Ante este panorama, IBM presentó nuevas herramientas de IA y también empujó una narrativa sobre datos en tiempo real, nube híbrida y gobierno. Uno de sus anuncios fue IBM Data Gate for Confluent, una solución que busca llevar datos de sistemas IBM Z hacia flujos de información en tiempo real.
En palabras más simples, la firma quiere ayudar a que datos críticos, como transacciones financieras, alertas de fraude o información operativa de transporte, dejen de estar atrapados en procesos lentos y puedan alimentar aplicaciones e IA en el momento.
“Cuando los clientes escalan, tienen que usar los datos de sus sistemas internos”, preciso Krishna. Esto explica por qué IBM compró Confluent y por qué insiste en que la capa de datos será clave para la siguiente etapa de la IA empresarial.
“La mala calidad de datos también explica por qué tantas iniciativas se quedan en presentaciones atractivas, pero no llegan a producción. Un chatbot puede parecer útil en una demostración controlada, donde las preguntas son previsibles y la información está seleccionada, pero en la realidad el sistema necesita conectarse con inventarios y reglas internas”, señaló Jay Kreps, CEO de Confluent.
Krishna insistió en que muchas organizaciones usan herramientas para mejorar una tarea aislada, pero no transforman el negocio. La diferencia aparece cuando la empresa cambia sus procesos alrededor de la IA, sus datos y sus decisiones. De ahí su llamado a ser una compañía “AI-first”, no sólo una empresa con funciones de IA añadidas.
