Las organizaciones en diversas industrias han comenzado a adoptar el aprendizaje automático (ML) y la gestión de datos a gran escala, buscando impulsar la innovación y la eficiencia en la toma de decisiones. Este enfoque ha generado un aumento considerable en el volumen y la complejidad de los datos, lo que ha puesto en relevancia la necesidad de una gobernanza
En el dinámico entorno empresarial actual, donde el volumen y la diversidad de datos crecen a un ritmo vertiginoso, las organizaciones enfrentan el desafío de extraer información útil de múltiples fuentes dispersas a lo largo de su infraestructura tecnológica. Desde datos ordenados en bases específicas hasta información menos estructurada almacenada en repositorios de documentos, el reto principal es encontrar mecanismos
En un avance significativo para el sector energético, DXC Technology se ha asociado con AWS para desarrollar un asistente de inteligencia artificial que promete transformar la exploración de sitios de perforación en las industrias del petróleo y gas. Esta colaboración entre dos gigantes tecnológicos busca solucionar los retos relacionados con la recolección y análisis de datos en un sector donde
En un revolucionario avance dentro del sector de la salud, la inteligencia artificial generativa está modificando radicalmente la interacción de las organizaciones sanitarias con sus masivas colecciones de datos. Este impulso en la tecnología es posible gracias a los modelos de lenguaje a gran escala, que ahora permiten obtener importantes percepciones desde datos estructurados en sistemas de gestión de bases
En el dinámico mundo de la industria automotriz, la capacidad de evaluar y gestionar los daños en los vehículos de forma efectiva es crucial. Este proceso no solo es fundamental para mantener operaciones eficientes y satisfacer a los clientes, sino que también juega un papel esencial en la gestión de costos. Sin embargo, las prácticas convencionales de inspección manual y
Las organizaciones dedicadas al manejo de grandes volúmenes de datos enfrentan crecientes desafíos en la eficiencia de sus flujos de trabajo, especialmente en sus pipelines de datos, según un reciente informe centrado en la inteligencia artificial generativa. El estudio destaca que la etapa de análisis de datos es el principal obstáculo, según el 28.6% de los expertos, seguida por problemas
