La IA necesita datos de calidad
El impacto de la IA en la productividad está haciendo que las compañías prioricen las iniciativas de IA y ML. Los modelos y la infraestructura de IA se están comercializando y la necesidad de recursos calificados está aumentando. El ingrediente secreto para el éxito es la disponibilidad de datos consentidos, preparados y filtrados para entrenar, modificar y ejecutar los modelos. Es obligatorio establecer una capa de recopilación de datos con flexibilidad, gobernanza y control, y esto sigue siendo complejo y fragmentado. Los requisitos de cumplimiento de normativas y transparencia en IA son aún mayores en las industrias reguladas.
Los datos ayudan a diferenciarse
Las empresas tienen acceso a los mismos modelos, herramientas y recursos para gestionar sus iniciativas de IA. Son sus datos únicos y propios y cómo se utilizan para brindar la experiencia adecuada al cliente lo que las hace diferentes. Las empresas con una capa de datos flexible, consentida y centralizada tienen una ventaja. La única forma de aprovechar el machine learning y la IA es configurar los datos y los canales para conectarse a la infraestructura de IA y al resto de la organización. Para las industrias reguladas, esto ayuda a gestionar el riesgo y la exposición, al tiempo que proporciona un el camino hacia el éxito de la IA.
