El aumento de la inteligencia artificial está afectando a las estrategias de datos
- Estrategias digitales
Uno de los principales obstáculos que los directores de TI se encuentran en el camino hacia el desarrollo de la IA está en la calidad y disponibilidad de los datos. De hecho, el 90% cree que unificar el ciclo de vida de los datos en una sola plataforma es fundamental para el análisis y la IA.
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La proliferación de la IA generativa ha puesto de manifiesto la importancia de contar con datos de confianza, ya que los resultados que esta ofrece dependen de los datos de base que se le proporcionan: si la información es de calidad, los insights serán de calidad. Pues bien, Cloudera ha realizado la encuesta “Data Architecture and Strategy in the AI era” que revela que el 90% de los directores de TI creen que unificar el ciclo de vida de los datos en una sola plataforma es fundamental para el análisis y la IA.
La encuesta revela también los principales obstáculos que se encuentran en el camino hacia el desarrollo de la IA: la calidad y disponibilidad de los datos (36%), los retos en materia de escalabilidad y despliegue (36%), la integración con los sistemas existentes (35%), la gestión del cambio (34%) y la transparencia de los modelos (34%). Esto demuestra que muchas organizaciones están invirtiendo en inteligencia artificial, pero existen obstáculos muy importantes relacionados con los datos que deben abordarse.
Según el Chief Strategy Officer de Cloudera, Abhas Ricky, "para que puedan aprovechar de manera eficaz las capacidades que ofrece la IA, las compañías necesitan diseñar e integrar arquitecturas y plataformas de datos estandarizadas y focalizadas en casos de uso que permitan a todo tipo de equipos aprovechar todos sus datos, independientemente de dónde los alojen, ya sea en on-premise o en la nube". La encuesta también ofrece tres claves para aquellas organizaciones que buscan implementar una IA eficaz en el seno de su corporación:
--Una arquitectura de datos moderna basada en la estrategia empresarial. La clave de una arquitectura de datos moderna es contar con una única plataforma de datos que funcione a la perfección tanto en nube pública como en on-premise. En cuanto a las ventajas que estas suponen, los encuestados destacaron la simplificación de los procesos de analítica (40%) y el aumento de flexibilidad en la gestión de todo tipo de datos (38%).
--Gestión unificada de datos. Las organizaciones necesitan tecnologías de gestión en la nube flexibles y escalables que proporcionen las herramientas necesarias para convertir la información en insights de valor. En cuanto a los factores que frenan la gestión integral de datos necesaria para el desarrollo de modelos de IA, el 62% de los encuestados afirma que esto se debe al volumen y la complejidad de los datos, el 56% a la seguridad y el 52% la gobernanza y el cumplimiento.
--Plataformas de datos versátiles y seguras. Desde una perspectiva a largo plazo, la estrategia de gestión y análisis del dato más eficiente es adoptar un enfoque híbrido que incluya despliegues tanto en on-premise como en la nube pública. De hecho, el 93% de los encuestados está de acuerdo en que "las capacidades multi-cloud e híbridas son clave para que una organización se adapte al cambio."
"Al fin y al cabo, las empresas quieren obtener resultados óptimos de su estrategia de datos y alimentar sus iniciativas de IA a un coste que no sea prohibitivo para la salud financiera de la compañía", añade Abhas. "Las organizaciones que quieran sacar el máximo provecho de sus datos necesitan construir y desplegar rápidamente una plataforma moderna con modelos de IA que ayuden a este objetivo."
