Qlik ha lanzado el Informe Generative AI Benchmark Report , en el que se concluye que las empresas están valorando realizar inversiones significativas en tecnologías que mejoren los tejidos de datos para permitir el éxito de la IA generativa. Para ello están buscando un enfoque híbrido que se aproveche de los beneficios de la IA generativa y de la IA tradicional para ampliar el impacto de la solución en las organizaciones.
El estudio, realizado en agosto de 2023 por Enterprise Technology Research (ETR) en nombre de Qlik, encuestó a 200 ejecutivos C-level, vicepresidentes y directores de 2000 multinacionales de diferentes sectores. La encuesta explora cómo los líderes están aprovechando las soluciones de IA generativa que han adquirido, las lecciones aprendidas y dónde se están centrando para maximizar sus inversiones en esta solución.
El informe revela que, si bien persiste el entusiasmo inicial por lo que puede ofrecer la IA generativa, los directivos entienden que necesitan rodear estas soluciones de las estrategias y tecnologías de datos adecuadas para aprovechar plenamente su potencial transformador. Así, aunque muchos se están valiendo de la Inteligencia Artificial para aliviar las presiones competitivas y ganar eficiencia, también buscan orientación sobre por dónde empezar y cómo avanzar rápidamente sin perder de vista las cuestiones de riesgo y gobernanza.
Creación de valor a partir de la IA generativa
A pesar de que el mercado se centra en la IA generativa, los encuestados señalaron que ven claramente que la IA tradicional sigue aportando valor en áreas como el análisis predictivo. De este modo, esperan que la IA generativa ayude a extender el poder de estas soluciones a una población más amplia., permitiendo obtener conocimientos más profundos y encontrar formas nuevas y creativas de resolver problemas mucho más rápido.
Esta visión de lo que es posible con la IA generativa ha impulsado un increíble nivel de inversión. El 79% de los encuestados ha adquirido herramientas de IA generativa o ha invertido en proyectos de IA generativa, y el 31% afirma que tiene previsto gastar más de 10 millones de dólares en iniciativas de IA generativa el año que viene. Sin embargo, estas inversiones corren el riesgo de ser aisladas, ya que el 44% de estas organizaciones señalaron que carecen de una estrategia clara de IA generativa.
Estrategias y apoyos adecuados para la IA generativa
A la pregunta de cómo piensan enfocar la IA generativa, el 68% de los encuestados afirma que piensa aprovechar modelos públicos o de código abierto perfeccionados con datos propios, y el 45% se plantea crear modelos desde cero.
La experiencia en estas áreas es crucial para evitar los problemas de seguridad de datos, gobernanza y sesgo de los que se ha informado ampliamente y que pueden producirse con la IA generativa. Los encuestados entienden que necesitan ayuda, y el 60% afirma que planea confiar parcial o totalmente en la experiencia de terceros para cerrar esta brecha.
Muchas organizaciones también están buscando tejidos de datos como parte fundamental de su estrategia para mitigar estos problemas. Así, estos reconocen que sus estructuras de datos necesitan actualizaciones o no están preparadas para la IA generativa. De hecho, sólo el 20% cree que su estructura de datos está bien equipada para satisfacer sus necesidades en este campo.
Teniendo esto en cuenta, no es de extrañar que el 73% espere aumentar el gasto en tecnologías que apoyen los tejidos de datos. Parte de ese gasto tendrá que centrarse en la gestión de volúmenes de datos, ya que casi tres cuartas partes de los encuestados afirmaron que esperan que la IA generativa aumente la cantidad de datos movidos o gestionados en los análisis actuales.
La mayoría también señalaron que la calidad de la información, las herramientas ML/IA, la gobernanza, la integración y BI/Analítica son áreas importantes o muy importantes para proporcionar un tejido que permita el éxito de la IA generativa. Las inversiones en estas áreas ayudarán a las organizaciones a eliminar algunas de las barreras más comunes a la implementación según los encuestados, incluyendo la regulación, la seguridad y los recursos.
El camino hacia el éxito de la IA generativa: todo depende de los datos
Aunque la estrategia de IA de cada organización puede y debe ser diferente, un hecho sigue siendo el mismo: los mejores resultados de IA empiezan con los mejores datos. Con la enorme cantidad de datos que es necesario curar, garantizar la calidad, asegurar y gobernar para respaldar la IA y construir modelos generativos de IA útiles, es esencial contar con una estructura de datos moderna.
Así pues, una vez que los datos están en su lugar, la plataforma debe ofrecer capacidades integrales habilitadas para que ayuden a todos los usuarios, independientemente de su nivel de conocimientos, a obtener perspectivas potentes con automatización y asistencia. Qlik permite a los clientes aprovechar la IA de tres formas fundamentales:
- Una base de datos de confianza para la IA: las soluciones de integración y calidad de datos de Qlik aprovechan la IA para automatizar la entrega y transformación de datos, reduciendo la complejidad, mitigando el riesgo y permitiendo los tejidos de datos.
- Analítica predictiva y mejorada por IA: Qlik tiene un largo historial de ofrecer capacidades de analítica predictiva y mejorada por IA. Los conectores OpenAI de Qlik extienden el poder de la IA generativa a la analítica de Qlik, aportando capacidades de chat aún más potentes a una rica experiencia de usuario.
- IA para casos de uso avanzados: Qlik AutoML™ ayuda a las organizaciones a escalar las inversiones en ciencia de datos al tiempo que permite al personal con inclinaciones técnicas personalizar las soluciones de IA para nuevos casos de uso.
