Conocimientos especializados, factor clave para aprovechar IA generativa en datos no estructurados
Qlik®, líder mundial en integración de datos, análisis e inteligencia artificial (IA), anunció los resultados de una reciente encuesta global conducida por la firma de análisis Enterprise Technology Research (ETR) que revela que, aunque las empresas reconocen el importante potencial de los datos no estructurados para mejorar la eficiencia operativa y obtener información significativa, muchas están luchando para aprovechar eficazmente este recurso. La encuesta muestra que la falta de experiencia y la insuficiencia de herramientas son los principales obstáculos, y sólo un pequeño porcentaje de empresas dedica más de una cuarta parte de su presupuesto de IA a iniciativas de datos no estructurados.
Según numerosas estimaciones los datos no estructurados constituyen hasta el 80% de los datos del mundo. Aún así, casi el 70% de encuestados está de acuerdo en que su organización no está bien equipada para entender cómo se puede aprovechar la inteligencia artificial generativa en sus datos no estructurados. Sin embargo, reconocen el potencial que tienen para mejorar la eficiencia operativa y obtener información de valor. Qlik, a través de su encuesta, pone de manifiesto algunos de los principales problemas a los que se enfrentan las compañías, como la falta de experiencia del personal, de soluciones específicas o la falta de inversión en herramientas de IA centradas en este aspecto.
El estudio destaca los siguientes retos:
Preocupación por la privacidad de los datos y el cumplimiento de la normativa: el 59% de los encuestados están muy preocupados por la privacidad de los datos y el 47% por el cumplimiento de la normativa, superando significativamente las preocupaciones por el Retorno de la Inversión o ROI (19%).
La integración y el costo son las principales prioridades: a la hora de elegir a un proveedor para este fin, la integración del sistema (55%), el costo (50%) y las funciones de gobierno (49%) son los principales aspectos que se tienen en cuenta, mientras que la reputación del proveedor apenas influye (16%). Los encuestados esperan obtener beneficios económicos con el uso de datos no estructurados. Concretamente, el 45% prevé una mejora de entre el 10% y el 20%.
El interés por la IA Generativa es alto, pero falta inversión: entre los interesados en integrar este tipo de IA en los datos no estructurados, dos de cada tres encuestados tienen previsto invertir en una solución de este tipo. A pesar del interés generalizado, sólo el 22% indicaron que están realizando inversiones «significativas» en tecnologías de IA.
Los datos no estructurados se consideran un activo clave: una clara mayoría (62%) ve en los datos no estructurados la oportunidad de mejorar la eficiencia operativa, mientras que un 31% cree que pueden ayudar a la innovación. Casi la mitad (45%) querría aplicarlo en casos de usos que mejoren herramientas de búsqueda y consulta para consultar en profundidad los documentos internos.
Los buscadores tradicionales se quedan cortos para los datos no estructurados: existe un amplio consenso en que las herramientas tradicionales de búsqueda empresarial son insuficientes para maximizar el valor de las grandes bibliotecas de documentos. Solo el 16% ha adquirido ya una herramienta diseñada para obtener información a partir de datos no estructurados, y la mayoría de las iniciativas se encuentran en fase inicial o piloto.
“Las empresas están buscando soluciones que permitan la adopción de la IA Generativa sin necesidad de tener que revisar su conjunto de habilidades y equipo tecnológico. La clave reside en encontrar formas sencillas de integrar la IA en las plataformas de analítica ya existentes. Esto permite a las organizaciones obtener las respuestas correctas de los datos no estructurados e impulsar resultados empresariales significativos.», explica Brendan Grady, director General de la Unidad de Analítica de Negocio de Qlik.
Erik Bradley, jefe de estrategia y director de Investigación de Enterprise Technology Research (ETR) comentó: “Aunque el interés por aprovechar el potencial de los datos no estructurados es alto, la falta de habilidades especializadas y herramientas adecuadas es una barrera significativa. Para capitalizar realmente las oportunidades que presenta la IA Generativa, las organizaciones deben invertir en reducir esta brecha de conocimiento.”
