L'ascesa dell'Enterprise Intelligence sta accelerando e i leader del settore stanno segnalando notevoli guadagni di efficienza dall'AI. Ma altre organizzazioni stanno riscontrando sfide nella gestione dei dati. Secondo McKinsey, il 70% delle aziende sta affrontando sfide critiche sui dati che impediscono il successo dell'AI e Gartner prevede un tasso di fallimento del 30% per le iniziative di AI generativa.
Un elemento di differenziazione fondamentale risiede nell'avere la giusta infrastruttura e il giusto data fabric in atto per supportare i requisiti composti dell'AI aziendale. Il ciclo di vita dei dati AI inizia con la raccolta dei dati e un piano di conservazione dei dati che dura anni. Che la fonte dei dati sia un dispositivo IOT o un mainframe IBM, una volta raccolti, i dati devono prima essere classificati e poi caratterizzati o altrimenti preparati per l'uso prima di poter essere inoltrati a un data warehouse downstream o a un'applicazione AI. Mentre i dati transitano in questo complesso data fabric, i set di dati spesso subiscono trasformazioni multimodali, possibilmente da file e tabelle in un formato a vettori di indice in un altro, ma è comunque necessario mantenere i controlli di governance e conformità dei dati.
Il presidente esecutivo di Solix, John Ottman, esplora le sfide e le opportunità dell'intelligenza artificiale aziendale in questa analisi pratica delle soluzioni.
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Circa l'autore:
John ottman ha oltre 30 anni di esperienza con applicazioni aziendali e infrastrutture cloud. Attualmente è il Presidente Esecutivo di Solix Technologies, Inc. e co-fondatore e presidente di Minds Inc.
