Enfrentando a maior barreira à IA e ao machine learning — a modernização de dados
Nosso whitepaper mais recente mergulha nos desafios de modernização de dados que estão retardando a adoção de IA e machine learning pelas empresas.
Em uma pesquisa global sobre a adoção de IA e machine learning entre 1.870 líderes de tecnologia, revelamos desafios generalizados em relação a problemas subjacentes com infraestrutura e qualidade dos dados.
Isso é importante porque as montanhas de dados que a maioria das empresas têm continuam a crescer. E, à medida que elas crescem, aumentam também as oportunidades de prever o comportamento do cliente, automatizar o atendimento e fazer previsões operacionais – mas apenas se as organizações puderem, de forma confiável, passar seus projetos de IA e machine learning do piloto para a produção.
Os desafios incluem baixa confiança na qualidade dos dados
Para fazerem isso acontecer, as empresas precisam de dados seguros e em tempo real e, com mais pessoas acessando dados a partir de mais locais, as plataformas de dados precisam ser mais flexíveis, escaláveis e seguras do que nunca. Este whitepaper analisa como as empresas estão gerindo os dados e qual é o papel da modernização de dados na jornada para conseguir isso, quer estejam explorando, formalizando ou inovando em IA e machine learning.
Em todos esses grupos, e em graus diferentes, geralmente surgem barreiras à adoção em decorrência da infraestrutura e dos processos. Porém, indo mais fundo, vemos que essas organizações também são atormentadas por questões diretamente relacionadas a dificuldades estratégicas, como segurança dos dados, identificação dos casos de negócio apropriados, alinhamento entre IA e machine learning e falta de confiança na qualidade dos dados.
Saiba mais no relatório completo
Você pode descobrir mais no whitepaper completo, incluindo a importância de um programa formal de modernização de dados e as lacunas de recursos mais comumente relatadas. Também destacamos a história de como a Humen.AI resolveu rapidamente seus desafios de infraestrutura de dados, reduzindo os custos ao longo do caminho sem afetar os tempos de resposta.
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Removendo as barreiras à IA e ao machine learning
About the Authors
Rackspace Technology Staff - Solve
The Solve team is made up of a curator team, an editorial team and various technology experts as contributors. The curator team: Srini Koushik, CTO, Rackspace Technology Jeff DeVerter, Chief Technology Evangelist, Rackspace Technology The editorial team: Gracie LePere, Program Manager Royce Stewart, Chief Designer Simon Andolina, Design Tim Mann, Design Abi Watson, Design Debbie Talley, Production Manager Chris Barlow, Editor Tim Hennessey Jr., Writer Stuart Wade, Writer Karen Taylor, Writer Meagan Fleming, Social Media Specialist Daniel Gibson, Project Manager
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