Cómo abordar la barrera más importante de la AI y del machine learning: modernización de datos
Nuestro informe técnico profundiza sobre los desafíos de la modernización de datos que están ralentizando la adopción de la AI y del machine learning por parte de las empresas.
En una encuesta global sobre la adopción de AI y de machine learning entre 1,870 líderes en tecnología, demostramos desafíos generalizados respecto de los problemas subyacentes con la infraestructura y de la calidad de los datos.
Eso es importante porque la enorme cantidad de datos que la mayoría de las empresas tiene continúa creciendo. A medida que lo hacen, también crecen las oportunidades de predecir el comportamiento del cliente, automatizar el servicio al cliente y hacer proyecciones operativas, pero solo si las organizaciones pueden hacer de manera confiable que sus proyectos de AI y de machine learning pasen del ambiente piloto al ambiente de producción.
Los desafíos incluyen poca confianza en la calidad de los datos
Para que esto ocurra, las empresas necesitan datos seguros y en tiempo real, y plataformas de datos que sean más flexibles, escalables y seguras que nunca, puesto que hay más personas que acceden a los datos desde más ubicaciones. Este informe técnico analiza cómo manejan los datos y el papel de la modernización de datos en su recorrido para lograrlo, ya sean que estén en una etapa de exploración, formalización o innovación respecto de la AI y del machine learning.
En estos grupos, y en diferentes niveles, suelen surgir barreras para la adopción a partir de la infraestructura y de los procesos. Pero si analizamos más a fondo, estas organizaciones también están plagadas de problemas directamente relacionados con los desafíos estratégicos, como la seguridad de los datos, la identificación de casos de negocio apropiados, la alineación de la AI y el machine learning y la falta de confianza en la calidad de los datos.
Obtenga más información en el informe completo
Puede obtener más información en el informe técnico completo, que incluye la importancia de contar con un programa formal de modernización de datos y las carencias de recursos más frecuentemente informadas. También se presenta la historia de cómo Humen.AI resolvió rápidamente sus problemas con la infraestructura de datos, al reducir los costos sin que esto tenga un impacto en los tiempos de respuesta.
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Cómo eliminar las barreras de la AI y del machine learning
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