Construir bases de datos preparadas para IA para la analítica agéntica
Investigación de TDWI sobre escalamiento de IA generativa y agéntica
Los líderes empresariales están invirtiendo mucho en IA generativa, pero escalarla requiere pipelines de datos confiables, gobernanza y automatización. Explora las últimas investigaciones de TDWI, debates de expertos y ejemplos prácticos para aprender cómo las organizaciones construyen bases de datos preparadas para IA.

Explora la investigación de TDWI, discusiones de expertos y ejemplos del mundo real sobre cómo las empresas están poniendo en práctica la IA generativa y agéntica.

Las empresas invierten rápido en IA generativa y agéntica, pero muchas iniciativas se estancan debido a la fragmentación de los datos, la falta de gobernanza y la complejidad de los pipelines.
Las organizaciones que escalan con éxito la IA se centran en construir bases de datos preparadas para la IA que combinen lo siguiente:
En este video bajo demanda, Donald Farmer, Investigador Asociado de TDWI, se une a expertos de Databricks y Alteryx para analizar qué debe incluir la arquitectura moderna de lakehouse para dar soporte a una IA responsable y lista para producción.

Desarrollar IA agéntica y generativa: fundamentos y aplicaciones de datos empresariales
Este informe de investigación de TDWI explora cómo las organizaciones están preparando su infraestructura de datos para la IA generativa y agéntica, lo que incluye:
Escalar plataformas de datos listas para IA con Databricks y Alteryx
Socio: Databricks
Temas clave:
• Integración de la automatización analítica con plataformas lakehouse modernas
• Preparación de pipelines de datos para flujos de trabajo de IA agéntica
• Puesta en marcha de casos práctico de IA para equipos corporativos
Lo más destacado de la cumbre virtual de TDWI
Esta cumbre virtual reunió a líderes de datos, arquitectos y profesionales de IA para explorar cómo las empresas ponen en marcha la IA.
Los temas que se trataron incluyen:
• Arquitecturas de IA agéntica
• Pipelines de datos para IA generativa
• Gobernanza y gestión de riesgos para sistemas de IA
• Puesta en marcha de la IA en los equipos de negocio