La investigación destaca la necesidad urgente de conocimientos expertos para aprovechar la inteligencia artificial generativa en datos no estructurados 

EL QLik, una empresa global en integración de datos, análisis e inteligencia artificial (IA), anuncia una nueva investigación que revela que si bien las empresas reconocen el importante potencial de los datos no estructurados para mejorar la eficiencia operativa y generar conocimientos significativos, muchas están luchando por aprovechar eficazmente esta capacidad. Las investigaciones muestran que la falta de conocimiento y la insuficiencia de herramientas son las principales barreras, y sólo un pequeño porcentaje de empresas dedica más de una cuarta parte de su presupuesto de IA a iniciativas de datos no estructurados. 

“Dado que muchas fuentes citan que los datos no estructurados representan el 80% de los datos del mundo, no sorprende que los líderes empresariales quieran más valor real de este recurso sin explotar”, dijo Brendan Grady, director general de análisis de Qlik. “Sin embargo, nuestra investigación destaca que casi 70% está de acuerdo en que su organización no está bien equipada para comprender cómo se puede aprovechar la IA generativa en sus datos no estructurados” 

“Las empresas están buscando soluciones que permitan la adopción de IA generativa sin requerir el rediseño de sus habilidades y pilas de tecnología existentes. La oportunidad radica en encontrar formas de integrar la IA sin problemas en los entornos analíticos actuales, permitiendo a las organizaciones extraer las respuestas correctas de datos no estructurados y generar resultados comerciales significativos 

La investigación revela datos reveladores sobre cómo se sienten los líderes y qué están haciendo para abordar las oportunidades que ofrecen los datos no estructurados y GenAI: 

''' Prevalecen las preocupaciones sobre la privacidad y el cumplimiento de los datos: 59% de los encuestados están muy preocupados por la privacidad de los datos y 47% por el cumplimiento normativo, superando significativamente las preocupaciones sobre el retorno de la inversión (19%).  

Integración y costo son las principales prioridades para evaluar proveedores: Al evaluar a los proveedores, la integración del sistema (55%), el costo (50%) y las capacidades de gobernanza (49%) son las principales prioridades, mientras que la reputación del proveedor es una prioridad baja (16%). Los encuestados esperan ganancias financieras modestas al utilizar datos no estructurados, y 45% predice una mejora de 10% a 20% en sus ingresos o ganancias. 

io Interesse na GenAI es genial, pero falta una inversión significativa: Entre aquellos interesados en utilizar GenAI para datos no estructurados, dos de cada tres encuestados planean invertir en una herramienta de IA generativa para datos no estructurados. A pesar del interés generalizado, sólo 22% de todos los encuestados indican que están realizando “inversiones significativas en tecnologías de IA". 

''Los datos no estructurados se consideran un factor esencial para la eficiencia: Una clara mayoría (62%) ve los datos no estructurados como una oportunidad para mejorar la eficiencia operativa, mientras que sólo 31% cree que pueden impulsar la innovación. Casi la mitad (45%) describe un caso de uso que implica mejores herramientas de búsqueda y consulta para buscar documentos internos. 

Las herramientas de búsqueda tradicionales son insuficientes para datos no estructurados: Existe un fuerte acuerdo en que las herramientas tradicionales de búsqueda empresarial son insuficientes para maximizar el valor de vastas bibliotecas de documentos. Sólo 16% ha adquirido alguna vez una herramienta diseñada para proporcionar información a partir de datos no estructurados, y la mayoría de los esfuerzos se encuentran en etapas iniciales o piloto. 

“Los resultados de nuestra investigación resaltan un desafío crítico que enfrentan actualmente las empresas: la brecha de conocimiento necesaria para aprovechar todo el potencial de la IA generativa para datos no estructurados”, dice Erik Bradley, estratega jefe y director de investigación de Enterprise Technology Research. “Aunque el apetito por aprovechar datos no estructurados es grande, la falta de habilidades especializadas y herramientas apropiadas es una barrera importante. Para aprovechar verdaderamente las oportunidades que presenta la IA generativa, las organizaciones deben invertir en cerrar esta brecha de conocimiento e integrar capacidades avanzadas de IA en sus marcos de análisis existentes 

La “Investigación de datos no estructurados e IA generativa”, realizada en abril de 2024 por Enterprise Technology Research (ETR) en nombre de Qlik, encuestó a 200 tomadores de decisiones de tecnología empresarial en múltiples industrias. Para obtener más información y acceso a los resultados completos de la encuesta, visite https://www.qlik.com/us/resource-library/unstructured-data-benchmark-report