A medida que el análisis basado en inteligencia artificial (IA) se expande en las organizaciones, cinco desafíos comunes continúan frenando su progreso y adopción generalizada.
En este contexto, Strategy (ex Microstrategy) presentó MOSAIC, una solución innovadora que, mediante su capa semántica universal, resuelve los obstáculos críticos identificados en el nuevo informe técnico “Governance First: The Key to Scalable, Trusted AI+BI”.
La problemática actual y las soluciones que MOSAIC de Strategy aporta
- Resultados de IA inconsistentes
El 43,4% de las organizaciones identifican los resultados inexactos o contradictorios como su mayor desafío técnico.
Estas «alucinaciones» se deben a una lógica fragmentada, donde diferentes equipos y herramientas definen métricas claves de forma contradictoria, generando esfuerzos duplicados y retrasos en la toma de decisiones.
MOSAIC resuelve esto implementando una capa semántica moderna que establece definiciones únicas y certificadas para cada métrica.
Ya sea que se acceda desde Tableau, Excel o mediante herramientas de IA con SQL, MOSAIC calcula las métricas de manera uniforme, garantizando la misma respuesta en todas las plataformas.
- Riesgos de seguridad y cumplimiento
El 52% de las organizaciones citan el cumplimiento normativo como preocupación principal, incluyendo la privacidad de datos, mitigación de sesgos y regulaciones.
MOSAIC integra controles de seguridad a nivel de capa semántica, implementando automáticamente políticas de seguridad a nivel de fila, columna y función en todas las herramientas y consultas.
- Falta de flexibilidad y dependencia del proveedor
La mayoría de las empresas operan en entornos híbridos multinube. Sin embargo, muchas plataformas de análisis aún asumen un modelo de pila cerrada, vinculando la lógica a bases de datos o herramientas específicas.
Esto limita la flexibilidad y encarece el cambio de plataforma o la adopción de nuevas tecnologías.
MOSAIC elimina las dependencias de proveedores específicos al separar la gobernanza de la infraestructura.
La solución permite aplicar la lógica de negocio de forma coherente en todas las plataformas, desde AWS y Azure hasta Snowflake, BigQuery, Tableau y Power BI.
Esta capa semántica independiente del proveedor otorga agilidad sin necesidad de rehacer el trabajo ni interrumpir procesos.
- Costos ocultos de la inversión
Con el 49% de las organizaciones citando los costos impredecibles como barrera principal, MOSAIC introduce un sistema de arbitraje de costos que:
- Desvincula las cargas de trabajo computacionales de la lógica de negocio.
- Dirige las consultas al motor más eficiente.
- Evita costosos procesos ETL.
- Almacena en caché las consultas repetidas.
- Implementa un modelo de precios basado en usuario.
“Una de las cosas que diseñamos específicamente para que MOSAIC haga es ayudar a lograr el arbitraje de costos”, afirmó Saurabh Abhyankar, director de productos de Strategy.
- Aumento de la complejidad en el entorno de datos
A medida que las empresas adoptan más herramientas y distribuyen los análisis entre departamentos, la complejidad aumenta.
Sin una gobernanza compartida, esto resulta en modelos duplicados, métricas contradictorias y sistemas frágiles que son difíciles de escalar o auditar.
MOSAIC actúa como un tejido de gobernanza integral que garantiza consistencia en definiciones y políticas de seguridad. Su arquitectura adaptativa evoluciona con la pila tecnológica sin necesidad de reconstruir paneles, modelos o reglas de acceso.
“Puede exponer datos a herramientas de IA de forma estrictamente controlada, garantizando que la IA solo vea los datos con los que está autorizada a trabajar. De esta forma, sus iniciativas de IA se mantienen conformes, seguras y alineadas con las reglas de negocio desde el primer día”, explicó Abhyankar.
Strategy MOSAIC representa un avance significativo en la democratización del acceso a los datos empresariales.
Su capa semántica universal, preparada para IA, proporciona la base de datos gobernada necesaria para escalar IA y BI con confianza, consistencia y flexibilidad, permitiendo análisis consistentes, explicables y rentables en todos los puntos finales.
