Escala agentes de IA con datos confiables

Si bien la gran mayoría de las organizaciones planean implementar agentes de IA de forma generalizada en un plazo de dos años, un importante cuello de botella de datos las está frenando: la IA actual solo puede acceder a un promedio del 45% de los datos empresariales. 

En esta investigación global, MIT Technology Review Insights analiza las brechas de muchas organizaciones en la preparación de sus datos para la IA, así como las dificultades para garantizar que esos sistemas de IA accedan de manera fiable a la información que necesitan para lograr acciones confiables en tiempo real en toda la empresa. En el informe también se identifican áreas clave en las que las organizaciones implementan agentes de IA. Se revela que las empresas con sistemas de datos preparados para la IA obtienen mejores resultados, lo que ofrece un plan claro que otras empresas pueden seguir.

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Principales resultados de la encuesta: 

• Más de la mitad (55%) de los ejecutivos confirman que sus sistemas de datos actuales les impiden escalar la IA de agentes en toda su empresa. 
• Las organizaciones que otorgan a los agentes de IA un acceso a los datos superior al 70% ("líderes de datos") logran resultados más sólidos y escalan con mayor facilidad que aquellas con un acceso inferior al 30% ("rezagados de datos").
• Para los líderes de datos, la brecha de confianza desaparece por completo: el 100% informa que las decisiones de los agentes de IA son "siempre" o "casi siempre" precisas.
• En el informe, se detallan las principales iniciativas que priorizan los líderes, como mejorar el acceso a todos los datos y optimizar  la administración con el contexto empresarial.

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Obtén el informe para conocer en detalle los resultados de la encuesta.