Nuestra experiencia e impacto en IA
La siguiente contribución corresponde al poral de Bain & Company que se define así: Trabajamos con clientes ambiciosos que quieren definir el futuro, no esconderse de él. Los líderes globales recurren a nosotros para resolver desafíos que definen la industria en: estrategia, marketing, organización, operaciones, tecnología de la información, transformación y estrategia digital, análisis avanzados, transformaciones, sostenibilidad, finanzas corporativas y fusiones y adquisiciones, en todas las industrias y geografías. Nuestro enfoque único para la gestión del cambio (Results360®) ayuda a estructurar, orquestar y permitir resultados sostenidos. Medimos nuestro éxito por el éxito de nuestros clientes: más del 64% de las 500 empresas más importantes del mundo, fondos de capital privado que representan el 75% del capital accionario global, organizaciones sin fines de lucro líderes y nuevas empresas innovadoras.
The Coca-Cola Company, la primera empresa en colaborar con nuestra alianza OpenAI, utilizó una campaña que generó revuelo para iniciar un diálogo bidireccional con los consumidores. “Create Real Magic” combinó ChatGPT y DALL-E en una plataforma única en su tipo que ofrecía un lienzo para la experimentación impulsada por IA.
Se invitó a los creativos digitales a aprovechar activos icónicos de los archivos de The Coca-Cola Company para generar obras de arte originales que se exhibirían en Time Square de Nueva York y Piccadilly Circus de Londres.
Al combinar la activación del cliente, la participación de las partes interesadas y las relaciones públicas, la campaña elevó las marcas, el marketing y las experiencias de los consumidores de clase mundial de la empresa, e inició su viaje con la IA generativa.
Uso de la IA para mejorar la educación en línea
La transformación audaz e innovadora de Multiversity aprovecha la IA generativa para impulsar un sistema de apoyo a los estudiantes las 24 horas, los 7 días de la semana.
La aspiración
Como parte de un esfuerzo más amplio para reforzar su posición como líder en innovación educativa y mejorar su posición como el grupo universitario y educativo más grande de Italia, Multiversity S.p.A. se asoció con Bain & Company para identificar más de 30 iniciativas innovadoras, de las cuales la mitad están o estarán impulsadas por IA generativa.
Para probar el poder de la tecnología y verificar su precisión, Bain ayudó a Multiversity a lanzar dos pilotos de IA generativa de vanguardia
Uno centrado en el apoyo didáctico a los estudiantes y otro diseñado para mejorar la eficiencia operativa del personal docente.
El impacto
99%
de precisión del chatbot universitario de IA
90%
más rápido para completar las tareas administrativas
Con tecnología Open AI, el chatbot universitario de IA puede responder las preguntas de los estudiantes
En función de los contenidos de la clase con más del 99% de precisión (según lo validado por los profesores de Multiversity).
Esto les brinda a los estudiantes acceso las 24 horas del día, los 7 días de la semana a un asistente que puede aclarar conceptos, brindar detalles adicionales sobre un tema, identificar fuentes de referencia y brindar comentarios instantáneos.
Permite a Multiversity «ofrecer un potente asistente de aprendizaje para los estudiantes», afirma el director ejecutivo de Multiversity, Fabio Vaccarono.
«Reciben apoyo de estudio en tiempo real y conocimientos profundos, integrando la enseñanza de nuestros profesores con un nivel único de interactividad».
La herramienta ya está activa en muchos cursos, con un 99 % de satisfacción de los estudiantes.
Bain también ayudó a Multiversity a lanzar un piloto que mejora significativamente la eficiencia operativa del personal docente al proporcionar una herramienta personalizada que les permite realizar tareas administrativas un 90 % más rápido.
Esto ahorra tiempo al personal docente, lo que les permite centrarse en actividades de mayor valor agregado.
En el futuro, a medida que continúa estableciendo el estándar para la educación impulsada por IA, Multiversity prevé utilizar IA generativa para enriquecer aún más los materiales de enseñanza, automatizar servicios administrativos y de soporte complejos y brindar apoyo personalizado en todos los aspectos de la vida estudiantil.
Esto permitirá a Multiversity mejorar aún más la entrega de experiencias de aprendizaje interactivas de alta calidad en toda la amplitud de sus programas educativos.
Los estudiantes reciben apoyo de estudio en tiempo real y conocimientos detallados, integrando la enseñanza de los profesores con un nivel único de interactividad.
Tecnologías neuronales
¿Qué hace que su estrategia de gestión de datos sea clave para el éxito de la IA?
La siguiente contribución corresponde al portal de Neural Technologies que se define así: En 1990, Neural Technologies se fundó con un objetivo visionario y ambicioso: crear soluciones de datos innovadoras que aprovecharan la información empresarial en tiempo real y permitieran generar flujos de ingresos en constante evolución para una clientela global diversa. Desde el principio, nuestra misión inquebrantable fue colaborar sin problemas con los socios, aprovechando el potencial ilimitado de los datos en nuestra era digital rápidamente interconectada.
