Hasta el 20 % de los proyectos de inteligencia artificial fracasan si no disponen de una infraestructura de datos inteligente. Ésta es una de las principales conclusiones de un estudio de IDC, patrocinado por NetApp, en el que se destaca que este tipo de infraestructura es clave para alcanzar el éxito.
Así las cosas, según el informe, las empresas expertas en IA han optimizado su infraestructura, facilitando un acceso sencillo a los conjuntos de datos corporativos con una preparación mínima y diseñando un entorno unificado, híbrido y multicloud que admite varios tipos de datos y métodos de acceso. Las limitaciones en el acceso a los datos debido a infraestructuras deficientes (21 %), las restricciones de cumplimiento normativo (16 %) y la escasez de datos necesarios (17 %) son las principales barreras que se encuentran las empresas más avanzadas en IA.
Por su parte, las empresas emergentes identifican obstáculos similares, pero también se ven afectadas por limitaciones presupuestarias (20 % en comparación con el 9 % de las compañías expertas), una mayor escasez de datos para el entrenamiento de modelos (26 % frente al 17 %) y mayores restricciones empresariales para el acceso a datos (28 %, en contraste con el 20 %).
De acuerdo con el informe, las organizaciones necesitan una infraestructura de datos inteligente para escalar sus proyectos de IA de manera responsable. Hay diferencias entre las organizaciones que se encuentran en las primeras etapas de adopción de la IA y aquellas que ya son expertas en estos proyectos: las primeras, suelen disponer de arquitecturas de datos dispares, mientras que las líderes y expertas en IA ya cuentan con datos unificados, por lo que tienen menos probabilidades de encontrarse con obstáculos en el futuro.
Si continuamos con los resultados del informe, el 48 % de los expertos en IA aseguran tener acceso instantáneo a sus datos estructurados, y el 43 % a sus datos no estructurados. En contraste, solo el 26 % de las empresas emergentes en IA tienen acceso a datos estructurados, y el 20 % a los no estructurados.
El 65 % de las compañías expertas en IA y el 35 % de las emergentes afirman que sus actuales arquitecturas de datos pueden integrar, sin problemas, los datos privados de su organización con los servicios de IA en la nube.
Las empresas emergentes en el ámbito de la IA no logran avanzar debido a la falta de políticas y procedimientos de gobierno claramente definidos. Solo el 8 % de estas organizaciones han establecido y estandarizado políticas de gobierno para todos sus proyectos de IA, en comparación con el 38 % de las empresas expertas en este campo.
Además, mientras que el 51 % de las empresas expertas en IA afirman contar con políticas estandarizadas que son aplicadas rigurosamente por un grupo independiente dentro de su organización, solo el 3 % de las empresas emergentes puede afirmar lo mismo.
Solo el 43 % de las empresas expertas en IA tienen métricas claramente definidas para evaluar la eficiencia de los recursos en el desarrollo de modelos de IA, y están implementadas y estandarizadas en todos los proyectos, en contraste con el 9 % de las empresas clasificadas como emergentes.
El 63 % de las compañías reconocen la necesidad de realizar mejoras o una revisión completa en su infraestructura de almacenamiento para optimizarla para la IA, mientras que solo el 14 % indica que no necesita ninguna mejora.
