Publicación de INGUBU.IO

La lista de las ventajas de integrar la IA en la plataforma de datos que las empresas utilizan para procesarlos con fines analíticos en tiempo real es interminable y no hará más que aumentar a medida que surjan nuevas capacidades. Aunque el resultado de una plataforma de datos inteligente está claro, el camino para implementar la IA en la infraestructura empresarial no lo está. Descubre más en este artículo de Rodrigo Krüger 👉 https://lnkd.in/dyN-fbHv #NTTDATAEspaña #IA #LEAP

El impulso de la IA generativa ha sido simplemente espectacular. Hemos sido testigos de un proceso acelerado en el que prácticamente todo el mundo ha probado, de una forma u otra, alguna herramienta que le ha permitido generar contenido de texto, de imagen, de vídeo... Pero la adopción en las empresas no ha ido tan rápido, y hay sólidas razones para ello. Una reciente encuesta de Salesforce a más de 150 CIOs de grandes empresas en todo el mundo indica que solo el 11% de ellos han adoptado la IA de modo generalizado. Se trata de 150 CIOs de empresas de más de 1.000 empleados en 18 países (entre ellos España). Los CIOs tienen preocupaciones en torno a la seguridad de los datos y a la veracidad y fiabilidad de los resultados obtenidos. Por este motivo es fundamental que las empresas adopten estas tecnologías contando con soluciones específicamente enfocadas para la empresa, que aborden los problemas de seguridad, confiabilidad de los resultados y privacidad de los datos desde la propia arquitectura de la solución (como es el caso de la plataforma Agentforce de Salesforce). Agentorce se alimenta de los datos del CRM de la empresa, no de datos públicos, lo que garantiza la fiabilidad, e integra una capa adicional de seguridad (Einstein Trust Layer) que evita alucinaciones y enmascara los datos para evitar filtraciones indeseadas. El riesgo de no apostar por una IA realmente profesional y empresarial es alto, demasiado alto. Así como hace unos años los CIOs se enfrentaron al problema del "Shadow IT" (aplicaciones empresariales adoptadas por departamentos sin contar con la supervisión del CIO), si no actúan con agilidad para adoptar las soluciones correctas se pueden encontrar con un serio problema de "Shadow AI", con departamentos utilizando instancias públicas de Inteligencia Artificial que pondrán en peligro los datos de las empresas y no ofrecerán garantías sobre los resultados. #AI #Agentorce #ShadowIT #ShadowAI https://lnkd.in/dJnWRwwN

En un estudio reciente se observó que las organizaciones que invierten en tecnología de #IA obtienen un retorno de su inversión en 14 meses. Eche un vistazo a este blog para ver todo el valor que aporta la IA a las empresas y luego póngase en contacto con nuestro equipo para hablar de cómo podemos desarrollar una estrategia de IA para su negocio con #Azure. #SociodeMicrosoft

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Hoy ha caído en mis manos este informe de #Mckinsey que habla de los efectos de la IA en las empresas de #software. Algunos datos: ✔ El impacto disruptivo de la inteligencia artificial generativa en la industria del software será mayor y 3 veces más rápido que el cambio de la industria hacia el software como servicio (SaaS). ✔La IA imparactá, sobre todo, en que los clientes cambiarán más fácilmente de proveedores de software. ✔Las empresas más impactadas por la #IA pueden ser #CRM y ERMs, Agregadores y creadores de contenido El informe no tiene desperdicio. Puedes llerlo aquí (EN): Navigating the generative AI disruption in software I McKinsey https://lnkd.in/d_u-Vm9d #iagenerativa #customersuccess

🚀 Escalando la IA Generativa: El Camino hacia el Valor Real La inteligencia artificial generativa tiene un potencial enorme, pero solo aquellas empresas con un modelo operativo centrado en datos podrán escalarla de manera efectiva y generar impacto tangible. La clave: alinear tecnología, personas y procesos para integrar la IA en las operaciones diarias y evitar soluciones aisladas. 🔑 Diseñar un modelo operativo flexible y basado en componentes permite implementar la IA de forma ágil, adaptándose rápidamente a las necesidades comerciales. ¡Es hora de transformar el potencial de la IA en resultados! #IA #Innovación #TransformaciónDigital #Ciberseguridad #DataLeadership

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La inteligencia artificial generativa está transformando la forma en que las empresas innovan y generan valor, pero su éxito depende de una base sólida: la gestión y gobernanza de datos. En un reciente artículo de Capgemini publicado en el Financial Times, se destaca cómo las organizaciones pueden desbloquear todo el potencial de la IA generativa alineando sus estrategias de datos con objetivos comerciales claros, asegurando calidad, precisión y cumplimiento normativo. ¿Estamos listos para construir estas bases y llevar nuestras capacidades de IA al siguiente nivel?

💡 BI, BA, DS y IA: ¿Cómo se conectan? En el mundo del análisis de datos, términos como Business Intelligence (BI), Business Analytics (BA), Data Science (DS) e Inteligencia Artificial (IA) están revolucionando la forma en que las empresas toman decisiones. Aunque a veces parecen solaparse, cada uno tiene su propósito y enfoque único, y cuando los conectamos con IA, el potencial es aún mayor. 🚀 🔍 Business Intelligence (BI): BI es el punto de partida: el análisis descriptivo que responde a "¿Qué sucedió?". Utiliza datos históricos para generar reportes y dashboards, ayudando a las empresas a tener una mejor visión de su desempeño. Con IA, BI evoluciona a un nuevo nivel, donde los dashboards no solo muestran datos, sino que son capaces de identificar patrones automáticamente y generar alertas inteligentes basadas en anomalías. 📊 Business Analytics (BA): BA se extiende más allá del análisis descriptivo con un enfoque en el análisis predictivo y prescriptivo. Aquí es donde la IA comienza a jugar un papel clave. La IA permite a las empresas predecir escenarios futuros y generar recomendaciones automáticas basadas en esos datos. Los modelos de IA pueden aprender de los datos históricos para sugerir las mejores decisiones o estrategias futuras, basándose en simulaciones y predicciones precisas. 🤖 Data Science (DS): DS se alimenta de IA y machine learning para descubrir patrones y crear modelos predictivos avanzados. La IA permite automatizar el análisis de grandes volúmenes de datos, extrayendo insights que serían imposibles de encontrar manualmente. Además, los científicos de datos utilizan IA para desarrollar soluciones que optimizan procesos en tiempo real, permitiendo que las empresas tomen decisiones informadas de forma dinámica y proactiva. 🧠 Inteligencia Artificial (IA): La IA no solo potencia BA y DS, sino que también transforma BI al integrar modelos de aprendizaje automático para analizar datos en tiempo real, optimizar procesos y personalizar la experiencia del usuario. A través de algoritmos, la IA puede transformar grandes cantidades de datos en acciones inteligentes que impulsan resultados comerciales. 🔑 Resumen: BI: Visión de lo que pasó (descriptivo) con soporte de IA para análisis automatizados. BA: Predicciones de lo que podría pasar, con IA optimizando decisiones futuras. DS: Creación de soluciones inteligentes con IA que aprende de los datos y mejora continuamente. ¿Pertenece el futuro de los negocios a los datos y la IA? 💼🤖✨ #BusinessIntelligence #BusinessAnalytics #DataScience #InteligenciaArtificial #BigData #TransformaciónDigital #MachineLearning