Producto y tecnología

Cómo las estrategias de datos sólidas impulsan la innovación en IA generativa

Photo illustration of a wavy grid with the Snowflake and MIT Technology Review logos

Si la innovación es el objetivo final de los negocios y la tecnología en la actualidad, entonces la inteligencia artificial (IA) generativa será el vehículo que nos llevará allí y una estrategia de datos sólida, el combustible. A pesar de todas sus promesas de mejoras de productividad y nuevos descubrimientos, la IA generativa por sí sola no puede hacerlo todo. La tecnología necesita una base para los datos “muy preparada” de la que alimentarse, algo que la gran mayoría de las empresas actuales (78 %) no poseen, según un nuevo informe de MIT Technology Review Insights, en colaboración con Snowflake.

El informe encuestó a más de 275 líderes empresariales de todo el mundo de un amplio abanico de sectores sobre sus esperanzas en torno a la IA generativa. Según esa encuesta, cuatro de cada cinco empresas no están preparadas para capitalizar los beneficios de la tecnología debido a la deficiente base para los datos. 

MIT Technology Review Report

Data Strategies of AI Leaders

Discover why a strong data foundation is key to surmounting gen AI challenges in this new report from MIT Technology Review, in partnership with Snowflake.

En mis conversaciones con los clientes, las organizaciones han considerado la IA generativa como una forma de redefinir cómo operan y qué venden. Pero esto no es posible sin una base sólida para los datos, que es el núcleo de las capacidades de la IA generativa. Los líderes empresariales deben actuar con rapidez para combatir los problemas que plantea la adopción de la IA, como la seguridad y el coste de los datos, y establecer la base que necesitan para cumplir la promesa de la tecnología.

Nuestro estudio conjunto con el MIT muestra que, a medida que las organizaciones sienten una mayor urgencia por implementar aplicaciones de IA, se dan cuenta de que sus datos pueden ayudar a obtener información de fuentes que antes no se explotaban. La encuesta detalló las prioridades de los clientes de IA y reveló hacia dónde dirigen sus esfuerzos las organizaciones y qué esperan de las soluciones de IA.

Las organizaciones exigen confianza y responsabilidad a la IA

Una de las revelaciones más llamativas de la encuesta fue que el 59 % de los líderes prioriza la gobernanza, la seguridad o la privacidad de los datos por encima de todo. Esto dice mucho del nivel de confianza y responsabilidad que las organizaciones esperan al integrar la IA en sus operaciones. Le siguen de cerca los problemas de calidad, en particular la reducción del fenómeno de las “alucinaciones” en los resultados de la IA, y la gestión de costes. Todas estas son áreas en las que Snowflake ha estado trabajando intensamente.

Los datos son el alma de la IA, por eso las organizaciones ya están realizando grandes inversiones en sus infraestructuras de datos. La plataforma de Snowflake proporciona un soporte robusto en este sentido, ya que ofrece controles de acceso y un data sharing seguro que ayudan a las organizaciones a gobernar sus datos de forma eficaz.

Nuestros clientes pueden maximizar sus inversiones e impulsar mejoras de productividad colocando las capacidades de IA directamente junto a sus datos. Por ejemplo, Siemens Energy creó un chatbot de IA basado en una arquitectura de generación aumentada de recuperación (retrieval augmented generation, RAG) para sacar rápidamente a la superficie y resumir más de 700 000 páginas de documentos internos. La herramienta ha ayudado a acelerar la investigación y el desarrollo, y ha convertido la información que antes estaba bloqueada en un recurso de búsqueda para su organización de investigación. Esto no solo fomenta la productividad, sino también la innovación en diversos sectores.

Curiosamente, aunque las organizaciones abordan algunos de los desafíos, también tienen aspiraciones ambiciosas para la IA generativa debido a historias de éxito como la de Siemens Energy. 

En concreto, casi 3 de cada 4 encuestados (72 %) afirmaron querer mejorar su eficiencia, mientras que el 47 % se centraron en desarrollar mejores productos y servicios a través de la IA. Estas conclusiones ponen de relieve un doble enfoque: la necesidad básica de contar con una IA segura y fiable y un impulso incesante para la innovación y la mejora.

Superar los desafíos de la adopción de la IA

A pesar del optimismo, muchas organizaciones siguen enfrentándose a obstáculos en la adopción de la IA, en particular en lo que respecta a la gobernanza de datos y la privacidad. Los encuestados afirmaron que estos desafíos eran importantes obstáculos para escalar sus iniciativas de IA. Para funcionar bajo estas circunstancias, las organizaciones deben establecer un marco de gobernanza que fomente la confianza y, al mismo tiempo, garantice el cumplimiento.

Las organizaciones implementan cada vez más controles de acceso rigurosos y protocolos de gobernanza de datos con gran eficacia. Por ejemplo, pensemos en un chatbot de recursos humanos diseñado para responder consultas confidenciales, como promociones dentro de una empresa. Es crucial garantizar que la información correcta llegue al usuario adecuado manteniendo la privacidad de los datos. La integración de sólidas medidas de seguridad en los sistemas de IA permite a las organizaciones aprovechar el poder de la IA sin comprometer la confianza.

El imperativo de la calidad de los datos

La calidad de los datos es otra área crítica que las organizaciones deben priorizar. La precisión de la IA es innegociable. Para abordar esta cuestión, Snowflake se centra en proporcionar plataformas que ayuden a sus clientes a crear sistemas de IA capaces de distinguir entre cuándo responder con confianza o cuándo aclarar algo. Esta capacidad es vital para prevenir la información errónea y ayudar a garantizar que la IA sirva como una herramienta fiable para la toma de decisiones.

El futuro de la IA

Al considerar el futuro de la IA, las oportunidades son infinitas. Actualmente estamos observando mejoras en la productividad en varios ámbitos, desde las mejoras del servicio de atención al cliente hasta la información obtenida de grandes conjuntos de datos. Sin embargo, existe un futuro aún más transformador en el que los sistemas de IA no solo responderán preguntas, sino que también tomarán medidas proactivas basadas en la información derivada de los datos. Este cambio hacia sistemas más autónomos marca un capítulo emocionante para la IA y en Snowflake estamos deseando ser los primeros en ponerlo en marcha.

Los últimos meses han sido frenéticos, ya que se han implementando varias funciones interesantes como Snowflake Arctic y Snowflake Cortex AI. El objetivo de Snowflake es que la IA sea fácil, eficiente y fiable. Al ejecutar la IA cerca de los datos, nuestras soluciones priorizan la calidad y la rentabilidad, todo ello en un marco seguro.

El futuro de la IA es inmensamente prometedor y, con las estrategias de datos y la gobernanza adecuadas, las organizaciones pueden obtener un valor sin precedentes. En Snowflake, nos comprometemos a capacitar a nuestros clientes para que puedan aprovechar todo el potencial de la IA con confianza y seguridad.

 

MIT Technology Review Report

Data Strategies of AI Leaders

Get the latest research on the connection between gen AI success and a strong data foundation in this new join report from MIT Technology Review and Snowflake.
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