La IA generativa está transformando el panorama empresarial al ofrecer funciones sin precedentes a las organizaciones que están listas para adoptarla. A diferencia de la IA tradicional, que analiza patrones y realiza predicciones, la IA generativa crea de forma activa nuevos datos e información de acuerdo con patrones aprendidos. Este salto tecnológico viene de la mano de un requisito crucial: una infraestructura de datos robusta que esté diseñada para satisfacer sus demandas específicas. Para las organizaciones que buscan aprovechar la IA generativa, preparar datos que estén listos para la IA no es solamente un desafío técnico, sino una prioridad estratégica.

¿Qué son los datos listos para la IA?

Los datos listos para la IA van más allá de tener un gran conjunto de datos a tu disposición. Es decir, hacen referencia a datos que se preparan, estructuran y mantienen específicamente para satisfacer las necesidades de los sistemas de IA. Abajo, se exponen las características clave de los datos listos para la IA:

• Cantidad y calidad: La IA generativa se basa en grandes volúmenes de datos de alta calidad que han sido validados para ser precisos, relevantes y estar bien pulidos para la tarea en cuestión.
• Buena variedad de metadatos: Los metadatos, como las anotaciones, las etiquetas y la información sobre el linaje, permiten que la IA pueda interpretar los datos sin estructurar con mayor precisión y contexto.
• Diversidad y confianza: Los conjuntos de datos diversos reducen el sesgo y garantizan que los modelos de IA reflejan la complejidad del mundo real. Las canalizaciones de datos fiables ofrecen transparencia sobre los orígenes y las transformaciones de los datos.

Asimismo, las organizaciones que priorizan estos elementos estarán mejor equipadas para implementar y escalar las iniciativas de IA generativa.

Los 3 desafíos a los que se enfrentan las organizaciones con la IA generativa

Adoptar la IA generativa no es tan solo cuestión de conectarla a los sistemas existentes. Presenta desafíos únicos que exigen un enfoque estratégico:

1. Organizar los datos sin estructurar

La IA generativa depende en gran medida de datos sin estructurar, como textos, imágenes y vídeos, que a menudo se encuentran en formatos sin procesar. Por ello, para prepararlos hace falta:

• Seleccionar los archivos sin procesar para eliminar las inconsistencias.
• Etiquetar con metadatos enriquecidos para proporcionar contexto y significado.
• Repartir los datos en tamaños de archivo manejables que los sistemas de IA puedan procesar fácilmente.

Por ejemplo, los datos de texto pueden someterse a la normalización (eliminación de puntuación y formatos innecesarios) o a la incrustación contextual para asignar palabras dentro de un marco que resulte significativo.

2. Mejorar los metadatos

Los metadatos son la columna vertebral de la IA generativa. Agregar etiquetas, clasificadores y anotaciones detallados garantiza que los modelos puedan comprender las relaciones dentro de los datos y ofrecer resultados más precisos. La automatización de este proceso, a través de herramientas como la tecnología de clasificación de datos, reduce los errores y mejora la eficiencia.

3. Mitigar los riesgos

A menudo, la IA generativa se describe como una «caja negra» debido a su complejo funcionamiento interno. Esta opacidad hace que sea más difícil explicar cómo se generan los resultados, lo que aumenta los riesgos normativos y éticos. Las organizaciones necesitan marcos de gobernanza sólidos para:

• Supervisar los datos que se procesan con el fin de asegurar la calidad y evitar los sesos.
• Proteger la privacidad de los datos y garantizar el cumplimiento normativo de leyes como la Ley de IA de la UE.
• Evaluar con regularidad los resultados para identificar y mitigar las consecuencias indeseadas.

El camino a seguir

El camino para una IA bien preparada comienza con pequeños pasos bien definidos. Comienza evaluando tu infraestructura de datos actual e identificando áreas de mejora, como la mejora de metadatos o la catalogación de datos sin estructurar. Luego, colabora con las partes interesadas de tu organización para crear un marco de gobernanza que aborde las demandas específicas de la IA generativa.

En la actualidad, invertir en datos listos para la IA no se trata solamente de gestionar los riesgos, sino de posicionar a tu organización para liderar un futuro donde la IA se está volviendo cada vez más imprescindible. Al centrarte en la calidad, la transparencia y la gobernanza, no solo desatarás todo el potencial de la IA generativa, sino que también sentarás las bases para el éxito a largo plazo.