Por Ben Fauber.
Los datos como el combustible de la IA
En la era de la inteligencia artificial (IA), los datos suelen aclamarse como el nuevo estándar de oro, el combustible que alimenta los motores de IA que impulsan las innovaciones. Pero no se trata de cualquier tipo de datos. La calidad y la preparación de los datos son lo que verdaderamente marca la diferencia. Preparar datos de alta calidad a partir de un panorama cada vez más complejo representa un desafío constante. En este blog, exploraremos por qué es fundamental preparar los datos para la IA y de qué manera los datos constituyen el verdadero diferenciador en todos los sectores.
El principio de los datos de calidad: los datos deficientes generan resultados deficientes
Existe una regla fundamental en el ámbito de la IA que se mantiene vigente: “si entra basura, sale basura”. No importa el nivel de sofisticación que tengan sus algoritmos o modelos de IA: su rendimiento será bueno en la medida en que los datos con los cuales se entrenen también lo sean. Cuando se abordan datos no estructurados, como imágenes, videos, documentos y audio, este principio se vuelve aún más evidente.
Los datos no estructurados a menudo no están organizados. Pueden tener diferentes formatos que son más difíciles de analizar. Una preparación adecuada de estos datos incluye limpiarlos, categorizarlos y hacer que sean legibles por máquina. Sin estos pasos, los modelos de IA que intenten analizar datos no estructurados o hacer predicciones sobre la base de ellos tendrán dificultades y generarán resultados deficientes y posiblemente engañosos o sesgados.
Por ejemplo, en el área del cuidado de la salud, las imágenes médicas generan una enorme cantidad de datos que pueden ser vitales para que los modelos de IA realicen diagnósticos. No obstante, sin una preparación eficaz de los datos, el sistema de IA podría omitir detalles cruciales o realizar evaluaciones incorrectas, lo cual implicaría un riesgo para los pacientes.
Entrenamiento de los modelos de IA con sus propios datos
Los datos no son solo información; son un activo que, con frecuencia, es equivalente a la propiedad intelectual. En muchos sectores, las empresas generan y acumulan cantidades masivas de datos a lo largo del tiempo. Estos datos pueden ser una mina de oro sin aprovechar, capaz de generar información valiosa en tiempo real. Sin embargo, para aprovechar el verdadero potencial de los datos, tiene que prepararlos adecuadamente para la IA.
Piense en un minorista que cuenta con años de comentarios de sus clientes en forma de opiniones escritas, imágenes de productos y grabaciones de audio de las interacciones de servicio al cliente. Si organiza y analiza estos datos no estructurados, el minorista puede obtener información invaluable sobre las preferencias de los clientes, identificar las tendencias emergentes y mejorar la experiencia de cliente.
La capacidad de convertir estos datos en información útil por medio de la IA, a menudo en tiempo real, ayuda a las empresas a optimizar sus estrategias con datos específicos de cada empresa. Los datos no estructurados que se preparan adecuadamente potencian las innovaciones en IA, las estrategias y los enfoques centrados en el cliente que determinan cuáles son los líderes del sector.
Reducción de la transferencia de datos
En el panorama actual, impulsado por los datos, la importancia de analizarlos en el lugar en ubicaciones de múltiples nubes no puede exagerarse. Considere casos de uso como la IA generativa, en los que todo el proceso implica el entrenamiento de modelos, su optimización y la generación de predicciones basadas en los datos de entrada. Es posible que estas tareas se deban desarrollar en diferentes ubicaciones, cada una de las cuales tendrá exigencias específicas en términos de latencia, seguridad y tiempo de implementación. Para cumplir con los objetivos de IA de manera eficaz, con frecuencia se necesita una combinación de implementaciones de nube, de borde y en las instalaciones. Es aquí donde entran en juego las soluciones de datos no estructurados de Dell, que permiten ejecutar cargas de trabajo como las de IA generativa en la ubicación que le resulte más conveniente.
Los datos como diferenciador
En conclusión, los datos son el verdadero diferenciador para la IA en casi todos los sectores. La preparación correcta de los datos es fundamental para garantizar resultados de IA de alta calidad, para aprovechar los datos como propiedad intelectual a fin de obtener una ventaja competitiva y para cumplir con las leyes de privacidad y localización de datos. Si desean liberar todo el potencial de la IA, las empresas deben reconocer la importancia de preparar los datos e invertir en las herramientas, los procesos y los conocimientos necesarios para que los datos no estructurados se conviertan en el recurso invaluable que realmente pueden ser.
Junto con nuestros clientes y socios, estamos en una buena posición para hacer realidad la visión de la IA. Para dar el siguiente paso a fin de alcanzar el éxito con la IA, contacte a su representante exclusivo de Dell o de un socio. Verdaderamente, somos mejores juntos.
Regístrese aquí para acompañarnos el 7 de diciembre a las 11 hs. UTC−6, cuando realizaremos una serie de anuncios emocionantes que permitirán llevar la IA basada en datos a todas partes.