La necesidad de herramientas de gestión de datos escalables
El big data es la fuerza impulsora detrás de la evolución de la toma de decisiones de inteligencia artificial (IA).
La IA requiere una escala masiva de datos para aprender y mejorar los procesos de toma de decisiones. A medida que la IA avanza, también lo hacen las estrategias y tecnologías para gestionar los datos.
La tecnología de gestión de datos robusta, segura y escalable es la columna vertebral de las implementaciones exitosas de IA
Ya que permite el manejo eficiente de grandes volúmenes de datos, diversos tipos de datos y necesidades de procesamiento complejas.
También protege los datos de las violaciones y el acceso no autorizado para garantizar el cumplimiento normativo, al tiempo que proporciona escalabilidad para gestionar cargas de datos cada vez mayores a medida que evoluciona la IA.
En este artículo, analizaremos:
– Principales desafíos de la gestión de datos a escala para la IA y el análisis
Escalabilidad en los procesos clave de gestión de datos
– Mejores prácticas para la gestión escalable de datos
Principales desafíos de la gestión de datos a escala para la IA y el análisis
La gestión de datos sigue siendo una de las principales barreras para obtener valor de la IA.
Una encuesta reciente de McKinsey destaca varios desafíos en la incorporación de datos a los modelos de IA, incluidos los problemas con la calidad de los datos, la necesidad de procesos de gobernanza de datos efectivos y la disponibilidad de datos de capacitación adecuados.
Volumen
La cantidad de datos con los que lidian las empresas hoy en día es asombrosa, impulsada por los dispositivos de IoT, las redes sociales y las crecientes interacciones con los clientes.
Desde datos estructurados, como las transacciones de los clientes, hasta datos no estructurados, como videos y publicaciones en redes sociales, la carga en los sistemas existentes es inmensa.
Esto crea una necesidad real de soluciones que puedan crecer a medida que lo hacen sus datos.
Variedad y complejidad
No todos los datos son iguales. Las herramientas de análisis y la IA se basan en una combinación de tipos y formatos de datos, ya sean texto, imágenes o datos de sensores.
Cada tipo exige un enfoque específico para la integración, el almacenamiento y el procesamiento de datos. El desafío es combinar y analizar de manera eficiente esta diversa información sin causar demoras.
Velocidad y procesamiento en tiempo real
Hoy en día, las empresas necesitan información rápidamente, a veces en fracciones de segundo.
Los flujos de datos de alta velocidad, que a menudo se utilizan en la detección de fraudes o el mantenimiento predictivo, requieren sistemas que puedan procesar y responder en tiempo real.
Cualquier latencia podría resultar en la pérdida de información invaluable o incluso de ingresos.
Calidad y gobernanza de los datos
A medida que los datos se escalan, garantizar información precisa y de alta calidad se vuelve cada vez más complejo.
La mala calidad de los datos puede socavar los modelos de IA y las herramientas de análisis, mientras que una gobernanza de datos inadecuada expone a las organizaciones a riesgos de cumplimiento según regulaciones como el RGPD y la Ley Europea de Inteligencia Artificial (AI Act).
Establecer marcos de integración de datos sólidos es esencial para evitar fallas en la seguridad, la privacidad y la calidad de los datos, lo que garantiza que, a medida que sus datos se expanden, sus sistemas sigan siendo confiables y compatibles.
Escalabilidad en los procesos clave de gestión de datos
La gestión eficaz de los datos a escala es esencial para las organizaciones que buscan aprovechar sus datos para la toma de decisiones estratégicas.
Al centrarse en la escalabilidad en cada etapa del ciclo de vida de la gestión de datos, las empresas pueden adaptarse a las cambiantes necesidades de datos de manera eficiente.
#1 Creación y recopilación de datos
La escalabilidad del procesamiento de datos comienza con la diversificación de las fuentes de datos, incluidos los datos estructurados y no estructurados.
Las organizaciones integran una variedad de nuevos dispositivos, aplicaciones e interacciones con los clientes de Internet de las cosas (IoT) para ampliar su conjunto de datos.
Invertir en herramientas de orquestación de datos escalables es crucial para gestionar volúmenes de datos cada vez mayores y coordinar solicitudes de múltiples fuentes en una única plataforma, para crear un entorno de procesamiento de datos totalmente automatizado y adaptable.
#2 Almacenamiento de datos
Adoptar una arquitectura de almacenamiento de datos flexible es vital para permitir que las empresas amplíen o reduzcan el almacenamiento en función de los requisitos cambiantes de los datos.
La implementación de soluciones de almacenamiento por niveles puede optimizar los costos y el rendimiento, donde los datos estructurados a los que se accede con frecuencia se almacenan en plataformas más rápidas mientras se archivan datos no estructurados menos críticos en entornos de menor costo.
#3 Movimiento y transferencia de datos
Los procesos eficientes son cruciales para mantener el flujo de datos e información en los sistemas. Las organizaciones deben priorizar los protocolos de transferencia de datos de alto rendimiento que puedan adaptarse a los flujos de datos crecientes.
