Cómo eliminar las barreras de la AI y del machine learning

Para obtener más información acerca de cómo las organizaciones manejan y modernizan sus datos a medida que aumenta el interés de las empresas en la AI, encuestamos a 1,870 líderes de TI de diferentes industrias de todo el mundo. En este documento técnico hemos recopilado nuestros hallazgos, que detallan los desafíos generalizados que surgen de los problemas subyacentes con la calidad de los datos y la infraestructura.

Nuestros encuestados se autoidentificaron con tres categorías de madurez con respecto a la AI y el machine learning: exploración, formalización e innovación. Los puntos de datos a destacar incluyen los siguientes:

• Los tres niveles de madurez enumeran la falta de talento entre sus tres desafíos principales.
• Uno de cada cincotambién menciona inquietudes legales, riesgos o problemas de compliance, independientemente de la madurez.
• El 63 % de las organizaciones en el nivel de "Innovación" y el 62 % en el nivel de "Exploración" dicen que se necesita realizar un trabajo importante en los canales de datos antes de que puedan brindar soporte a iniciativas de AI y machine learning.

Descargue el informe completo para ver todos los hallazgos, incluidas las perspectivas críticas sobre el rol de las personas y las operaciones en la modernización de sus datos.