Deja de preguntarte si tus datos son compatibles con la IA
Las iniciativas de IA suelen tener dificultades para pasar de la fase de prototipo a la de producción cuando los datos subyacentes no están preparados. La evaluación de preparación para la IA de Actian te ayuda a evaluar el grado de preparación de tu organización en seis aspectos clave y ofrece recomendaciones prácticas para ayudarte a subsanar las deficiencias.
Las ambiciones en materia de IA se topan con la realidad de los datos
de directores de sistemas de información
afirman que las iniciativas de IA han aportado menos valor del esperado.
Fuente: Gartner
de prototipos de IA
nunca llegan a la fase de producción. La falta de preparación de los datos es el principal obstáculo.
Fuente: Gartner
de profesionales del ámbito de los datos
afirman que sus datos no son lo suficientemente fiables para la IA.
Fuente: Informe sobre datos modernos
Las organizaciones están realizando importantes inversiones en inteligencia artificial, pero muchas se están dando cuenta de que su infraestructura de datos no está preparada para seguir el ritmo. Las deficiencias en materia de gobernanza, calidad, contexto, linaje y observabilidad pueden convertirse rápidamente en obstáculos cuando la inteligencia artificial pasa de la fase de prototipo a la de producción.
Descubre cuál es tu situación en seis aspectos diferentes
La evaluación analiza el grado de madurez de su organización en seis capacidades clave que determinan su preparación para la IA.
Cómo funciona la evaluación
Tres pasos, unos 10 minutos, una visión clara de cuál es tu situación.
Respuesta
Responde a preguntas específicas sobre estrategia de datos, gobernanza, calidad, linaje, contexto y observabilidad.
Referencia
Compara el nivel de madurez de tu organización con el de otras empresas del sector para comprender mejor cuál es tu situación.
Active
Obtén una puntuación de madurez personalizada y recomendaciones prácticas que te ayudarán a priorizar las mejoras y a orientar las conversaciones con tu equipo directivo.
Cómo se traduce en la práctica la preparación para la IA
La evaluación te ayuda a identificar las deficiencias en materia de estrategia de datos, gobernanza, calidad, linaje, contexto y observabilidad. Pero, ¿qué ocurre cuando empiezas a subsanar esas deficiencias?
Para un importador mundial de automóviles, el reto quedó patente a medida que la empresa ampliaba el uso de la inteligencia artificial. Los equipos podían generar paneles de control y análisis rápidamente, pero la falta de coherencia en las definiciones empresariales y el contexto limitado hacían que resultara difícil confiar en los resultados.
La empresa tenía los datos dispersos por distintos sistemas y miles de definiciones de negocio que no estaban conectadas de forma coherente con los datos que las utilizaban. A medida que la IA se fue integrando en los flujos de trabajo de análisis, esas lagunas generaron un problema aún mayor: la IA podía acceder a los datos, pero no siempre disponía del contexto empresarial necesario para interpretarlos correctamente.
La empresa incorporó más de 10 000 definiciones de negocio a un catálogo regulado y las vinculó a los datos subyacentes a través de la plataforma de datos federada de Actian, gráfico de conocimiento.
Para las organizaciones que deseen aprovechar esta base, el Data Steward Agent de Actian puede ayudar a mantener los catálogos actualizados a medida que evolucionan los datos. Al identificar activos no documentados, redactar descripciones de negocio y recomendar responsables, el agente ayuda a los administradores a ampliar la gobernanza sin dejar de mantener la supervisión humana.
A través del servidor Actian MCP, las organizaciones también pueden poner a disposición de los asistentes de IA, las herramientas de análisis y otras aplicaciones un contexto empresarial regulado. Esto permite que los flujos de trabajo de IA se basen en definiciones, metadatos, linaje y contexto empresarial aprobados, en lugar de depender únicamente de datos sin procesar.
Este ejemplo muestra por qué la preparación para la IA va más allá del acceso a los datos. Las organizaciones también necesitan definiciones fiables, contexto empresarial y prácticas de gobernanza que puedan evolucionar junto con sus datos.
La evaluación de preparación para la IA te ayuda a identificar las deficiencias en materia de estrategia, gobernanza, calidad, trazabilidad, contexto y observabilidad, para que puedas priorizar las mejoras y sentar unas bases más sólidas para la IA.
Preguntas antes de empezar
Unos 10 minutos. Deberás responder a preguntas específicas sobre seis dimensiones de la madurez en materia de datos e inteligencia artificial, desde la estrategia hasta la observabilidad.
Sí. Sin coste alguno y sin compromiso. Recibirás tu puntuación de madurez y las recomendaciones nada más terminar.
Responsables de datos e inteligencia artificial —entre ellos, directores de datos (CDO), directores de sistemas de información (CIO) y responsables de gobernanza de datos— que deseen conocer el grado de preparación de su organización en materia de datos e identificar las prioridades antes de ampliar las iniciativas de inteligencia artificial.
Una puntuación personalizada sobre el grado de preparación para la IA, una comparación con otras empresas del sector y recomendaciones priorizadas que te ayudarán a subsanar las carencias y te orientarán en tus próximos pasos.