Por Abhas Ricky, director de estrategia de Cloudera
En enero, tuve el honor de hablar en el Foro Económico Mundial en Davos, Suiza, junto con algunas de las mentes más brillantes de la actualidad. Al hablar sobre inteligencia artificial (IA), me di cuenta de que en el panorama de rápida evolución de esta tecnología, hay una verdad fundamental que reina suprema: la calidad de los modelos de IA es directamente proporcional a la calidad de los datos con los que se entrenan.
Este principio es particularmente pronunciado en el ámbito de la IA generativa y los modelos grandes de lenguaje (LLM), donde el contexto relevante y los “datos seleccionados, anotados y listos para LLM” son fundamentales para obtener resultados de alta fidelidad para los clientes que ejecutan cargas de trabajo de IA empresarial. A medida que las organizaciones navegan por las complejidades de aprovechar la IA para impulsar la innovación y mantener la ventaja competitiva, el imperativo de confiar en los datos surge como una piedra angular del éxito.
La paradoja de la confianza en los datos
Durante décadas, los datos han sido considerados el nuevo petróleo, un recurso invaluable con el potencial de generar conocimientos transformadores e impulsar el crecimiento organizacional. Sin embargo, la proliferación de datos ha generado un enigma: si bien la abundancia de datos presenta oportunidades sin precedentes, también presenta desafíos relacionados con la calidad, la integridad y la confiabilidad. Los datos no son constantes y, por lo tanto, los modelos están en constante evolución. Las empresas necesitarán entrenar y volver a entrenar los modelos con nuevos conjuntos de datos, llevando los modelos a los datos y no los datos a los modelos. Con esto, es imperativo que los modelos tengan la capacidad de hacer inferencias, creación de aplicaciones RAG y ajustes en el formato y la ubicación que elijan, donde sea que residan los datos, ya sea en forma híbrida, local o en nubes privadas y públicas.
La IA generativa y los LLM son un ejemplo de este dilema. Estas sofisticadas tecnologías poseen capacidades notables para generar texto, imágenes e incluso narraciones completas con una fidelidad asombrosa. Sin embargo, su destreza depende de la riqueza y diversidad de los conjuntos de datos a los que han estado expuestos durante el entrenamiento. Sin una base sólida de datos de alta calidad, los resultados producidos por estos modelos de IA corren el riesgo de ser inexactos, sesgados o incluso dañinos.
En vista de estos desafíos, las organizaciones con visión de futuro están repensando su enfoque de la IA al priorizar la integridad y la confianza de los datos. En lugar de transportar indiscriminadamente grandes conjuntos de datos a la nube para su análisis (una práctica plagada de problemas de privacidad y seguridad), las empresas están adoptando un cambio de paradigma: llevar la IA generativa directamente a sus repositorios de datos. Este novedoso enfoque no solo aborda los problemas de privacidad y seguridad, sino que también ofrece beneficios tangibles en términos de eficiencia y agilidad. Al aprovechar el Edge Computing y los marcos de IA distribuidos, las organizaciones pueden analizar datos confidenciales dentro de los confines de su propia infraestructura sin sacrificar el rendimiento ni la escalabilidad. Este modelo descentralizado permite a las organizaciones extraer información de sus datos en tiempo real, lo que permite una toma de decisiones más rápida y una mayor competitividad.
Adoptando la IA para seguir siendo relevante y competitivo
En todos los sectores, algunas de las empresas más grandes están adoptando la IA como un imperativo estratégico para seguir siendo relevantes y competitivas en un mundo cada vez más digitalizado. Desde los gigantes minoristas que optimizan la logística de la cadena de suministro hasta las instituciones financieras que detectan transacciones fraudulentas, las aplicaciones de la IA son tan diversas como impactantes. Estudios recientes subrayan el profundo impacto económico de la adopción de la IA. La investigación de McKinsey reveló que las empresas que aprovechan la IA de forma intensiva disfrutan de un rendimiento financiero un 2,5 por ciento superior en comparación con las que invierten menos en ella. Sin embargo, el camino desde la adopción de la IA hasta la materialización del valor está plagado de desafíos, y el éxito depende de una combinación de previsión estratégica, experiencia técnica y alineación organizacional.
En medio de la proliferación de iniciativas de IA, es fundamental comprender las mejores prácticas y evitar los errores más comunes. Desarrollar una estrategia sólida de IA requiere un enfoque holístico que abarque no solo consideraciones técnicas, sino también dimensiones éticas, legales y regulatorias. Además, fomentar una cultura de experimentación y aprendizaje continuo es esencial para abordar las complejidades de la IA y liberar todo su potencial.
No hace mucho tiempo, solo los ingenieros o científicos de datos podían reentrenar modelos o manipular parámetros de manera efectiva. Sin embargo, con la democratización de la IA, incluso los desarrolladores de aplicaciones con una capacitación mínima pueden aplicar la IA en contextos empresariales y generar resultados diversos. En el contexto de la IA, donde los algoritmos devoran datos vorazmente para extraer patrones y hacer predicciones, lo que está en juego es más importante que nunca.
Hace apenas un año, la IA podría haber sido un tema secundario en Davos, pero hoy ha surgido como un tema central. Todas las empresas son ahora empresas centradas en la IA, y esta permea cada faceta de las operaciones comerciales. Este cambio radical subraya la naturaleza sin precedentes de la tecnología de IA y sus implicaciones de largo alcance para las empresas de todo el mundo.
A medida que las organizaciones se embarcan en su viaje hacia la IA, hay un principio que se destaca por sobre todos: la confianza en los datos es la piedra angular sobre la que se sustenta la innovación en IA. Al priorizar la integridad de los datos, las organizaciones pueden aprovechar todo el potencial de la IA generativa y los grandes modelos de lenguaje para impulsar la innovación, fomentar la confianza y mantener una ventaja competitiva en un mundo cada vez más digital. Mientras trazamos el rumbo hacia un futuro habilitado por la IA, aprovechemos el poder de los datos para descubrir nuevas posibilidades y dar forma a un futuro mejor.
