Muchas organizaciones ponen en marcha prometedores proyectos piloto de IA, pero muy pocos logran escalar con éxito La IA a escala empresarial requiere que los datos de la empresa estén preparados para ella. Un acceso a datos unificado, seguro y gobernado es crítico para disponer de una base de datos fiable.

Lea esta guía para descubrir por qué el camino hacia unos datos preparados para la IA suele comenzar con un acceso eficaz a los datos estructurados y no estructurados, y cuáles son los retos a los que se enfrentan los responsables de datos. Entre esas barreras se encuentran el volumen y la complejidad de los datos, la existencia de silos de datos, los retos específicos de los datos no estructurados y las limitaciones de la generación aumentada por recuperación (RAG) convencional.

Lo más importante es que esta guía ofrece un marco de referencia para ayudar a las organizaciones a unificar y acceder a sus datos, tanto estructurados como no estructurados. Incluye principios fundamentales para que sus datos sean accesibles y estén preparados para la IA. Además, se explora cómo superar las limitaciones del RAG convencional, el valor de una arquitectura de data lakehouse con capacidades ampliadas de data fabric y la importancia de las capacidades híbridas y de un enfoque abierto en la estrategia de gestión de datos.