La IA solo proporciona valor si los datos están listos para nutrirlo: preciso, seguro y accesible, a gran escala. Desde el abastecimiento hasta la transformación, cada paso en la preparación de datos cuenta para impulsar los resultados concretos y reproducibles.
La mayoría de las compañías de innovación han seguido naturalmente su ejemplo para desplegar aplicaciones de inteligencia artificial, o se están preparando para hacerlo: según un estudio de Vanson Bourne publicado en 2024, todas las compañías francesas invertirán en la IA generativa (Genai) para 2026.
Además, casi todos están de acuerdo en que el éxito de esta implementación implica tuberías bien definidas, con interconexiones y enriquecimientos fuertes en conjuntos de datos, pero también por una plataforma única bastante sólida para hacer frente a todos los cambios realizados por la inteligencia artificial. Todos estos requisitos previos constituyen el camino hacia una explotación óptima de la IA.
Una plataforma robusta: rastrear hacia la aceleración de la IA
Si puede parecer atractivo para implementar rápidamente la inteligencia artificial o los modelos de idiomas grandes (LLM) para obtener rápidamente las ganancias, una preparación aguas arriba sigue siendo fundamental, con la integración de una plataforma de datos sólido, y administrada de manera meticulosa, dentro de su empresa.
Podemos distinguir cuatro etapas principales de la preparación de esta plataforma, una cabeza de lanza real de una IA óptima. En primer lugar, la identificación de fuentes de datos (bases de datos, sistemas de archivos, almacenamiento en la nube, fuentes externas, API, datos no estructurados, etc.) por cada servicio de la empresa. Luego, la catalogación y la clasificación de datos, de acuerdo con su tipo, sensibilidad, requisitos reglamentarios y prioridades de la empresa. Tercer paso: Evaluación de la calidad de los datos, lo que permite a la empresa saber si será fácilmente explotable e identificar la prioridad para cada flujo. Finalmente, documentación sobre su acceso y uso, para comprender sus dependencias y sus límites potenciales.
La importancia de la centralización de los datos
El 62 % de las empresas en Francia dicen que tienen problemas para acceder a todos sus datos para ejecutar programas de inteligencia artificial. Es por eso que es aconsejable reunir todas las fuentes dadas en un solo lugar, para que las aplicaciones de inteligencia artificial o aprendizaje automático puedan usarlas de manera efectiva. Al integrar efectivamente los datos, más allá de garantizar que esté centralizado, la compañía asegura que también esté actualizado y exacto.
Tenga en cuenta que si desarrollar sus transferencias usted mismo puede tener sus virtudes, esto es lento y complejo. Por lo tanto, se recomienda encarecidamente recurrir a soluciones preestablecidas que ofrecen funciones avanzadas y que se adaptan a los muchos cambios inherentes a la IA. En este proceso de integración, también es imperativo garantizar la seguridad, la confidencialidad y la conformidad de los datos, ya que estos son más vulnerables cuando están en movimiento.
Modelos de calidad de datos
Tan pronto como los datos se centralizan de manera segura, la transformación es otro paso clave para una implementación exitosa de la IA. Esto permitirá a LLM, por ejemplo, seleccionar los campos de texto más relevantes para que puedan usarse en el procesamiento del lenguaje, o los modelos de aprendizaje automático para combinar conjuntos de datos para que sean más efectivos.
Durante la transformación, la calidad de los datos es esencial: si los datos son de mala calidad, los modelos que los explotarán también. Por lo tanto, es preferible excluir cualquier datos poco confiables que puedan terminar contaminando todos los datos. De lo contrario, la precisión de los modelos finales puede sufrirlo.
Sin embargo, la selección de datos según su confiabilidad puede ser tediosa. Afortunadamente, se han desarrollado algunas herramientas o plataformas para crear modelos reproducibles destinados al procesamiento de datos. En una estrategia de operaciones de aprendizaje automático (MLOPS), estos modelos serán de gran ayuda procesando datos de manera coherente y eficiente. A través de esta reproducibilidad, las empresas se aseguran de que sus flujos de datos sigan siendo confiables y racionalizados, sobre la adquisición de datos o modelos adicionales.
Para proporcionar resultados relevantes, la inteligencia artificial debe poder alimentarse de datos precisos y confiables, de una fuente centralizada. Es por eso que una preparación de datos aguas arriba sigue siendo un paso esencial. Al hacerlo, las empresas tendrán todas las tarjetas en mano para explotar completamente el potencial de la IA mientras se centran en sus objetivos estratégicos. La clave, un alto valor agregado y una ventaja competitiva a largo plazo.
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Par Virginie BraardLíder regional Francia y Benelux en Fivetrano
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