- La investigación de Sangam revela que a las empresas no les preocupa el nivel de inversión en IA: la ambición es
- En cambio, las empresas están luchando con sistemas de datos heredados.
- Entonces no sabíamos que necesitábamos apoyo para la inteligencia continua.
Las empresas todavía están invirtiendo mucho en IA mientras entienden dónde se puede utilizar mejor, pero Confluent cree que el volumen de inversión ya no es un obstáculo. Más bien, es la calidad de los datos de los sistemas de IA lo que los decepciona.
Tres de cada cuatro (72%) líderes de TI dicen que una infraestructura de datos en tiempo real deficiente les impide poder escalar adecuadamente.
El procesamiento de datos en tiempo real (72%), la incertidumbre sobre el linaje de los datos (66%) y la propiedad de datos fragmentados (65%) se encuentran entre los mayores desafíos que enfrentan las empresas cuando intentan implementar la IA.
El mayor obstáculo para la IA son los datos
En última instancia, estos desafíos llevaron a implementaciones de IA inferiores a las esperadas y a un retorno de la inversión deficiente: solo el 32 % dijo que tenían IA agente en producción y la mayoría experimentó retrasos.
Para solucionar este problema, el 80% dijo que ahora están dando prioridad al uso de datos empresariales para impulsar sistemas basados en IA, y el 88% de los líderes de TI citan las plataformas de transmisión de datos como el mayor facilitador. De hecho, es más una prioridad que la IA y el ML (82%), lo que indica que los líderes son cada vez más conscientes de cómo resolver el problema.
“Los modelos deben estar conectados a sistemas, eventos y señales que reflejen lo que sucede en toda la empresa”, escribió el director de productos, Sean Clowes, refiriéndose a los sistemas de datos actualmente fragmentados. Pero Clowes reconoce que no es necesariamente culpa de las empresas que los sistemas de IA estén fallando.
Clowes explicó que las infraestructuras actuales no están diseñadas para una inteligencia continua, por lo que todas las organizaciones, independientemente del sector o tamaño, se enfrentan al mismo problema.
“Las empresas que más progresan están invirtiendo no sólo en IA, sino también en las bases de datos necesarias para respaldarla”, concluyó.
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