Cloudera acaba de revelar los resultados de su encuesta Data Architecture and Strategy in the AI era. El estudio recoge la visión de 600 expertos del dato y tomadores de decisiones senior sobre el avance de las arquitecturas de datos modernas y cómo el aumento de la inteligencia artificial (IA) está afectando a las estrategias de datos. Más notablemente, la encuesta reveló 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 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.
Sin embargo, 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.
Cómo implantar una IA eficaz
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”.
