Dondequiera que se mire, la conversación sobre IA tiene el mismo mensaje: el éxito depende de buenos datos. Se ha convertido en el mantra de todas las salas de juntas y conferencias.
Las empresas invierten millones en limpiar, etiquetar y organizar datos con la creencia de que una vez que sea correcto, se producirá la transformación de la IA.
Pero esa creencia es incompleta. Limpiar y recopilar datos es el paso cero. Sin la ingeniería, la arquitectura y la preparación operativa para usarlo, ni siquiera el conjunto de datos más limpio hará avanzar el negocio.
Director de Producto y Tecnología, CBTS.
Una encuesta de Gartner encontró que el 63% de las organizaciones no tienen o no están seguras de si cuentan con prácticas adecuadas de gestión de datos para la IA.
Pero incluso si las empresas no saben por dónde empezar para su transformación de datos a IA, existe una estrategia simple que cualquier organización puede utilizar para impulsar los resultados comerciales.
¿Por qué el progreso se estanca en cero pasos?
Datos y activación: las brechas en cualquier nivel entre estrategia, ingeniería, modernización, visualización y preparación frenan el progreso. Algunas organizaciones redactan una estrategia de datos ambiciosa que nunca se vincula con resultados comerciales mensurables.
Otros recopilan y almacenan grandes cantidades de datos sin planificar cómo fluirán a través del sistema. A menudo, la infraestructura de TI heredada hace que la modernización sea casi imposible, mientras que los equipos de datos quedan silenciados ante los tomadores de decisiones.
Las lagunas de habilidades o experiencia son otra barrera frecuente. Las empresas pueden tener analistas de datos que puedan interpretar paneles, pero carecen de ingenieros y arquitectos de datos que puedan crear canales y estructuras de gobernanza que hagan que los conocimientos sean confiables y escalables. Cuando falta talento disponible, las organizaciones quedan estancadas en una parte del proceso.
Bloquea algo más que una comprensión más profunda de los números; Está impidiendo la innovación dentro de esta empresa. Casi la mitad de los ejecutivos encuestados por IBM dijeron que las preocupaciones sobre los datos siguen siendo una barrera para la adopción de IA agente en sus organizaciones.
Cuando los equipos no pueden confiar en sus datos, no pueden utilizarlos como base para una estrategia de IA, incluso cuando hay presión desde arriba. La IA puede ser lo llamativo de lo que todo el mundo quiere hablar, pero lo “aburrido” es lo que la hace funcionar.
Convertir los datos en resultados empresariales reales
Resolverlo no significa necesariamente contratar todo el personal de un departamento o invertir en docenas de nuevas herramientas de datos, sino que exige un cambio en la forma en que las organizaciones piensan sobre la preparación. La verdadera preparación comienza cuando las operaciones de datos se diseñan teniendo en cuenta los resultados comerciales.
Las empresas maduras de este ámbito tratan la ingeniería y la arquitectura como disciplinas empresariales. Definen una propiedad clara de los canales de datos, establecen la gobernanza desde el principio y modernizan la infraestructura para que los datos puedan moverse de forma segura y eficiente.
Cuando esas piezas están en su lugar, los resultados comerciales siguen. En algunas organizaciones, conectar los datos de producción y mantenimiento ha acortado los ciclos de inactividad y ha aumentado el rendimiento: ganancias reales de ingresos de los sistemas que finalmente pueden comunicarse.
Entre otras cosas, la consolidación de datos financieros y operativos ha eliminado licencias de software duplicadas y ha reducido los costos de infraestructura. Esto puede traducirse en ahorros de miles de dólares al mes. La visibilidad impulsa esos ahorros.
El riesgo también se reduce drásticamente cuando la gobernanza y la observabilidad se incorporan a las operaciones diarias. Los líderes creen en lo que ven y pueden justificar cada decisión. Cuando los datos fluyen juntos, permite a las organizaciones detectar vulnerabilidades de forma proactiva y reducir significativamente la probabilidad de una violación de la ciberseguridad.
Si bien muchas empresas intentan integrar estas capas internamente, eventualmente se dan cuenta de que necesitan un socio que pueda gestionar todo el proceso, desde la estrategia hasta la arquitectura, la modernización y la preparación para la IA. El socio adecuado aporta el marco, el talento y los procesos repetibles que convierten la preparación en resultados.
La velocidad reina sobre el tamaño
Cuando las organizaciones tienen esa base, pueden pasar rápidamente del conocimiento a la ejecución. Las organizaciones pequeñas con arquitecturas de datos modernas ya están superando a competidores mucho más grandes que están abrumados por sistemas heredados. Una vez que los datos pueden fluir libremente, las decisiones se aceleran, los pronósticos se agudizan y la automatización se agrava.
La alfabetización en IA ahora es algo que está en juego. La ejecución de la IA es lo que separa a las empresas de los proyectos fallidos para avanzar. En la carrera por transformar la IA, los ganadores no tendrán la mayor cantidad de datos; Serían ellos los que construyerían el coche más rápido y sabrían conducirlo hasta la meta.
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