La limpieza de datos, la eliminación de sesgos y una correcta organización de éstos, es un paso fundamental para garantizar que la IA generativa (IAG), funcione de manera eficaz y proporcione a un negocio resultados confiables y útiles. Esto ha provocado que, ante el boom de la IAG, las compañías estén acelerando los procesos de limpieza de su información clave.
La mayoría de las empresas ya saben que los datos son uno de sus activos más importantes pero las más de las veces se encuentran con que ésta es incompleta o contiene errores. Para que los datos tengan un valor real es necesario definir unas normas y establecer políticas de actuación que garanticen que se almacenan, gestionan y utilizan de forma veraz, fiable y segura.
Aquí entra en juego el Data Warehouse, una base o depósito de datos especialmente diseñado y optimizado para el análisis y la generación de informes.
Este almacén de datos no es simplemente una “copia” de datos, ya que proporciona una fuente única de verdad a la empresa y le permite analizar grandes cantidades de información de manera eficiente. Es clave a la hora de identificar tendencias, patrones y oportunidades de negocio y facilita el acceso a los distintos tipos de usuarios (analistas, ejecutivos…).
En resumen, un Data Warehouse proporciona una visión global, común e integrada de los datos de la compañía y mejora el rendimiento empresarial en un entorno de datos cada vez más complejo.
¿Qué es la IAG o Inteligencia Artificial Generativa?
Generative Artificial Intelligence, en inglés, es un subcampo de la Inteligencia Artificial (IA) que se utiliza para generar contenido nuevo y creativo a partir de información y datos ya existentes.
Estos modelos trabajan con dos elementos principales: el generador y el discriminador.
El generador tiene la tarea de crear datos nuevos y sintéticos que sean similares a los datos de entrenamiento y el discriminador se encarga de evaluar si una muestra de datos es real (proveniente del conjunto de datos de entrenamiento) o falsa (producida por el generador). Su objetivo es clasificar de manera correcta las muestras como “real” o “generada”.
Ambas han demostrado ser muy efectivas para producir contenido nuevo y creativo que se asemeja al conjunto de datos de entrenamiento, lo que las convierte en una herramienta valiosa para muchas áreas.
La IA generativa puede producir contenido novedoso, diseñar textos, artículos, gráficos, imágenes, logotipos… puede crear modelos 3D de prototipos virtuales, simular y modelar piezas o componentes o incluso generar ideas y conceptos innovadores. Las aplicaciones son infinitas y otorga a las empresas una ventaja competitiva sobresaliente.
¿Por qué es tan importante tener datos veraces antes de utilizar la IA generativa?
Siempre es importante contar con datos veraces, ya que en ellos se basarán diversos aspectos críticos de la operación y la toma de decisiones de una compañía, pero en el caso del uso de la Inteligencia Artificial Generativa (YA sean Redes Generativas Adversariales (GAN) u otras técnicas generativas) existen algunos puntos clave:
- Calidad de los resultados: Si los datos de entrada son incorrectos o están incompletos, los resultados serán poco confiables.
- Aprendizaje y entrenamiento: Si los datos de entrenamiento son de mala calidad, la IA generativa aprenderá de ellos y podría generar resultados deficientes o sesgados.
- Reducción de ruido y sesgos: Limpiar los datos mejora la precisión de predicciones y generaciones y reduce posibles desviaciones en los resultados.
- Mayor Eficiencia: Los datos de calidad aceleran el proceso de generación de IA. Esto es especialmente importante en aplicaciones en tiempo real o de alta demanda.
- Cumplimiento normativo y privacidad: Los datos veraces ayudan a garantizar que la información utilizada por la IA cumpla con las regulaciones de privacidad y seguridad de datos.
La irrupción de la IAG ha acelerado los procesos de adopción de esta tecnología de vanguardia en el ámbito empresarial. De hecho, según un estudio de Gartner, se espera que para 2025 “más del 30% de los nuevos medicamentos, materiales y piezas se descubran sistemáticamente con técnicas de IA generativa”.
Las empresas de todos los ámbitos y sectores deben estar preparadas y, para ello, el primer paso es contar con datos de calidad y con una buena estrategia de Data Governance. ¡Es la hora de despertar tus datos y pasar a la acción!