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Las proyecciones de Gartner indican que para el año 2027, el 40% de las soluciones de inteligencia artificial generativa serán multimodales, es decir, combinarán texto, imagen, audio y video. Este dato representa un aumento notable en comparación con el 1% registrado en 2023. Este avance se enmarca en un contexto en el que, según el archivo de McKinsey sobre el estado de la IA en 2023, la gestión de datos se destaca como uno de los principales obstáculos para la adopción y escalado de la inteligencia artificial en las empresas. Las organizaciones generan grandes volúmenes de datos no estructurados, como contratos legales e interacciones con clientes, y convertir esta información en algo significativo sigue siendo un reto. Tradicionalmente, transformar datos brutos en inteligencia útil requiere un esfuerzo de ingeniería considerable, que a menudo implica gestionar múltiples modelos de aprendizaje automático y diseñar flujos de trabajo complejos.


Esta problemática resulta en flujos de trabajo frágiles y costosos que necesitan un mantenimiento constante. Con más del 80% de los datos empresariales considerados no estructurados, es evidente que las organizaciones requieren formas más eficientes de extraer información valiosa para fomentar la innovación.