la fuente de los datos sea un dispositivo de IoT o un mainframe de IBM, una vez recopilados, los datos deben clasificarse primero y luego caracterizarse o prepararse de otro modo para su uso antes de poder enviarse a un almacén de datos o una aplicación de IA posteriores. A medida que los datos transitan por esta estructura de datos compleja, los conjuntos de datos a menudo experimentan transformaciones multimodales, posiblemente de archivos y tablas en un formato a vectores de índice en otro, pero aún así deben mantenerse los controles de cumplimiento y gobernanza de datos.
John Ottman, presidente ejecutivo de Solix, explora los desafíos y oportunidades de la IA empresarial en esta revisión práctica de soluciones.
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Sobre la autora:
Juan Ottman Tiene más de 30 años de experiencia en aplicaciones empresariales e infraestructura en la nube. Actualmente es el Presidente Ejecutivo de Solix Technologies, Inc. y cofundador y presidente de Minds Inc.
