Desde hace algunos años, la inteligencia artificial viene transformando la manera en la cual las organizaciones operan y generan valor. Ahora bien, por detrás del éxito de las iniciativas inteligentes, se esconde un componente crucial: una estrategia de datos de IA adecuada.
Ningún aspecto de la inteligencia artificial (aprendizaje automático, análisis predictivo y descriptivo, etc.) puede resolver desafíos u obstáculos empresariales por sí mismos. Para hacerlo, necesitan datos, y no cualquier tipo, sino datos de buena calidad.
Cuando la calidad de los registros que alimentan los modelos es deficiente, los resultados erróneos e imprecisos no demoran en llegar. Es por este motivo que desplegar una estrategia de datos de IA eficaz es un punto imprescindible para el éxito de este tipo de iniciativas.
Cuanto más diversos y completos sean los datos, mejor será el rendimiento de la inteligencia artificial. Pero, ¿cómo construir una estrategia de data efectiva? Descubrilo en este artículo.
Datos, el combustible de la inteligencia artificial
Mucho más que un mero complemento, los datos son la materia prima que permite a los sistemas de inteligencia artificial aprender, razonar y realizar predicciones.
Los modelos de IA se entrenan con grandes cantidades de datos para reconocer patrones, identificar correlaciones y tendencias y generar insights accionables y pronósticos. Cuantos más datos tenga acceso un sistema de IA, más precisas y fiables serán sus predicciones.
Sin embargo, es importante tener en cuenta que no todos los datos son iguales. La calidad, la diversidad y la cantidad de datos desempeñan un papel crucial.
Cuando la data que alimenta no es precisa, los resultados serán inexactos. Los datos de alta calidad garantizan que los sistemas de IA puedan aprender de información fiable, reduciendo el riesgo de sesgos y errores en el proceso de entrenamiento y mejorando la capacidad de generalización.
Además, una estrategia de datos de IA que incorpore registros de alta calidad ayuda a los sistemas a adaptarse a nuevas situaciones y a gestionar escenarios inesperados con mayor precisión.
La diversidad de la data también es crucial para entrenar modelos de IA que sean útiles para casos de uso reales.
En este sentido, contar con datos de alta calidad representativos de situaciones reales es esencial para entrenar sistemas de IA que puedan funcionar correctamente en aplicaciones prácticas.
Estrategia de datos de IA: 6 claves para alcanzar la eficiencia
Queda clara la importancia de la data en el despliegue exitoso de iniciativas de IA.
Ahora bien, seguramente te estés preguntando cómo implementar una estrategia de datos de inteligencia artificial realmente eficaz. El secreto reside en prestar atención a estas 6 cuestiones fundamentales.
Analizar los datos que se poseen y dónde están ubicados
Servidores edge, máquinas virtuales en la cloud pública, dispositivos de almacenamiento en red en datacenters, dispositivos personales, aplicaciones SaaS… Los datos están distribuidos en múltiples locaciones y, en líneas generales, suelen estar fragmentados, aislados y plagados de duplicaciones.
Por eso, el primer paso es averiguar dónde están los datos y cómo acceder a ellos. Al hacerlo, es posible evaluar la calidad de los datos y eliminar registros duplicados, inconsistentes, obsoletos o incompletos.
Integrar inteligencia a los datos
Más del 80 % de todos los datos empresariales son no estructurados o semiestructurados, y se encuentran en correos electrónicos, documentos de texto, páginas web y archivos multimedia, entre otros.
Antes de poder ingerir estos datos en una aplicación de IA, el modelo necesita comprender qué es cada objeto de datos y cómo se relaciona con otros datos empresariales. Etiquetar estos objetos y enriquecerlos con metadatos se torna entonces en un paso fundamental.
Estos metadatos se traducen posteriormente en incrustaciones vectoriales: valores numéricos que ayudan a la IA integrada a comprender las relaciones entre los objetos, lo que permite a los usuarios encontrar rápidamente los datos que necesitan mediante consultas en lenguaje natural.
Elegir una arquitectura de almacenamiento flexible
En lo que a la arquitectura de almacenamiento adecuada para la IA respecta, no hay soluciones universales.
Los distintos casos de uso y modelos de IA pueden tener necesidades completamente distintas en términos de capacidad de almacenamiento y potencia de procesamiento.
Adoptar una solución de almacenamiento desagregado brinda la posibilidad de escalar la capacidad y el procesamiento por separado, según las necesidades de cada caso de uso.
Así, simplifica la gestión y facilita el crecimiento de la infraestructura a medida que los modelos de inteligencia artificial evolucionan y los objetivos empresariales cambian.
Asegurar la gobernanza y la seguridad
Cuando utilizan los modelos de IA para tomar decisiones críticas, las organizaciones deben asegurarse de hacer un uso responsable de la tecnología y de cumplir con las normativas de manejo de la información en vigor.
También tienen que cerciorarse de que los datos utilizados para entrenar sus modelos de IA no están sesgados ni infringen los derechos de propiedad intelectual y, al mismo tiempo, establecer políticas de gobernanza sólida que regulen el acceso.´
Por otro lado, las empresas necesitan tomar precauciones para proteger sus datos y modelos de IA de ataques externos y envenenamientos, adoptando soluciones que resguarden la integridad de la información.
Zerto de HPE tiene la capacidad de cifrar datos tanto en reposo como en tránsito y proporciona protección continua de datos y servicios de recuperación ante desastres en nubes privadas, públicas e híbridas.
Monitorear y ajustar continuamente los modelos
En ocasiones, los modelos se desvían porque la información que los alimenta se torna obsoleta y deja de reflejar las condiciones actuales del mercado.
Por eso, si quieren mantenerse a la vanguardia, las organizaciones deben implementar ciclos de retroalimentación continuos a fin de evaluar el rendimiento de los modelos de IA, ajustándolos siempre que sea necesario.
Asociarse con partners tecnológicos de confianza
Una buena parte de las organizaciones actuales carecen de la experiencia y los conocimientos necesarios para que sus proyectos de IA sean un éxito.
Trabajar con un socio tecnológico experimentado ayuda a comprender los tipos de datos con los que se cuenta, cuáles son las acciones necesarias para prepararlos para la inteligencia artificial y qué tipo de infraestructura IT y de almacenamiento se necesita para lograr los mejores resultados.En Nubax, podemos ayudarte a diseñar una estrategia de datos de IA que se adapte a las necesidades y objetivos de tu organización. Esperamos tu mensaje.
