Las organizaciones que manejan grandes volúmenes de datos enfrentan desafíos significativos en la capacidad de respuesta de sus flujos de trabajo y pipelines de datos, según revela un reciente informe sobre inteligencia artificial generativa. El problema más destacado se encuentra en la etapa de análisis de datos, señalada por un 28.6% de los expertos consultados, seguida por el almacenamiento de datos y otras dificultades, como los llamados de API, los cuales a menudo retrasan los procesos.
La eficiencia de las herramientas de pipeline se identificó como el principal factor que impacta la capacidad de respuesta, con un 58.3% de los encuestados mencionando este aspecto. La necesidad de mejorar la velocidad y el rendimiento de estas herramientas es crucial para mantener la productividad y asegurar decisiones rápidas en entornos donde la inmediatez es vital.
Tras la eficiencia de las herramientas, el almacenamiento ineficiente se presenta como otro obstáculo importante, captando la atención del 25% de los participantes. Las soluciones de almacenamiento inadecuadas afectan la habilidad para manejar grandes volúmenes de datos de manera efectiva, perjudicando así el procesamiento y la gestión de información crítica.
Además, un 16.7% de los especialistas destacaron la calidad del código como un factor que interrumpe el funcionamiento fluido de los pipelines de inteligencia artificial. Un código de baja calidad puede causar errores, incrementar los tiempos de inactividad y complicar las tareas de mantenimiento y actualización.
El informe también exploró los casos de uso que impulsan el diseño y operación de pipelines de datos. El procesamiento del lenguaje natural (NLP) lidera estos casos de uso con un 42.8%, reflejando el auge de las operaciones digitales que generan enormes cantidades de datos textuales. Las aplicaciones de NLP requieren el manejo de fuentes de datos diversificadas, como publicaciones en redes sociales y retroalimentaciones de clientes.
Otros casos de uso significativos incluyen el reconocimiento de imágenes, que demanda capacidades de almacenamiento y procesamiento potentes para manejar grandes volúmenes de datos visuales, y la generación de contenido visual, donde modelos generativos crean nuevas imágenes para diseño gráfico o realidad virtual.
Los sistemas de recomendación, utilizados en plataformas de streaming y sitios de comercio electrónico, también juegan un papel crucial al mejorar la experiencia del usuario a través de sugerencias personalizadas. La personalización de recomendaciones no solo incrementa el compromiso del usuario sino que también potencia las ventas y el consumo de contenido.
Este análisis subraya la importancia de contar con herramientas de pipeline eficientes y soluciones de almacenamiento adecuadas para afrontar los retos de la gestión de datos en organizaciones modernas. A medida que las aplicaciones de inteligencia artificial continúan expandiéndose, la capacidad de mantener pipelines de datos rápidos y fiables se convierte en un factor decisivo para el éxito empresarial.
vía: AI Accelerator Institute
