El primer paso de la IA es la preparación de los datos. Así es como los usuarios empoderados y las plataformas de datos están dando forma a la próxima etapa de la IA generativa

La IA es el motor de las innovaciones punteras de hoy en día. Y los datos son su combustible. Si su combustible no se encuentra en un estado ideal de preparación para la IA, sus iniciativas podrían tambalearse o incluso fracasar. Antes de comenzar su próximo caso de uso de prueba de concepto de IA, descubra por qué la preparación de los datos debe ser su primer paso.

Algunas organizaciones ya están muy adelantadas en el uso de la IA. En muchos casos, hay dos variables destacadas en su enfoque: usuarios de IA capacitados y plataformas de datos sofisticadas. Estas dos variables parecen estar estrechamente relacionadas con el éxito de la IA. En concreto, mejoran la eficacia del desarrollo de la IA y ayudan a generar confianza en ella

Aumento del número de usuarios de IA capacitados

Los usuarios empoderados de IA se caracterizan por tres variables: alfabetización de datos, uso de arquitecturas en tiempo real y streaming, y aprovechamiento de productos de datos específicos del dominio. A continuación se explica el impacto de estas variables en la IA

Alfabetización en datos: Una de las mayores tendencias es el aumento de la alfabetización de datos, según DataCamp. Se encontró que 86% de los líderes califican la alfabetización de datos como esencial para el trabajo diario. Los usuarios de IA empoderados han ampliado su alfabetización de datos, impulsando una demanda de productos de datos más sofisticados y ciclos de desarrollo más rápidos. Por ejemplo, la adopción de estándares abiertos, como Apache Spark para el procesamiento y Apache Iceberg y Delta para el almacenamiento, se está volviendo esencial.

Datos en tiempo real y arquitecturas de streaming: La aparición de estas capacidades está permitiendo a las organizaciones analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real, potenciando la inteligencia procesable y la toma de decisiones instantánea. Esto es crucial para las aplicaciones modernas. Significa que los datos en flujo procedentes de redes sociales, sensores, transacciones financieras y otros pueden procesarse rápidamente. Además, las acciones se pueden tomar cuando tendrán el mayor impacto.

Productos de datos específicos de un dominio: Otra nueva tendencia es el cambio hacia productos de datos específicos de un dominio, que son más eficaces que los productos de datos genéricos. Ayudan a dar a las organizaciones un control granular y soporte para casos de uso complejos. Otra capacidad de personalización es gracias a las herramientas low-code/no-code, que están dando a los usuarios avanzados la capacidad de construir cuadros de mando e informes personalizados de manera que satisfagan sus necesidades específicas.

Por último, los productos de datos específicos de un dominio son más eficaces que los productos de datos genéricos

Revolucionando el desarrollo de productos de datos de IA

La IA generativa está elevando la demanda de catalogación de datos y generación de datos de prueba porque puede mejorar la eficiencia y la precisión. Además, la observabilidad mejorada y las prácticas DevOps, junto con la separación de los equipos de construcción y ejecución, están acelerando la entrega y estandarizando la gestión.

Para reforzar la confianza, los modelos de IA deben alimentarse con datos imparciales, precisos y bien documentados. Una amplia gama de innovaciones está revolucionando la capacidad de crear datos de alta calidad, incluidos los catálogos de datos, la gobernanza de datos y las arquitecturas de datos modulares. Esto es lo que significa para las organizaciones de hoy en día

La IA generativa en la catalogación de datos y la generación de datos de prueba

Una forma de apoyar la creación de datos de alta calidad y listos para la IA es con la catalogación de datos. Los catálogos de datos son inventarios organizados de los activos de datos de las organizaciones. Rastrean continuamente las fuentes de datos para recopilar metadatos, incluida la estructura, el linaje y el uso. A continuación, realizan un seguimiento de los cambios a lo largo del tiempo. Al proporcionar una visión holística de los datos, los catálogos ayudan a garantizar unos datos precisos y bien documentados para alimentar los modelos de IA.

Catalogación de datos

La generación de datos de prueba implica la creación de datos que imitan, pero no están relacionados, con los datos reales. Se utiliza para ejecutar casos de prueba de rendimiento. El proceso ayuda a validar la funcionalidad del software, detectar posibles problemas y respaldar el rendimiento en diversas condiciones.

Calidad de datos, linaje y gobernanza

La calidad de los datos, el linaje y la gobernanza son cruciales para crear sistemas de IA fiables. La calidad de los datos se refiere a la fiabilidad y precisión de los datos utilizados para entrenar los modelos de IA. El linaje de datos traza el ciclo de vida de los datos, incluidos sus orígenes, movimientos, transformaciones y uso. La gobernanza de la IA proporciona los marcos, prácticas y políticas necesarios para realizar un seguimiento del desarrollo, despliegue y uso de los sistemas de IA. Los tres desempeñan papeles vitales en la creación de sistemas de IA que sean responsables, éticos y estén en consonancia con los requisitos normativos y sus objetivos empresariales.

Arquitecturas de datos modulares

La adopción de un enfoque modular para la arquitectura de datos ofrece a las organizaciones una ventaja clave: la capacidad de escalar y actualizar los componentes sin afectar a todo el sistema. Emplea componentes independientes y autónomos que funcionan juntos. A menudo entran en juego tecnologías de contenedores como Docker y herramientas de orquestación como Kubernetes, que permiten a las organizaciones actualizar y gestionar más fácilmente los sistemas de IA. Si se hace bien, los resultados incluyen una mayor flexibilidad, una mejor escalabilidad y un mantenimiento más fácil.

Crear confianza en la IA con datos de alta calidad

Los datos de alta calidad e imparciales son esenciales para una IA responsable y para generar confianza. Una sólida gobernanza de los datos y una supervisión continua respaldan las prácticas éticas de la IA, fomentando la confianza de los usuarios a largo plazo. Según Precisamente, el 76% de los líderes empresariales afirma que la toma de decisiones basada en datos es el principal objetivo de sus programas de datos. Sin embargo, el 67% no confía en sus datos.

La necesidad de datos de alta calidad

Los datos imparciales, fiables y de alta calidad son esenciales para la precisión y fiabilidad de los modelos de IA. Para asegurarse de que está alimentando los sistemas de IA solo con datos de la más alta calidad, debe asegurarse de que sus bases están cubiertas en varias categorías, incluida la relevancia, la integridad, la representación, el sesgo y la puntualidad.

Observabilidad de los datos e integración de ITIL

Observabilidad de datos e integración de ITIL (Information Technology Infrastructure Library) es la aplicación de los principios y procesos de ITIL para gestionar sistemas de datos, ofrecer calidad de datos y establecer fiabilidad. La implementación sistemática de la observabilidad de los datos y la integración en sistemas ITIL permite a los equipos de datos detectar anomalías en tiempo real, realizar análisis de causa raíz rápidamente e impulsar la confianza y la transparencia en los productos de datos.

Dos casos prácticos reales de datos preparados para IA

Foundry for AI by Rackspace (FAIR™) está ayudando a las organizaciones a superar sus desafíos de datos de IA con procesos, servicios y soluciones probados.