El desarrollo de canales de datos dinámicos que puedan escalar automáticamente en respuesta a las fluctuaciones en el volumen de datos es fundamental.
#4 Activación de datos
Invertir en herramientas de análisis escalables es esencial para obtener información valiosa de los datos.
Estas herramientas permiten a las organizaciones aprovechar sus datos para tomar decisiones informadas.
La implementación de marcos modulares de inteligencia artificial y aprendizaje automático permite la expansión de las capacidades analíticas a medida que surgen nuevas fuentes de datos y casos de uso.
Mejores prácticas para la gestión escalable de datos
– Integración e interoperabilidad de datos
La integración exitosa de datos es vital para la escalabilidad. Los silos de datos, donde la información está aislada y es difícil acceder a ella, pueden obstaculizar gravemente la capacidad de una organización para escalar de manera efectiva.
Promover la interoperabilidad entre varias plataformas a través de API y middleware garantiza un flujo continuo de información entre departamentos y sistemas. Esto crea un ecosistema de datos unificado que respalda la información impulsada por IA.
– Marco de gobernanza de datos
A medida que crecen los sistemas de datos, la necesidad de una gobernanza de datos sólida se vuelve primordial. Un marco de gobernanza bien estructurado garantiza que los datos permanezcan seguros, precisos y cumplan con los estándares regulatorios.
Establece protocolos para el acceso a los datos, el control de calidad y la privacidad, protegiendo a las organizaciones de los riesgos legales y al mismo tiempo asegurando que los datos utilizados para los modelos de IA sean de la más alta calidad.
– Aprovechamiento de la automatización en la gestión de datos
La gestión manual de grandes conjuntos de datos es ineficiente y propensa a errores.
El uso de herramientas impulsadas por IA para automatizar tareas como la limpieza, la clasificación y la organización de datos permite a las empresas gestionar sus datos de manera más eficaz.
La automatización reduce el riesgo de error humano y permite que los equipos de datos se concentren en análisis de nivel superior, mejorando la eficiencia general de los procesos de gestión de datos.
Integración de datos altamente adaptable y escalable para su negocio
La gestión de datos a escala para IA y análisis requiere un proceso de gestión de datos eficiente y automatizado.
Con más de tres décadas de experiencia en la industria, Neural Technologies ofrece un conjunto sólido de soluciones de integración de datos que permiten la transmisión de datos en tiempo real al tiempo que garantizan una alta integridad de los datos, lo que ayuda a las empresas a mejorar sus procesos digitales esenciales.
Al aprovechar la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático, nuestra plataforma maneja de manera eficaz grandes volúmenes de datos con alto rendimiento y latencia mínima.
A diferencia de los sistemas tradicionales de extracción, transformación y carga (ETL), que a menudo introducen demoras, nuestras soluciones procesan, analizan y entregan datos instantáneamente, lo que garantiza un flujo continuo de información que proporciona información procesable, maximizando el valor de los datos en tiempo real.
Integración de datos perfecta para obtener información mejorada
La integración de flujos de datos continuos es fundamental para garantizar un flujo de información fluido a través de los canales de procesamiento y entre los sistemas locales y en la nube.
Las soluciones de integración de datos de Neural Technologies se conectan sin problemas con los sistemas heredados y modernos, lo que minimiza el riesgo de pérdida de datos.
Nuestro diseño modular permite una rápida escalabilidad, lo que permite a las empresas adaptarse a medida que crecen sus volúmenes de datos.
Esta capacidad garantiza una gestión eficaz de los datos a escala, lo que genera información valiosa para las herramientas de análisis de datos y las tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático.
Optimice sus procesos digitales con una gestión de datos escalable y una integración de datos sin problemas
Consolidación de datos: la clave para liberar el poder transformador de la IA en las organizaciones
La siguiente contribución corresponde al portal de Forbes y el autor es Afif Khoury, fundador y director ejecutivo de SOCi, Inc., que ha forjado una distinguida carrera que abarca más de 25 años a la vanguardia de la tecnología. Khoury, un empresario altamente condecorado e influyente tecnológico, comenzó su trayectoria, impregnada de innovación basada en datos, como genetista, cuya investigación y hallazgos llevaron a sus primeras contribuciones al Proyecto Genoma Humano.
Combinando su amor por las ciencias con su fascinación por el software, creó su primera empresa, Symptomcare.com, que se propuso democratizar la atención médica para todos, y lo hizo mientras asistía a la facultad de derecho y la escuela de negocios de Northwestern School of Law y Kellogg School of Management. Después de dejar el negocio, Khoury pasó a una carrera como abogado de fusiones y adquisiciones de alta tecnología de Silicon Valley y luego administró dos exitosos fondos de capital de riesgo donde invirtió en tecnologías de vanguardia que abarcaban numerosas industrias, incluida la recuperación de agua, la agricultura vertical, los productos farmacéuticos, la secuenciación genética, el marketing digital y la atención médica digitalizada.
Khoury, que se interesó profundamente por las complejidades del panorama de la tec
