Las organizaciones lanzan pilotos de IA prometedores, pero muy pocos escalan con éxito. La IA a escala empresarial requiere sus datos empresariales preparados para la IA. El acceso a los datos unificado, seguro y gobernado es un elemento crítico de una base de datos confiable.

Lea esta guía para saber por qué el camino hacia los datos preparados para la IA a menudo comienza con el acceso efectivo a datos estructurados y no estructurados y los desafíos que pueden obstaculizar a los líderes de datos. Esas barreras pueden incluir el volumen y la complejidad de los datos, los silos que pueden derivarse, los desafíos únicos de los datos no estructurados y las limitaciones de la generación aumentada por recuperación (RAG, por sus siglas en inglés).

Lo más importante es que esta guía proporciona un marco para ayudar a las organizaciones a unificar y acceder a sus datos estructurados y no estructurados. Incluye principios rectores que son fundamentales para que sus datos sean accesibles y estén preparados para la IA. También explora cómo superar las limitaciones de la RAG convencional, el valor de una arquitectura de lakehouse de datos con capacidades ampliadas de tejido de datos y la importancia de las capacidades híbridas y un enfoque abierto en su estrategia de gestión de datos.