AQlik®empresa global en integración de datos, análisis y Inteligencia Artificial (IA), anuncia una nueva investigación que revela que, aunque las empresas reconocen el potencial significativo de los datos no estructurados para mejorar la eficiencia operativa y generar conocimientos significativos, muchas están luchando por aprovechar efectivamente este recurso. La investigación muestra que la falta de conocimiento y la insuficiencia de herramientas son las principales barreras, siendo que solo un pequeño porcentaje de las empresas dedica más de una cuarta parte de su presupuesto de IA a iniciativas de datos no estructurados.
"Con muchas fuentes que citan que los datos no estructurados representan el 80% de los datos del mundo, no es sorprendente que los líderes empresariales quieran obtener más valor real de este recurso inexplorado", afirma Brendan Grady, Gerente General de Analytics de Qlik. Sin embargo, nuestra investigación destaca que casi el 70% está de acuerdo en que su organización no está bien preparada para entender cómo se puede aprovechar la IA Generativa en sus datos no estructurados.
“Las empresas buscan soluciones que permitan la adopción de IA generativa sin necesidad de rediseñar sus conjuntos de habilidades y pilas tecnológicas existentes. La oportunidad radica en encontrar maneras de integrar fluidamente la IA en los entornos analíticos actuales, permitiendo a las organizaciones extraer las respuestas correctas de datos no estructurados e impulsar resultados comerciales significativos”.
La encuesta revela datos reveladores sobre cómo se sienten los líderes y qué están haciendo para aprovechar las oportunidades que presentan los datos no estructurados y GenAI:
– Las preocupaciones sobre la privacidad y el cumplimiento de los datos son frecuentes:El 59% de los entrevistados están muy preocupados por la privacidad de los datos y el 47% por el conformidad regulatoria, superando significativamente las preocupaciones con el ROI (19%).
– La integración y el coste son las principales prioridades a la hora de evaluar a los proveedores:Al evaluar a los proveedores, la integración del sistema (55%), el costo (50%) y los recursos de gobernanza (49%) son las principales prioridades, mientras que la reputación del proveedor es una prioridad baja (16%). Los entrevistados esperan ganancias financieras modestas con el uso de datos no estructurados, siendo que el 45% prevé una mejora del 10% al 20% en su facturación o beneficio.
– El interés en GenAI es alto, pero falta una inversión significativa:Entre los interesados en usar la 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, solo el 22% de todos los encuestados indica 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 en los datos no estructurados la oportunidad de mejorar la eficiencia operativa, mientras que solo el 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 investigar documentos internos.
– Las herramientas de investigación tradicionales son insuficientes para los datos no estructurados:Existe un amplio acuerdo en que las herramientas tradicionales de investigación corporativa son insuficientes para maximizar el valor de vastas bibliotecas de documentos. Solo el 16% ya han adquirido una herramienta diseñada para proporcionar ideas a partir de datos no estructurados, y la mayoría de los esfuerzos permanecen en etapas iniciales o piloto.
Los resultados de nuestra investigación destacan 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 Principal y Director de Investigación de Enterprise Technology Research. Aunque el apetito por aprovechar los datos no estructurados es grande, la falta de habilidades especializadas y de herramientas adecuadas es una barrera significativa. Para realmente capitalizar las oportunidades que presenta la IA Generativa, las organizaciones deben invertir en superar esa brecha de conocimiento y en la integración de recursos avanzados de IA en sus estructuras de análisis existentes.
Una "Investigación de datos no estructurados e IA Generativa", realizada en abril de 2024 por Enterprise Technology Research (ETR) en nombre de Qlik, entrevistó a 200 tomadores de decisiones de tecnología empresarial en varios sectores. Para obtener más información y acceder a los resultados completos de la investigación, ingrese ahttps://www.qlik.com/us/resource-library/unstructured-data-benchmark-report
