Estrategias y Arquitectura de Datos en la Era de la Inteligencia Artificial

La inteligencia artificial (IA) está transformando la manera en que se llevan a cabo los negocios, convirtiendo a los datos en un recurso de inestimable valor. Con el surgimiento de tecnologías como la IA generativa y modelos de lenguaje avanzados, el potencial de los datos se ha hecho más evidente. Sin embargo, las compañías enfrentan desafíos que incluyen la gestión de grandes volúmenes de datos, seguridad, proliferación de silos de datos y gobernanza.

Frente a esta realidad de dominio de la IA, hemos explorado nuevas estrategias y arquitecturas de datos. Cloudera ha comisionado a Foundry para llevar a cabo un estudio titulado "Arquitectura y estrategia de datos en la era de la IA", encuestando a más de 600 líderes de TI en América del Norte, EMEA y APAC del norte de Europa.

Descubramos los descubrimientos clave de este estudio.

Maximizando el potencial de la IA

La IA no es únicamente un conjunto de nuevas tecnologías prometedoras; tres de cada cinco participantes indicaron que sus organizaciones ya están implementando IA, y solo el 8% no ha considerado aún la adopción de IA. Aquellos que están adoptando IA destacan mejoras en productividad, eficiencia operativa, experiencia del cliente y optimización logística.

A pesar de los beneficios evidentes, las organizaciones enfrentan obstáculos tales como la calidad y disponibilidad de datos, la escalabilidad, la integración de sistemas y la cultura organizacional para lograr una adopción efectiva de la IA. Las empresas exitosas serán aquellas capaces de manejar estos desafíos, permitiendo el acceso a datos categorizados y relevantes.

Identificando las claves del éxito

Una implementación eficaz de la IA a nivel corporativo requiere una arquitectura de datos actualizada, una gestión unificada de datos y plataformas de datos seguras y adaptables. Los líderes en la adopción de tecnología IA están centrando sus esfuerzos en estas áreas:

  • Arquitectura de datos actualizada: La agilidad es esencial para desarrollar una arquitectura moderna, y el establecimiento de data lakes es fundamental para manejar grandes cantidades de datos, lo cual es clave para el entrenamiento de modelos de IA. La mayoría de encuestados estuvieron de acuerdo en la importancia de los data lakes para simplificar procesos.
  • Gestión unificada de datos: Un sorprendente 90% reconoce la relevancia de la unificación del ciclo de vida de datos en una sola plataforma para análisis y IA, con casi la mitad interactuando con cada etapa del ciclo de vida de los datos, lo cual facilita innovación basada en IA.
  • Plataformas de datos versátiles y seguras: Mirando hacia el futuro, una estrategia híbrida que incorpore nube pública y sistemas locales es el modelo preferido. Aunque solo un tercio actualmente emplea arquitecturas de datos híbridas o multinube, hay un amplio acuerdo sobre la importancia de las capacidades híbridas y multinube para adaptabilidad organizacional.

La IA ofrece un potencial enorme y se acerca rápidamente a su aplicación práctica en numerosos negocios. En este movimiento, una arquitectura de datos moderna se erige como un componente esencial para la escalabilidad y el éxito. Las firmas que apliquen eficazmente la IA serán las que demuestren confianza en sus datos para entrenamiento, integridad de modelos y un compromiso con la seguridad y privacidad.

Consulte el informe completo para más detalles sobre el futuro de la IA y la arquitectura de datos.

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