A ascensão da Enterprise Intelligence está acelerando e os líderes do setor estão relatando ganhos dramáticos de eficiência com a IA. Mas outras organizações estão enfrentando desafios de gerenciamento de dados. De acordo com a McKinsey, 70% das empresas estão enfrentando desafios críticos de dados que impedem o sucesso da IA e a Gartner prevê uma taxa de falha de 30% para iniciativas de IA generativas.
Um diferencial crítico está em ter a infraestrutura e a estrutura de dados corretas para dar suporte aos requisitos compostos da IA empresarial. O ciclo de vida dos dados de IA começa com a coleta de dados e um plano de retenção de dados que abrange anos. Seja a fonte dos dados um dispositivo IOT ou um mainframe IBM, uma vez coletados, os dados devem primeiro ser classificados e, em seguida, caracterizados ou preparados para uso antes que possam ser canalizados para um data warehouse ou aplicativo de IA downstream. À medida que os dados transitam por essa estrutura de dados complexa, os conjuntos de dados geralmente passam por transformações multimodais, possivelmente de arquivos e tabelas em um formato para vetores de índice em outro, mas ainda assim a governança de dados e os controles de conformidade devem ser mantidos.
O presidente executivo da Solix, John Ottman, explora os desafios e oportunidades da IA empresarial nesta análise de soluções práticas.
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Sobre o autor:
John ottman tem mais de 30 anos de experiência com aplicativos corporativos e infraestrutura de nuvem. Atualmente, ele é o Presidente Executivo da Solix Technologies, Inc. e cofundador e presidente da Minds Inc.
