Подготовка данных приобретает центральное значение в бизнес-стратегии в Мексике, особенно с интеграцией генеративного искусственного интеллекта (ИИ). Согласно отчету IDC, предполагается, что крупнейшие компании Латинской Америки выделят более 25% своих расходов на информационные технологии на инициативы по ИИ для увеличения инноваций в продуктах и процессах.
Бизнес-ландшафт Мексики эволюционирует к будущему, основанному на данных, где способность управлять и анализировать информацию станет ключевым конкурентным преимуществом. Ожидается, что компании в Мексике продолжат продвигаться в подготовке данных, инвестируя в технологии данных и преодолевая связанные с ними вызовы. Кроме того, предполагается, что мировой рынок услуг данных и аналитики завершит этот год на уровне 232 миллиарда долларов, что подчеркивает растущую важность этой области.
Динамическое управление для изменяющихся условий становится критически важным, поскольку почти половина компаний считает отставание в инновациях и цифровой трансформации риском. Стратегии данных становятся приоритетом для IT-отделов, с растущим акцентом на оптимизацию процессов и максимальное использование данных с помощью решений на основе искусственного интеллекта.
В Латинской Америке, включая Мексику, организации ускоряют принятие ИИ, возглавляемого генеративным ИИ, который позволяет более эффективное использование технологий данных. Человеческая обратная связь продолжает играть важную роль, позволяя непрерывные корректировки в ответах, генерируемых ИИ. Подчеркивается необходимость для компаний в Мексике и регионе разработать эффективные стратегии данных для максимально эффективного использования искусственного интеллекта в своих операциях.
Будущее генеративного ИИ в Мексике выглядит многообещающим, с акцентом на подготовку данных и интеграцию Generative AI прямо в процессы. Bluetab, компания, специализирующаяся на консультациях по данным и искусственному интеллекту, работает над продвинутыми моделями, которые позволяют проверять ответы, генерируемые ИИ, прежде чем представлять их пользователям. Их подход к улучшению обучения моделей с использованием точных данных помогает уменьшить распространение неправильной информации, что означает значительную добавленную стоимость в разработке стратегий с применением Generative AI.
