En general, el informe subraya que, aunque las empresas están ansiosas por aprovechar el potencial de la IA generativa, se requiere un importante trabajo preliminar de infraestructura y gestión de datos para aprovechar sus beneficios y garantizar un éxito sostenible a largo plazo. La lista de tareas del infierno de un CIO La mayoría de las empresas sabían que tenían problemas de datos mucho antes de que la IA comenzara a afectar el mercado de manera significativa. De hecho, la mayoría ha evitado las inversiones en inteligencia empresarial e IA debido a su falta de confianza en sus datos. Nadie en la empresa entiende completamente dónde están los datos y qué significan. Los líderes de silos poseen y administran los datos, por lo que no existe una única fuente de verdad para cosas tan simples como qué es un cliente y de dónde deben provenir los datos del cliente. La redundancia es común en ventas, seguimiento de producción y otras áreas donde los datos se administran mal. ¿Cómo se pusieron tan mal las cosas? La mayoría de las empresas pasaron años enfocadas en objetos nuevos y brillantes como los sistemas ERP y CRM, que contienen datos importantes, pero están encerrados en almacenes de datos propietarios. Después del ERP y el CRM vinieron el almacenamiento de datos, los sistemas distribuidos, la integración de datos y ahora la nube. A pesar de todo esto, los datos se han vuelto más complejos, distribuidos y heterogéneos, y no existe un control centralizado. Demasiadas empresas no comprenden los metadatos y no pueden rastrearlos adecuadamente a través de los procesos comerciales. Además, las adquisiciones han generado cierta redundancia de datos; muchas empresas aún operan con los sistemas antiguos que venían con las empresas que adquirieron. Ahora, nos enfrentamos a la IA, donde el significado, la estructura y la veracidad de los datos no son opcionales.