Tanto la IA tradicional basada en reglas como los modelos de IA generativa más avanzados pueden ayudar en la gestión de datos.
Las empresas modernas poseen grandes cantidades de datos, desde transacciones financieras e inventario de productos hasta registros de empleados y preferencias de clientes. Las organizaciones que utilizan estos datos para informar la toma de decisiones e impulsar iniciativas empresariales pueden obtener ventajas significativas sobre sus competidores.
Sin embargo, el desafío radica en hacer que estos grandes conjuntos de datos sean lo suficientemente precisos, confiables y accesibles para que las personas los usen en la práctica.
El IBM Data Differentiator informa de que el 82 % de las empresas experimentan silos de datos que obstaculizan los flujos de trabajo clave. Hasta un 68 % de los datos organizativos nunca se analizan, lo que significa que la empresa nunca aprovecha todas las ventajas de esos datos.
Las herramientas de IA y ML pueden ayudar a las organizaciones a utilizar sus datos optimizando tareas como la integración de fuentes de datos, la limpieza de datos y la recuperación de datos. Como resultado, las empresas pueden tomar más decisiones basadas en datos.
La gestión de datos de IA también ayuda a las organizaciones a crear los canales de datos de alta calidad que necesitan para entrenar e implementar sus propios modelos de IA y algoritmos de machine learning.