Los datos desordenados están obstaculizando la adopción de IA empresarial – Cómo las empresas pueden desenredarse
2024-08-06 15:50:28
Las startups del sector salud están levantando la voz sobre cómo la falta de regulaciones claras está sofocando la innovación en inteligencia artificial (IA). Aunque las precauciones son esenciales en la industria de la salud, donde los errores pueden tener consecuencias graves, el impacto de estas regulaciones en el software empresarial (SaaS) es menos evidente. A pesar de no estar tan regulado como otros sectores, la adopción de IA en SaaS también enfrenta desafíos significativos.
La Jungla de Datos: Un Obstáculo para la Innovación
Un problema crítico es la acumulación de datos desordenados a medida que las empresas crecen y diversifican sus herramientas y productos. Inicialmente, las empresas suelen tener datos organizados en un sistema único, pero al expandirse, los datos se dispersan en múltiples sistemas y modelos de ingresos. Esto se complica aún más cuando se añaden nuevos sistemas de venta, creando múltiples silos de datos. En el sector SaaS, es común que una empresa utilice numerosas herramientas diferentes, lo que dificulta la integración de datos.
La IA y los Datos Desordenados: Un Problema Persistente
Aunque se espera que la IA ayude a resolver problemas complejos, los modelos de IA actuales requieren conjuntos de datos limpios para funcionar correctamente. Los datos fragmentados y dispersos dificultan que la IA proporcione resultados precisos, lo que puede llevar a errores graves, especialmente en áreas críticas como las finanzas empresariales. Por tanto, la intervención humana sigue siendo crucial para validar la exactitud de los datos.
Soluciones para la Gestión de Datos en SaaS
Para resolver estos problemas, las empresas deben evaluar y racionalizar su conjunto de herramientas tecnológicas. Es esencial determinar qué herramientas son realmente necesarias y cuáles podrían estar contribuyendo al desorden de datos. Aunque las herramientas todo en uno pueden ofrecer coherencia, podrían no ser tan precisas en áreas específicas. Una solución intermedia es utilizar software con un modelo de objeto universal y adaptable, como Jira de Atlassian, que permite una integración más sencilla y coherente con otros sistemas.
En resumen, las empresas que inviertan en limpiar y organizar sus datos estarán mejor posicionadas para aprovechar los beneficios de la IA. La gestión adecuada de datos es esencial para desbloquear el verdadero potencial de estas tecnologías emergentes.
