Según el estudio llevado a cabo por MIT Technology Review Insights, en una investigación conjunta con Snowflake, sobre las bases para los datos para la IA generativa, así como sobre sus expectativas y desafíos al implementar y escalar aplicaciones de IA generativa, sólo el 22 % de los responsables de la estrategia del negocio afirma estar muy preparados para adoptar la IA, mientras que el 53 % se considera algo preparado, en un momento en el que una gran parte de los líderes empresariales se están percatando de lo esenciales que son los datos a la hora de determinar la rapidez y eficacia con la que pueden desbloquear el valor de la IA.
El despliegue de la IA a gran escala es uno de los desafíos a los que se enfrentan las organizaciones. El 95 % de los encuestados afirmó que se encontraban con obstáculos a la hora de implantar la IA. Para un 59 % la gobernanza, la seguridad o la privacidad de los datos figuran como los desafío más frecuentes, seguidos de la calidad y la disponibilidad de los datos (53 %) y el coste de los recursos o la inversión, en un 48 % de los casos.
En cuanto a la inversión tecnológica el reto pasa por las decisiones de gasto y dotación de recursos, incluidas las necesarias para mejorar las bases para los datos, en un momento en el que el coste de la IA generativa está disminuyendo ya que las empresas están desarrollando LLM más pequeños que, aunque ofrecen las mismas capacidades, cuestan menos.
Desde Snowflake, Baris Gultekin, responsable de IA de la compañía, señala que las empresas que quieran capitalizar la IA tienen que establecer una base de datos robusta, que abarque un amplio conjunto de procesos y activos involucrados en la recopilación, agregación y almacenamiento de los datos de la organización, así como en la capacidad para acceder a ellos. Así, la inversión en bases para los datos sólidas en toda la organización permitirá contar con usuarios de IA generativa mucho más potentes y reducirá las preocupaciones sobre gobernanza y seguridad.
