Cómo implementar la gestión de datos en tu estrategia de IA

Como integrar la gestión de datos en tu estrategia de IA

La primera impresión que la mayoría tenemos sobre la IA probablemente provenga de las películas de ciencia ficción donde los robots superan a los humanos. ¿Recuerdas películas como “Terminator” o novelas como “Robopocalypse”? Dado el ritmo de desarrollo en el espacio de la IA, estamos presenciando cómo la brecha entre la ficción y la realidad se cierra día a día.

De hecho, hemos presenciado la fase inicial de la evolución de la IA, desde la basada en reglas hasta la última IA generativa. Según un estudio reciente de McKinsey, se espera que la IA agregue 13 billones de dólares a la economía mundial para 2030. Con los avances recientes en ML, la IA ha comenzado a mostrar rasgos únicos de la inteligencia humana, como la resolución de problemas, la percepción e incluso la capacidad de ser creativa y exhibir inteligencia social. Pero, ¿puede hacerlo sin los datos? Examinemos este concepto.

Los datos son el núcleo de las estrategias de IA

Aunque una estrategia de IA tiene diferentes componentes, que incluyen infraestructura, tecnología, cambios organizativos y más, lo más importante es la estrategia de datos. Una estrategia de datos bien definida es la base para implementar con éxito la IA. A menudo se hace referencia a los datos como el “combustible” para la IA, y con buena razón. Los algoritmos de IA aprenden de los datos, lo que hace que la calidad, cantidad y accesibilidad de los datos sean fundamentales. Por lo tanto, el éxito de cualquier iniciativa de IA depende de la capacidad de una empresa para acceder, procesar y analizar datos a gran escala y de manera efectiva a lo largo del ciclo de vida de los datos, desde la recopilación y almacenamiento hasta la ingeniería e integración de datos, análisis de datos y desarrollo de flujos de trabajo. Sin embargo, esto también conlleva el potencial de problemas. Sigue leyendo para obtener más información.

Datos para IA: 5 preocupaciones de gestión de datos y cómo abordarlas

Aunque la IA tiene un inmenso potencial para transformar nuestras vidas, no se pueden ignorar las preocupaciones serias relacionadas con la integración de datos a gran escala, la privacidad de los datos, la calidad de los datos, el sesgo en los algoritmos y las consideraciones éticas. A medida que avanzamos, es esencial aprovechar el poder de los datos y la IA de manera responsable y crear estrategias para abordar estos obstáculos. Aquí hay algunas mejores prácticas a considerar.

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1. Seleccionar una pila de tecnología adecuada

Uno de los mayores desafíos es seleccionar la solución más adecuada de una amplia gama de herramientas y plataformas de integración y gestión de datos disponibles. Las empresas deben tener en cuenta factores como el tipo de datos, la complejidad del problema, los recursos computacionales requeridos, la facilidad de uso, la oportunidad de escalar, el costo, el soporte incorporado para AI y DataOps, etc. al decidir sobre la pila tecnológica.

2. Abordar el sesgo de IA

Muchos de nosotros podemos percibir la IA como más objetiva que los seres humanos, y podemos confiar implícitamente en sus decisiones y el contenido que genera. Pero al final del día, estas decisiones y contenido son impulsados principalmente por los conjuntos de datos de entrenamiento y los aprendizajes del ciclo de retroalimentación.

Otra cosa que lleva al sesgo de los datos es el nivel de integridad de los datos. La forma en que manejes los conjuntos de datos provenientes de los extremos del espectro, los huérfanos de datos y los valores atípicos determina la inconsistencia de la calidad de los datos. Para aliviar esto, las empresas deben utilizar conjuntos de datos diversos, establecer disposiciones para auditorías y pruebas regulares con diferentes partes interesadas, e identificar y abordar el sesgo en los algoritmos de IA.

3. Mitigar los riesgos de privacidad de los datos

A medida que evolucionan las soluciones de IA, también lo hace su capacidad para utilizar información personal. En su objetivo de proporcionar una experiencia más contextualizada y personalizada, los algoritmos de IA analizan una gran cantidad de datos personales y sensibles, lo que puede generar preocupaciones sobre la privacidad y seguridad. Al desarrollar soluciones de IA, las empresas deben minimizar la recolección y compartición de información personal tanto como sea posible. Cuando sea necesario, debe haber disposiciones para obtener el consentimiento de los usuarios finales o darles más control para decidir qué datos se pueden utilizar. También deben implementarse medidas sólidas de privacidad y seguridad de datos para proteger la información sensible.

4. Mantener la transparencia de la IA

El rendimiento y la precisión de los diferentes sistemas de IA dependen en gran medida del conjunto de datos de entrenamiento. Sin embargo, la recopilación, almacenamiento y gestión de estos datos plantea preocupaciones sobre privacidad y seguridad. Las empresas deben garantizar la protección de los datos de los usuarios y mantener la transparencia sobre su uso. Los clientes y las partes interesadas deben ser informados y comunicados abiertamente sobre las decisiones impulsadas por IA y su impacto. Asegúrese de tener visibilidad del linaje de los datos y realizar análisis de impacto, para cumplir con posibles regulaciones y auditorías de IA. La transparencia es una parte importante de la “IA explicada” y ayuda a ganarse la confianza de los usuarios finales.

