CRESTONE

La conversación sobre inteligencia artificial suele concentrarse en modelos, algoritmos y capacidad computacional. Sin embargo, existe un elemento menos visible que puede determinar el éxito o fracaso de una iniciativa: la calidad y disponibilidad de los datos.

Un estudio del MIT NANDA ha sido ampliamente citado por señalar que el 95% de los pilotos de IA generativa analizados no logró generar impacto medible en los resultados empresariales. La cifra debe interpretarse con contexto, pero plantea una pregunta relevante: ¿qué está impidiendo que la IA pase del piloto a la producción?

El problema no siempre está en el modelo

Una organización puede disponer de excelentes modelos de IA y, aun así, obtener resultados deficientes si sus datos están dispersos entre ERP, CRM, bases de datos, hojas de cálculo, aplicaciones SaaS y diferentes plataformas cloud.

Когда la información está fragmentada, el modelo puede recibir datos incompletos, inconsistentes o desactualizados. También puede resultar difícil determinar qué fuente es confiable, quién es responsable del dato o cuándo fue actualizado.

La integración de datos es parte de la estrategia de IA

Preparar los datos para AI no significa únicamente limpiarlos antes de entrenar un modelo. Significa construir una infraestructura capaz de conectar fuentes, automatizar flujos, mantener información actualizada y establecer controles de gobierno.

Esto es especialmente importante cuando los casos de uso requieren información de múltiples sistemas.

Por ejemplo, una organización podría necesitar combinar datos financieros de SAP, información comercial de un CRM y datos operativos para generar una predicción. Si cada fuente permanece aislada, construir y mantener ese caso de uso se vuelve mucho más complejo.

Menos silos, más capacidad para escalar

Una arquitectura de integración adecuada permite centralizar o conectar información sin necesariamente replicar procesos manuales. Crestone está diseñada para conectar, transformar y mover datos entre sistemas empresariales y plataformas analíticas, facilitando la automatización y el acceso a información actualizada.

Los beneficios van más allá de AI:

• Mayor disponibilidad de datos para analítica.
• Menor dependencia de procesos manuales.
• Mejor trazabilidad de la información.
• Reducción de errores durante la extracción y carga.
• Mayor capacidad para escalar nuevos casos de uso.

La IA necesita una base de datos confiable

La pregunta ya no es solamente qué modelo de IA utilizar. También es necesario preguntarse si la organización puede proporcionar datos confiables, oportunos, conectados y gobernados.

— Equipo CRESTONE