La inteligencia artificial (IA) se está convirtiendo en un pilar fundamental para las empresas, no obstante, su escalabilidad enfrenta serias barreras, principalmente relacionadas con la falta de infraestructura adecuada. Según un reciente informe de Confluent, un 73% de los responsables de TI en España señalan que el principal obstáculo no es la inversión sino la carencia de sistemas y tecnologías que permitan procesar datos en tiempo real. Estos desafíos son comunes tanto a nivel nacional como global, donde el 72% de los encuestados también considera que la falta de infraestructura adecuada es un freno crítico para la adopción de la IA.
Desafíos en la Escalabilidad de la IA
Obstáculos Identificados
El informe revela que alrededor del 72% de los responsables de TI globales ha enfrentado al menos tres grandes retos al intentar escalar iniciativas de IA. Entre estos se destacan:
- Falta de infraestructura para procesar datos en tiempo real (72%)
- Incertidumbre sobre la calidad y linaje de los datos (66%)
- Fragmentación en la gestión de datos (65%)
En España, la situación es similar, donde el 73% de los profesionales de TI también identifica la falta de infraestructura como el principal freno, seguido de una escasez de talento especializado en IA y datos (67%) y la fragmentación de datos entre sistemas (64%).
Importancia del Streaming de Datos
Mejora en la Infraestructura de Datos
La capacidad de las empresas para avanzar desde proyectos piloto hasta sistemas operativos en producción está cada vez más ligada a la calidad y disponibilidad de los datos. En este contexto, el streaming de datos se presenta como una solución fundamental. En España, el 79% de los responsables de TI ya considera prioritario el aprovechamiento de datos corporativos para alimentar sus sistemas de IA.
Nueve de cada diez profesionales en TI afirman que el streaming de datos mejora la calidad, contexto, y accesibilidad de la información, convirtiéndola en un activo fiable para sus proyectos de IA.
Expectativas de Impacto
El informe destaca que un 92% de los encuestados en España espera que el streaming de datos incremente el impacto de sus inversiones en IA y que 90% considera que acelera su adopción. Esta nueva priorización del streaming de datos sobre la IA y el aprendizaje automático refleja un cambio significativo en el enfoque de las empresas: no solo se trata de invertir en modelos de IA, sino también en garantizar la calidad y oportuno acceso a los datos que alimentan estos sistemas.
Consejos para Emprendedores y Negocios
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Inversión en Infraestructura: Antes de escalar soluciones de IA, asegúrate de que la infraestructura de datos sea robusta y capaz de manejar procesamiento en tiempo real.
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Adopción de Streaming de Datos: Considera implementar plataformas de streaming de datos para mejorar la calidad y accesibilidad de la información.
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Capacitación del Talento: Forma y capacita a tu equipo en el manejo de datos y en la tecnología necesaria para la implementación de IA.
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Consolidación de Datos:Trabaja en la integración y consolidación de datos de diferentes sistemas para minimizar la fragmentación y facilitar su gestión.
- Enfoque en la Calidad de los Datos: Establece estándares claros para la calidad de los datos que alimentarán tus modelos de inteligencia artificial.
Conclusiones
Para escalar la inteligencia artificial, es imperativo priorizar la infraestructura de datos y el uso de plataformas que permitan el streaming de datos. Las empresas deben dejar de lado el enfoque inicial en la inversión directa en IA para concentrarse en garantizar que los datos que la alimentan sean fiables, actualizados y accesibles. En un mundo donde la capacidad de tomar decisiones basadas en datos puede ser la diferencia entre el éxito y el fracaso, las organizaciones que inviertan en estos aspectos serán las que logren convertir la IA en un verdadero motor de valor y crecimiento.