Estamos al borde de una revolución de la IA generativa (GenAI). Alrededor de 98% de las organizaciones tienen objetivos específicos de GenAI para 2024, lo que representa casi un tercio del gasto en modernización digital el año pasado y en 2024, según nuevas investigaciones de Couchbase. Según nuestra encuesta, los directores de sistemas de información están entusiasmados con la posibilidad de aumentar la productividad, crear prototipos rápidamente y mejorar la experiencia del cliente, entre otras muchas ventajas. Pero, ¿puede la infraestructura informática existente soportar proyectos de IA a gran escala?
La respuesta para muchos CIO es "no". Para dar paso a una nueva era de GenAI potenciada aplicaciones adaptablesSin embargo, las organizaciones deben modernizar primero sus estrategias de gestión de datos para controlar el análisis y el procesamiento de datos a alta velocidad que exige cada vez más la IA.
Un límite al crecimiento
Nuestra investigación indica que la inversión media en modernización digital por organización fue de $28 millones en 2023, que aumentará 27% para superar los $35 millones este año. Sin embargo, la tecnología, los recursos y la implicación organizativa siguen siendo obstáculos clave. Calculamos que, de media, las organizaciones malgastan $4 millones al año en proyectos fallidos, reducidos o retrasados. Casi dos tercios (63%) han sufrido retrasos de más de tres meses por problemas de modernización informática.
Cuando se trata de GenAI, incluso unos pocos meses pueden marcar la diferencia entre el éxito y el fracaso empresarial a largo plazo. Las empresas necesitan aumentar su productividad en más de un tercio cada año sólo para seguir siendo competitivas. No pueden permitirse que los proyectos fracasen o se retrasen.
En desafío es que la mayoría de las organizaciones no están preparadas para soportar el tipo de aplicaciones de IA adaptativa de nueva generación que transformarán la experiencia del usuario a través de la hiperpersonalización y las actualizaciones en tiempo real. No disponen de las barreras de seguridad y privacidad necesarias. No pueden ofrecer la baja latencia necesaria para acceder, compartir y utilizar los datos con rapidez. Y no disponen de bases de datos polivalentes que ayuden a reducir GenAI alucinaciones creando un fondo único de datos fiables para interactuar con modelos externos.
quieren impulsar el éxito de GenAI. Para ello, tendrán que fijar objetivos y expectativas realistas sobre lo que la tecnología puede hacer para conseguir que los altos cargos se sumen a la iniciativa y dar a los proyectos las mayores posibilidades de éxito.
La velocidad también es fundamental. El intercambio de datos y el acceso a los mismos deben producirse con rapidez para obtener el máximo rendimiento. De lo contrario, las aplicaciones ofrecerán información obsoleta y aumentará el riesgo de alucinaciones. La seguridad y la privacidad también son cruciales: Los CIO deben evitar la exposición involuntaria de propiedad intelectual sensible. Por último, es vital no olvidar a los usuarios finales de la tecnología. Los empleados deben recibir formación para garantizar un uso óptimo y seguro de la GenAI.
Mantener y mejorar la capacidad de GenAI sin reducir la inversión en otras áreas será todo un reto. Pero es posible. Centrarse en la arquitectura de datos es un buen punto de partida. Es notable que más de la mitad (54%) de las empresas admitan que actualmente no cuentan con todos los elementos necesarios para garantizar una estrategia de datos preparada para GenAI que lo abarque todo. Hay múltiples aspectos a tener en cuenta.
En primer lugar, las organizaciones necesitan controlar dónde se almacenan los datos, quién tiene acceso a ellos y cómo se utilizan, para evitar que se acceda a ellos o se utilicen de forma inadecuada. También necesitarán herramientas y procedimientos especializados para evitar que los datos privados y la información de los clientes queden expuestos fuera de la organización. Los desarrolladores deben recibir consejos claros y detallados sobre las mejores prácticas para utilizar los datos de forma segura y eficaz.
A continuación, hay que considerar la propia arquitectura de datos. Como ya se ha dicho, es vital que cualquier sistema pueda soportar aplicaciones GenAI en tiempo real garantizando que se pueda acceder a los datos, compartirlos y utilizarlos con una latencia mínima. Una base de datos de alto rendimiento que pueda gestionar datos no estructurados a gran velocidad evitará que GenAI se vea limitada en su forma de consultar los datos. Esto también ayudará a datos casi en tiempo real analítica, otro requisito vital para que GenAI proporcione respuestas precisas a sus usuarios. Solo 18% de las empresas disponen de una base de datos vectorial capaz de almacenar, gestionar e indexar datos vectoriales de forma eficiente, pero esto también ayudaría a mejorar el rendimiento de GenAI.
Sin embargo, conviene recordar que la GenAI suele requerir distintos niveles de procesamiento de datos. Por lo tanto, la infraestructura de TI debe ser capaz de escalar para satisfacer las demandas inmediatas sin incurrir en gastos innecesarios. Por último, considere el reto de las alucinaciones. Las organizaciones deben consolidar su arquitectura de bases de datos para evitar que las aplicaciones de IA accedan a -y se confundan con- múltiples versiones de datos. Menos de un tercio (31%) de las empresas han realizado esta inversión.
Es hora de crear
Con estas piezas en su lugar, las organizaciones pueden pensar seriamente en crear aplicaciones adaptativas impulsadas por GenAI. Se trata de aplicaciones que realizan una única tarea pero utilizan la IA para adaptarse de forma inteligente, dinámica y automática a las circunstancias cambiantes y a las preferencias particulares de sus usuarios. Una aplicación de reservas puede actualizarse periódicamente en función de la información de viajes en tiempo real, los eventos y el historial del usuario para sugerir viajes y ofertas personalizadas, por ejemplo.
Calculamos que la mitad (46%) de las empresas perderán clientes y 36% perderán personal a favor de sus rivales si las aplicaciones que ofrecen dejan de cumplir las expectativas. Con estas expectativas en constante aumento, las empresas no pueden permitirse el lujo de quedarse quietas. Deben ofrecer el tipo de experiencias hiperpersonalizadas y contextualizadas que exigen estos usuarios, o se arriesgan a una amenaza existencial para su negocio.
Todo empieza con los datos
Conseguirlo no será fácil. Pero ya existen tecnologías de bases de datos que respaldan estas ambiciones. Estas plataformas polivalentes ofrecen control sobre el almacenamiento y el acceso a los datos, pueden gestionar datos estructurados y no estructurados a gran velocidad, escalar a demanda y son compatibles con tecnologías como búsqueda vectorial y análisis en tiempo real. También admiten computación periférica para alta velocidad intercambio de datos y acceso y mayor seguridad.
En lugar de las bases de datos monofuncionales de antaño, ofrecen todo lo que una organización necesita para respaldar su apuesta por las aplicaciones adaptables. El futuro está a la vuelta de la esquina.
Más información Búsqueda vectorial en Couchbase y análisis en tiempo real con Couchbase columnar puede ayudar a las organizaciones a desarrollar una nueva clase de soluciones basadas en IA. aplicaciones adaptables que atraigan a los clientes de forma hiperpersonalizada y contextualizada.
