Wong Yu Liang/Gettyalmost Dos tercios (63%) de las organizaciones no están seguros de que tengan las prácticas de gestión de datos adecuadas para la IA, según la firma de investigación Gartner. Esta falta de preparación tiene un impacto: el analista predice que el 60% de las organizaciones abandonarán los proyectos de IA a través de 2026. También: 5 maneras de ser un gran gerente de agentes de IA, según los líderes empresariales Richard Masters, vicepresidente de datos e IA en Virgin Atlantic, es un líder empresarial que está decidido a ver las iniciativas de pionero de su organización logrando. Habló con ZDNET en un evento reciente de Databricks Roundtable en Londres, lo que sugiere que los objetivos de su aerolínea para los datos son simples: «Queremos que las personas tengan una gran experiencia en el avión, y explotar la IA se trata de lo que necesitamos hacer para entregar esos objetivos.» También: 4 preguntas para preguntarse antes de apostar en AI, y por qué la maestría explica cómo su organización está adoptando la tecnología emergente, y también sugieren que los pliegues de datos de AI puedan utilizar cinco. beneficios comerciales 1. Exponer a las personas a nuevas herramientasi no es nada nuevo para la industria de las aerolíneas. La organización de Masters ha utilizado el aprendizaje de IA y la máquina durante muchos años, como predecir los factores de carga en un avión, incluido el número probable de pasajeros para un vuelo. Dijo que las aerolíneas han utilizado la tecnología emergente para analizar otras consideraciones operativas, como los ingresos mensuales, los ingresos mensuales, las fortalezas y las debilidades de la competencia, y la confiabilidad de la avión, la evolución del análisis estadístico a través de la IA ha sido gradual «, dice antes, lo que sugiere una tortura de avión». Líderes empresariales: «Ahora notamos que la evolución sigue siendo cada vez más rápida». También: ¿Qué son los agentes de IA? Cómo acceder a un equipo de asistentes personalizados Dijo que el punto de inflexión clave fue el lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022, que marcó el comienzo de fácil acceso a los chatbots y abrió los beneficios potenciales de la IA. «Más personas en toda la organización, que no estaban necesariamente en los equipos analíticos, se dieron cuenta de lo que podrían hacer con esta tecnología», dijo. «Comenzaron a pensar en lo que la IA podría darles acceso, cómo podría reinterpretar y explicar los datos de diferentes maneras, proporcionando conceptos analíticos a partes del negocio que normalmente no tienen acceso a las mismas herramientas antes». Plataforma. «2. Responder Preguntas comerciales de clave Eligerando a las personas para aprovechar al máximo la IA es solo una parte del desafío. El problema más grande es garantizar que las personas usen las herramientas correctas de manera efectiva. Masters dijo que el retorno de la inversión en algunas áreas es más claro que en otras: «Cuando se trata de herramientas de fijación de precios dinámicas, como nuestra asociación con Fetcherr, o cosas como el mantenimiento predictivo o la predicción de la predicción de combustible, puede hacer las matemáticas fácilmente para ganar dinero. Es más fácil, las tareas más fáciles de realizar». En otras áreas, como las mejoras de la toma de decisiones, donde se aconsejan las medidas de decisión, donde se reducen las medidas de la toma de decisiones. its Databricks data platform and considered how to react quickly to new technologies and models that emerge.»We’ve been focusing on getting ready for the questions to come in, so that we can then provide the right algorithm or piece of data,» he said.Also: 4 ways to turn AI into your business advantageThose areas include analyzing net promoter scores, digging into all the different survey results the airline receives, and combining that information with other data, such como opiniones de los clientes sobre experiencias en vuelo. «Podemos comenzar a combinar esa información ahora porque tenemos una plataforma en su lugar, en comparación con los datos y la elaboramos», dijo. «La plataforma nos permite responder muchas preguntas pequeñas sin tener que tener este gran ejercicio de priorización». 3. Establecer un enfoque unificado para incursionar en AI proviene de todas las direcciones, incluidos los proveedores de tecnología que impulsan sus últimos sistemas y servicios habilitados para la AI «. Eso crea mucho ruido», dijo Masters, quien agregó que su organización ha establecido un proceso para evaluar nuevas sugerencias para las herramientas de IA. «Dada nuestra capacidad de hablar sobre los silos, podemos decir: ‘No necesitas este módulo de IA. Ya tenemos esta tecnología que viene a la plataforma'». También: has oído hablar de trabajos de matar de IA, pero aquí hay 15 noticias que la IA podrían explicar cómo funciona el proceso. Cada semana, un grupo de especialistas, incluidos arquitectos, analistas de negocios y la Oficina Central de Gestión de Productos, explora las propuestas de tecnología. «Esa es la puerta de entrada para la tecnología», dijo. «Luego tenemos que nosotros y nuestro vicepresidente de tecnología, digital y datos que evalúan las herramientas en el nivel superior». Estas discusiones sobre servicios habilitados para AI también pueden incluir a otros ejecutivos altos si se requiere una aclaración o priorización adicionales. «Ese enfoque unido nos ayuda a asignar los recursos adecuados al proyecto». 4. Explotar su plataforma tradicionalmente contiene datos de clientes y operativos en sistemas separados. Este enfoque dispar para la recopilación y el almacenamiento de datos hace que sea difícil ejecutar iniciativas entre negocios. Masters dijo que este enfoque hace que sea mucho más fácil generar información. «Podemos ejecutar varias simulaciones con los datos y ejecutar diferentes modelos predictivos en la plataforma que nos ayuda a ser ágiles y ágiles», dijo. «Si obtiene una interrupción, puede comenzar a hacer preguntas, como, ‘¿Cuántos pasajeros de conexión tenemos en este aeropuerto? ¿Qué podemos hacer para estos pasajeros de conexión? Requisitos. «Nuestros equipos pueden bajar al nivel más bajo de granularidad sobre lo que sucede todos los días en cada vuelo», dijo Masters. «Puedes redactar esa visión en cualquier dimensión que necesite, lo cual es bastante revolucionario para nosotros». 5. Sigue fomentando la curiosidad La lección clave que Masters ha aprendido de estas exploraciones en datos y la IA es que los líderes digitales deberían pasar menos tiempo jugando con tecnología y más tiempo entendiendo lo que hace el negocio «. Los equipos de datos pueden quedar un poco atascados en el mundo de la plataforma y las herramientas», dijo. «Sin embargo, se está volviendo más el caso de que los detalles de las herramientas, o construir una mejor base de datos aquí o allá, no es tan importante. dijo. «Puede comenzar a eliminar mucho el ruido y llegar a lo importante. Puede gastar una buena parte de su tiempo en articular esas prioridades a través de sus equipos para hacerlas curiosas». Obtenga las principales historias de la mañana en su bandeja de entrada todos los días con nuestro boletín tecnológico.