La carrera espacial de la década de 1960 vio la superpotencia global compitiendo por el desarrollo de mayores capacidades técnicas. Hoy, una nación similar está jugando y nuevamente el movimiento, la ambición y la innovación son esenciales, pero en lugar de la habilidad del vuelo espacial, el objetivo es dominar la inteligencia artificial.
Los gobiernos están lanzando estrategias nacionales audaces, por otro lado, las empresas de todo el sector están operando rápidamente y escalan modelos de IA. En el Reino Unido, las oportunidades de IA del gobierno han acelerado el plan de acción. Sin embargo, debajo de este progreso hay un problema fundamental que podemos saltar a la misión antes de lograr el “ascensor”: una confusión entre la ambición de liderazgo y la realidad de TI y los preparativos de datos.
Los datos muestran que las empresas pueden superar su preparación en exceso. Aunque el 5% de las agencias mundiales ya están operando o escala el software de IA, solo el 5% de los líderes empresariales del Reino Unido han dicho que la IA ha realizado mejoras significativas. Entonces, ¿qué hay detrás de la desconexión?
Cuando la alineación todopoderosa es exterior
Una de las razones principales es la ambición de liderazgo y la preparación real de la infraestructura de datos organizacionales es una confusión básica. La realidad es que la IA no se mueve solo en la ambición; Requiere una gran cantidad de datos claros, organizados y accesibles. Sin embargo, en muchas empresas, los datos están sellados, falsos o ininterrumpidos. Conduce a la confusión y las expectativas se vuelven prematuras y potencialmente caras.
Y cuando los equipos de liderazgo y TI no están en la misma página sobre estrategias y gestión de datos, lo que puede evitar el éxito de la iniciativa de IA. Los datos de baja calidad introducen un sesgo, el modelo debilita el rendimiento y finalmente reduce la fe en los resultados. Los resultados incorrectos o “alucinados” reclaman la corrección humana, el desperdicio de tiempo y los recursos. Mal, pueden dañar las relaciones con los clientes, la reputación de la marca o la posición regulatoria.
No ignore la infraestructura de datos
Los sistemas de IA son tan buenos como sus datos capacitados y van a operar durante todo el ciclo de vida. Después de todo, AI no solo usa datos, sino que también lo crea.
Como resultado, las empresas deben tener una estrategia clara sobre cómo esos datos capturan, almacenan, se aseguran, clasifican y se retiran. La capacidad de etiquetar información confidencial, administrar el control de versiones y garantizar la trazabilidad puede dar a los comerciantes la capacidad de monitorear cómo un modelo tomó una decisión. Es un beneficio técnico útil, pero también el requisito previo para el consentimiento regulatorio y la IA moral.
En el frente sostenible, una infraestructura fuerte puede ayudar a los efectos ambientales crecientes en los datos de crecimiento. Puede incluir habilidades de almacenamiento para excluir y reducir el consumo de energía para datos no utilizados. Del mismo modo, las tecnologías como las compresiones de datos y el desgarro pueden reducir las huellas físicas de almacenamiento, lo que reduce la energía relacionada y los costos de enfriamiento.
Más de una cuarta parte de los comerciantes esperan que sus huellas de datos aumenten en un 50% debido a proyectos de IA, por lo que es importante una estrategia efectiva de gestión de datos para apoyar a las empresas para lograr su IA y su ambición de IA.
Consentimiento, protección y apoyo a la elasticidad
Al implementar la IA, no podemos pensar en el próximo trimestre o incluso el próximo año. Para lograr un éxito a largo plazo, las consideraciones sobre la elasticidad cibercopeal y el consentimiento regulatorio también deben integrarse desde el principio. La alternativa es el riesgo de publicar datos confidenciales, corrupción de datos o violaciones costosas.
Pueden aliviar todas las salidas de IA y aumentar el riesgo regulatorio. Una infraestructura elástica asegura que los sistemas de IA puedan recuperarse más rápido de los obstáculos y mantener el rendimiento, mientras que la preparación de cumplimiento es segura, permite el establecimiento de IA escalofriante.
Si se realiza correctamente, la infraestructura de datos también puede garantizar que las empresas no solo se reduzcan para responder a problemas de seguridad o requisitos reglamentarios, sino que estén al pie delantero. Las amenazas cibernéticas pueden ser sofisticadas, así como los conjuntos de datos críticos de almacenamiento inteligente pueden estar alienadas y protegidas, manteniendo copias de seguridad irreversibles y apoyando la recuperación rápida.
Como resultado, ambas empresas están mejor ubicadas para prevenir violaciones de datos y más elásticas para este evento nacional. Creciendo, esto también es un mandet, no solo una hermosa. Por ejemplo, en la UE, las directrices DOR hacen cumplir las instituciones financieras que tienen que resistir, reaccionar y recuperarse en caso de ciberataque o falla del sistema.
A diferencia de la década de 1960, esta carrera no es la primera en ser la implementación modelo más grande o más compleja. En cambio, esta es la creación de sistemas sostenibles, creíbles y más ajustables que tienen pruebas de tiempo. Comienza con datos.
Los líderes empresariales deben asegurarse de que se hayan unido en su estrategia de IA para ver el éxito a largo plazo. A partir de la integración de estrategias de gestión de datos, las empresas pueden confirmar que comienzan la carrera de IA al pie derecho.
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