La Inteligencia Artificial liderará la inversión tecnológica de las compañías en todo el mundo. Al menos así se desprende de un estudio de la consultora Gartner. Y es que estamos hablando de una de las áreas con mayor crecimiento en el último tiempo, dentro de lo que es el terreno de la digitalización. Por lo cual, no suena descabellada esta predicción.
No obstante, hay una realidad que hay que marcar y es que todavía hay muchas compañías que no tiene del todo claro cómo utilizar esta poderosa herramienta para generar valor en su negocio. Es por eso que hay muchas inversiones que terminan fracasando.
Entendiendo esta realidad, especialistas en la materia describen a continuación cinco aspectos clave para que los proyectos vinculados a la Inteligencia Artificial prosperen en el tiempo:
Índice de temas
Infraestructura de datos
Los expertos sostienen que, si una empresa está buscando un entorno sobre el cual construir su infraestructura, debería considerar la nube pública. ¿Por qué? Ya que las principales proveedoras de nubes públicas invierten miles de millones en investigación y desarrollo, y tienen la capacidad de darle la tranquilidad necesaria a las organizaciones
Recursos dedicados
Puede ser contratando más personas o reubicando a empleados clave, pero los especialistas entienden que es fundamental dedicar gente preparada y capacitada a este tipo de plataformas de datos.
Evitar los silos organizativos
El concepto de silos en las empresas u organizaciones se entiende como la incapacidad para trabajar eficientemente entre las áreas o unidades de negocio que las integran. Esto impedirá la reutilización de inversiones en proyectos entre unas y otras unidades de negocios, sostienen. Es clave generar una cultura en torno al dato.
Evitar los silos de datos
Los silos de datos son “stocks” de información administrados por un sector específico, que se mantiene aislado de los demás. Esto es lo que los expertos dicen que hay que evitar. ¿Por qué? Porque el dato pierde valor con el tiempo.
“Consideramos que el enfoque más apropiado es el de tenerlos lo más cerca posible a donde se producen y hacer un modelo más federado al acceso a los datos (data mesh), lo que permite el uso de los datos en el contexto donde se generan y también poder ser reutilizados en otros ámbitos para casos de uso específicos”, sostienen.
Modelo de gobierno de IA
El gran punto aquí es el tema de la velocidad y control sobre los datos. El modelo de los datos de la compañía dependerá del modelo organizativo.
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