El reto clave para la IA: calidad de los datos
La inteligencia artificial (IA) promete transformar industrias, pero su éxito depende de la calidad de los datos utilizados. Empresas buscan optimizar
Según un estudio del IDC, la adopción efectiva de IA requiere datos accesibles, precisos y confiables. PricewaterhouseCoopers estima que esta tecnología aportará 15,7 billones de dólares a la economía mundial para 2030, pero su verdadero impacto solo será posible con información estructurada y depurada.
Plataformas como IRIS Data Platform e IRIS for Health de InterSystems facilitan la integración y análisis de datos en tiempo real. En salud, ayudan a predecir riesgos médicos; en finanzas, identifican posibles impagos; en logística, anticipan retrasos; y en manufactura, permiten el mantenimiento predictivo.
La IA también optimiza la toma de decisiones en sectores críticos. En medicina, mejora diagnósticos y tratamientos; en el ámbito financiero, detecta riesgos de crédito; y en la industria, reduce fallas en maquinaria con monitoreo inteligente.
A medida que la IA se integra en los negocios, la clave está en recopilar y gestionar datos de manera óptima.