La ventaja de los datos: por qué los sistemas de registro ganarán la carrera de la IA.

El paso de la experimentación con IA a la operacionalización de la IA

La mayoría de las organizaciones han superado la fase experimental con la IA y ahora se centran en su implementación a gran escala en toda la empresa. Sin embargo, muchas iniciativas se estancan cuando los equipos intentan pasar de los proyectos piloto a la producción. El desafío rara vez reside en el modelo de IA en sí. Con mayor frecuencia, se trata del acceso a datos fiables, la integración con los sistemas existentes y la capacidad de mantener los requisitos de gobernanza, seguridad y cumplimiento normativo.

Las organizaciones se enfrentan a obstáculos comunes a la hora de escalar la IA:

• Preocupaciones en materia de seguridad, privacidad y regulación.
• Acceso limitado a datos empresariales de confianza
• Desafíos de integración entre sistemas y flujos de trabajo existentes
• Complejidad dentro de los sistemas centrales y otros sistemas principales.
• Deficiencias en la calidad y la gobernanza de los datos que afectan a los resultados de la IA.

Estos desafíos ponen de relieve una realidad importante: la preparación para la IA depende de la preparación de los datos.

Por qué los sistemas de registro son más importantes que nunca

Durante años, muchas organizaciones consideraron sus sistemas centrales como tecnología obsoleta que debía reemplazarse. Hoy en día, esta perspectiva está cambiando. Los sistemas de registro contienen décadas de conocimiento empresarial, historial de transacciones, contexto operativo y datos confiables que los sistemas de IA necesitan para ofrecer resultados significativos.

Los datos empresariales fiables generan una ventaja competitiva:

• Los datos históricos de transacciones proporcionan un contexto fundamental para las decisiones basadas en inteligencia artificial.
• Los sistemas mainframe contienen algunos de los datos empresariales más precisos y fiables de la compañía.
• La gobernanza, el linaje y la auditabilidad de los datos ayudan a las organizaciones a generar confianza en los resultados de la IA.
• La interconexión de datos entre entornos de mainframe, distribuidos y en la nube permite obtener información empresarial más completa.

Las organizaciones que logren conectar con éxito sus sistemas de registro con las iniciativas de IA estarán mejor posicionadas para convertir las inversiones en IA en resultados empresariales medibles.

¿Qué hace que los datos sean estratégicos?

La IA moderna requiere más que grandes volúmenes de información. Las organizaciones necesitan datos fiables, accesibles y controlados.

Rocket identifica cinco características que transforman los datos en un activo estratégico para el negocio:

• Contexto: Comprender qué representan los datos y cómo respaldan los procesos de negocio.
• Linaje: Conocer el origen de los datos, cómo han cambiado y cómo se utilizan.
• Gobernanza: Aplicación de controles de seguridad, cumplimiento y políticas para respaldar una IA confiable.
• Relaciones: Conectar datos entre sistemas para crear una visión operativa completa.
• Registros históricos: Aprovechar años de historial de transacciones y operaciones para mejorar la precisión y la toma de decisiones de la IA.

Construyendo una ventaja de datos empresariales

Las organizaciones no necesitan reemplazar sus sistemas centrales para estar preparadas para la IA. En cambio, pueden ampliar el valor de las inversiones existentes poniendo a disposición de toda la empresa datos operativos fiables.

Rocket Software ayuda a las organizaciones:

• Conecte datos entre entornos de mainframe, distribuidos y en la nube.
• Mejorar la accesibilidad a los datos manteniendo la gobernanza y el control.
• Apoye las iniciativas de IA con datos empresariales fiables y de alta calidad.
• Modernice sin interrumpir los sistemas críticos para la misión.
• Permitir un acceso seguro y escalable a los sistemas de registro.

El objetivo no es simplemente transferir datos, sino poner a disposición datos fiables cuando y donde se necesiten para respaldar la IA, el análisis de datos y la innovación empresarial.