5. Constatemente relacionando conjuntos de datos con resultados empresariales

Finalmente, las empresas deben monitorear y evaluar continuamente las soluciones de IA para asegurarse de que cumplan con los objetivos empresariales y los estándares éticos. Las empresas deben trabajar en mejorar la calidad de los datos y las técnicas de aprendizaje automático basadas en los aprendizajes adquiridos. Para obtener el máximo provecho de cualquier solución de IA, implemente esos aprendizajes después de que hayan sido evaluados o aprobados por humanos en las etapas / ciclos iniciales.

Veamos los bloques de construcción que debes considerar al abordar las preocupaciones anteriores.

3 Componentes de datos a considerar al construir una estrategia de IA

A partir de nuestra experiencia trabajando con organizaciones globales en una gran cantidad de industrias en el espacio de gestión de datos, hemos llegado a la conclusión de que los datos escalables, de alta calidad y bien gobernados son la base para una IA impactante. Aquí están los componentes principales de una estrategia de datos sólida que creemos que las empresas deben considerar como parte de su estrategia de IA:

1. Integración de datos

Las soluciones de IA a menudo requieren datos de múltiples fuentes, como bases de datos internas, API externas o conjuntos de datos de terceros. Para que los modelos de IA tengan éxito, necesita una sólida integración de datos y marcos de interoperabilidad entre diferentes formatos y estructuras de datos para garantizar que los datos se recopilen de manera estructurada y consistente. La herramienta necesita la capacidad de manejar estructuras de datos inconsistentes como datos semiestructurados y no estructurados en cualquier latencia, ya sea en lotes o en tiempo real. Esto podría implicar pipelines de datos, procesos de extracción, carga, transformación (ELT) o extracción, transformación, carga (ETL). Una gran parte de la transparencia de la IA es la visibilidad de la línea de datos: de dónde provienen los datos, cómo se transforman y a dónde van. La estrategia adecuada de integración de datos no solo configura su conjunto de tecnología, sino que también garantiza que tenga acceso a cualquier dato, incluso cuando hay un cambio en objetivos, requisitos, tecnologías, aplicaciones, marcos y otros.

Para facilitar el trabajo de los científicos de datos y analistas, elija una solución de integración que se sincronice suavemente con sus modelos de IA y proporcione los datos sin mucha intervención técnica. En caso de un cambio en los datos o en el esquema, su herramienta debe rastrear automáticamente los cambios e integrar los datos en consecuencia. 

2. Calidad de datos

La calidad de los datos es fundamental para que las soluciones de IA generen información precisa y confiable. El fundamento de cualquier sistema de IA es tan bueno como los datos de capacitación. Si la calidad de los datos no es suficiente, conducirá a decisiones de IA inconsistentes y poco confiables. Es por eso que los datos de entrenamiento deben limpiarse y estandarizarse para eliminar errores, inconsistencias y registros duplicados. Las empresas deben asegurarse de que los datos de capacitación sean precisos, completos, diversos, relevantes y representen el problema del mundo real que están tratando de resolver. En ocasiones, dado que no hay datos de calidad disponibles, también puede aprovechar la generación de datos sintéticos mediante IA.

Para mantenerse fieles a los resultados empresariales y a los resultados de IA imparciales, es muy importante garantizar la calidad de los datos. 

3. Gobierno de datos

El gobierno de datos se refiere al marco y los procesos que aseguran la disponibilidad, integridad y seguridad de los datos. Establecer políticas y procedimientos de gobierno de datos claros es crucial para mantener la confiabilidad y la confiabilidad de los datos y garantizar el cumplimiento de regulaciones como GDPR, HIPAA, etc. Esto podría incluir definir la propiedad de los datos, los controles de acceso, la clasificación, la línea de datos o las políticas de retención. Para mitigar los riesgos de privacidad de los datos, es crucial establecer un marco de gobierno y alinearlo entre personas, procesos y sistemas. 

Resolver problemas de datos para dominar la IA

Los datos te ayudarán a atravesar el humo y los espejos del mundo de la IA. Pero para construir una sólida base de datos, necesitas una plataforma de integración y gestión de datos versátil y flexible que asegure que tus iniciativas de IA tengan acceso a cualquier dato, independientemente de las fuentes, los tipos, los volúmenes, la velocidad y los formatos. No dejes que el gobierno de datos sea una idea secundaria. Si puedes confiar y proteger tus datos, es más probable que logres escalar tus proyectos basados en IA más rápidamente y con confianza. Las empresas deben centrarse en obtener sus datos y estrategia de IA correctamente para lograr sus objetivos comerciales. Con el enfoque correcto y la solución que mejor respalde el enfoque, la IA promete inaugurar una era de innovación y progreso sin precedentes.

Referencias

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