Por Will Hiley, jefe de ingeniería de valor de Syniti
Si está implementando IA generativa y utiliza datos de mala calidad, está poniendo en riesgo su negocio. En el mejor de los casos, corre el peligro de ofrecer resultados poco fiables y desinformación. Y, en el peor de los casos, infringir la ley y dañar irreparablemente la reputación de su organización.
Esto se debe a que la IA generativa se basa en datos para crear los resultados por los que es famosa. Aprende de patrones y estructuras para generar nuevos datos con características similares. Por lo tanto, casi no hace falta decir que si sus datos están desactualizados, son inexactos o sesgados, su producción también lo estará.
Pero con los datos correctos, la IA generativa ofrece enormes oportunidades (McKinsey estima que la IA generativa podría agregar el equivalente a entre 2,6 y 4,4 billones de dólares al año en 63 casos de uso). Al adoptar un enfoque que prioriza los datos, con la calidad y la gobernanza de los datos en el centro de su IA generativa, sus resultados serán más precisos, más impactantes y más confiables. Y estará en un lugar mucho mejor para utilizar la IA generativa para fortalecer funciones en toda su empresa, desde ventas y marketing hasta operaciones de clientes y desarrollo de software.
He ayudado a organizaciones grandes y pequeñas a centrarse en sus datos y durante ese tiempo he descubierto lo que realmente puede marcar la diferencia en lo que respecta a la calidad de los datos. Siga estos pasos para recuperar sus datos:
Piense en la gobernanza y la estandarización de los datos
Sin duda, sus datos provienen de muchas fuentes diferentes, y eso puede significar que las inconsistencias e imprecisiones aparezcan más fácilmente. Establezca una práctica sólida de gobierno de datos para garantizar que los datos se recopilen, almacenen y administren de la misma manera en toda la organización. Simplemente estandarizar los formatos de datos, las convenciones de nomenclatura y las definiciones puede evitar discrepancias en los datos y mejorar la precisión de los modelos de IA.
Implementar perfiles de datos y métricas de calidad
Para asegurarse de que su modelo de IA generativa aprenda de datos precisos, utilice herramientas de creación de perfiles de datos para analizar y evaluar su calidad. Definir métricas de calidad de datos y establecer umbrales para niveles aceptables de calidad de datos. Y tenga un proceso claro para abordar las imprecisiones.
Limpiar y preprocesar datos
Un poco como pintar el puente Forth: una vez que haya limpiado sus datos, será necesario limpiarlos nuevamente casi de inmediato. ¿Por qué? Porque la gente comete errores cuando gestiona los datos y porque las cosas cambian y los datos rápidamente quedan obsoletos. Por lo tanto, es esencial limpiar y preprocesar los datos con regularidad para eliminar duplicados, inconsistencias y errores. Implemente verificaciones de validación de datos y continúe utilizando técnicas de elaboración de perfiles de datos para identificar y abordar de manera proactiva los problemas de calidad de los datos.
Integrar y centralizar datos
Es mucho más difícil gestionar la coherencia de sus datos si están distribuidos en diferentes redes. Para ayudar a su modelo de IA a acceder a información precisa y relevante, combine datos de diferentes fuentes y guárdelos en un repositorio centralizado. Esto garantizará una visión integral y holística que sea más sencilla de gestionar.
Administrar metadatos
La gestión adecuada de los metadatos es crucial. El uso de información que incluye de dónde provienen los datos, el tipo de datos y más, ayuda al modelo de IA a comprender mejor los datos y mejorar sus resultados. También puede ayudar a monitorear los resultados de la IA y es útil para detectar posibles sesgos.
Abordar y reducir posibles sesgos
Una de las principales preocupaciones de los modelos de IA, especialmente la IA generativa, es el sesgo. Y con razón. Depender de datos sesgados para entrenar su modelo de IA inevitablemente afecta la precisión y equidad del contenido generado. Abordar el sesgo en sus datos desde el principio significa mejores resultados para usted y un menor riesgo de impugnación legal.
El gobierno del Reino Unido ha reconocido los riesgos (y las oportunidades) en torno a este tema y ha establecido el Fairness Innovation Challenge para financiar soluciones innovadoras para abordar los prejuicios y la discriminación en la IA. Así que definitivamente es un área a tener en cuenta.
Monitorear y auditar continuamente
Los procesos periódicos de supervisión y auditoría de datos le ayudarán a realizar un seguimiento de la calidad de los datos a lo largo del tiempo y a detectar tendencias y posibles problemas con antelación. Asegúrese de tener pasos claros a seguir cuando la calidad de los datos disminuya para que no afecte sus resultados.
La IA generativa ofrece oportunidades increíbles, así que no se deje intimidar por los riesgos. En lugar de eso, piense primero en los datos. Exija resultados imparciales y confiables. Y entréguelos centrándose en la calidad de los datos. Construya sus modelos de IA sobre una base de datos limpios y precisos, para saber que puede confiar en los resultados y abrir oportunidades para su negocio.