IA: El papel central de datos confiables en la implementación empresarial

Un estudio del IDC destaca que la calidad de los datos es uno de los factores críticos para que se produzca una adopción exitosa de la IA a nivel global.

Foto: cortesía. Portal ERP Colombia.

La (IA) está transformando la forma en que operan sectores enteros, pero su verdadero potencial solo puede materializarse con datos accesibles, fiables y limpios. Este concepto, conocido como Healthy Data, es la base sobre la cual InterSystems ha desarrollado soluciones como IRIS Data Platform e IRIS for Health, que permiten a las empresas gestionar, integrar y analizar grandes volúmenes de información en tiempo real para ser empleados en la toma de decisiones estratégicas.

La base para una IA eficiente

Obtener datos confiables y de alta calidad es esencial para el éxito de la Inteligencia Artificial. Las plataformas de la compañía simplifican la recopilación, integración y normalización de datos, facilitando la construcción y ajuste de modelos de IA precisos. Esto ha permitido logros significativos en distintos sectores. Por ejemplo:

• Salud: Los hospitales a partir del procesamiento de datos médicos pueden predecir el riesgo de sepsis o reingreso de pacientes, mediante el análisis de tendencias basadas en la información compilada por la entidad.
• Finanzas: Entidades financieras a partir del procesamiento de datos internos identifican créditos con potencial de impago antes de que estos ocurran.
• Logística: Se anticipa el impacto de factores externos a la cadena de suministro como por ejemplo retrasos por mal clima.
• Manufactura: Maximizar el tiempo de actividad monitorizando los dispositivos de fabricación para predecir cuándo van a fallar o desconectar la producción de manera más eficiente, para evitar tiempos de inactividad prolongados debido a fallas del sistema. 

IA en acción: Transformando industrias

Las capacidades avanzadas de IA impulsadas por la compañía están ayudando a las empresas de distintos sectores industriales a ofrecer servicios innovadores, crear nuevas fuentes de ingresos y mejorar la experiencia del cliente. Algunos ejemplos de aplicaciones incluyen:

• Apoyo en la toma de decisiones: Para el caso médico, los profesionales pueden acceder a datos procesados por IA para mejorar diagnósticos y tratamientos más personalizados y confiables, así como la detección de infecciones hospitalarias.
• Análisis de riesgos: Identificación de patrones de impago en créditos financieros.
• Mantenimiento predictivo: Reducción de fallas en maquinaria mediante monitoreo inteligente basado en los datos recopilados por las máquinas.

Un futuro impulsado por IA confiable

De acuerdo con PricewaterhouseCoopers, se estima que la IA aportará 15,7 billones de dólares a la economía mundial para 2030. Sin embargo, un estudio de IDC destaca que la calidad de los datos es uno de los factores críticos para su adopción exitosa, por lo que las compañías deberán no solo recopilar datos, sino gestionarlos de forma óptima.

"La inteligencia artificial solo puede ser verdaderamente efectiva si se basa en datos de calidad. En InterSystems, estamos comprometidos con proporcionar plataformas que no solo faciliten la integración y gestión de datos, sino que permitan a las empresas tomar decisiones estratégicas en tiempo real y con mayor precisión", señaló Andrés Torres, Sales Executive de InterSystems Latam.