La inteligencia artificial generativa es la comidilla actual en el mundo de la tecnología. Hoy en día, casi todas las empresas de tecnología están metida hasta el cuello en IA generativa: Google se centra en mejorar las búsquedas, Microsoft apuesta por el aumento de la productividad empresarial con su familia de copilotos y empresas emergentes como Runway AI y Stability AI apuestan por el vídeo y creación de imágenes.
Ha quedado claro que la IA generativa es una de las tecnologías más poderosas y disruptivas de nuestra era, pero cabe señalar que estos sistemas no son nada sin acceso a datos confiables, precisos y confiables. Los modelos de IA necesitan datos para aprender patrones, realizar tareas en nombre de los usuarios, encontrar respuestas y hacer predicciones. Si los datos subyacentes con los que están entrenados son inexactos, los modelos comenzarán a generar respuestas sesgadas y poco confiables, erosionando la confianza en sus capacidades de transformación.
A medida que la IA generativa se convierte rápidamente en un elemento fijo de nuestras vidas, los desarrolladores deben priorizar integridad de los datos para garantizar que se pueda confiar en estos sistemas.
¿Por qué es importante la integridad de los datos?
La integridad de los datos es lo que permite a los desarrolladores de IA evitar las consecuencias dañinas de los sesgos y las alucinaciones de la IA. Al mantener la integridad de sus datos, los desarrolladores pueden estar seguros de que sus modelos de IA son precisos y confiables, y pueden tomar las mejores decisiones para sus usuarios. El resultado serán mejores experiencias de usuario, más ingresos y reducción de riesgos. Por otro lado, si se introducen datos de mala calidad en los modelos de IA, a los desarrolladores les resultará difícil lograr todo lo anterior.
Los datos precisos y seguros pueden ayudar a agilizar los procesos de ingeniería de software y conducir a la creación de herramientas de IA más poderosas, pero mantener la calidad de los grandes volúmenes de datos que necesitan los modelos de IA más avanzados se ha convertido en un desafío.
Estos desafíos se deben principalmente a cómo se recopilan, almacenan, mueven y analizan los datos. A lo largo del ciclo de vida de los datos, la información debe moverse a través de una serie de canales de datos y transformarse varias veces, y existe un gran potencial de que se maneje mal en el camino. Con la mayoría de los modelos de IA, sus datos de entrenamiento provendrán de cientos de fuentes diferentes, cualquiera de las cuales podría presentar problemas. Algunos de los desafíos incluyen discrepancias en los datos, datos inexactos, datos corruptos y vulnerabilidades de seguridad.
Además de estos dolores de cabeza, puede resultar complicado para los desarrolladores identificar la fuente de sus datos inexactos o corruptos, lo que complica los esfuerzos por mantener la calidad de los datos.
Cuando se introducen datos inexactos o poco confiables en una aplicación de IA, se socava tanto el rendimiento como la seguridad de ese sistema, con impactos negativos para los usuarios finales y posibles riesgos de cumplimiento para las empresas.
Consejos para mantener la integridad de los datos
Afortunadamente para los desarrolladores, pueden aprovechar una variedad de nuevas herramientas y tecnologías diseñadas para ayudar a garantizar la integridad de sus datos de entrenamiento de IA y reforzar la confianza en sus aplicaciones.
Una de las herramientas más prometedoras en esta área es El espacio y el tiempo capa informática verificable, que proporciona múltiples componentes para crear canales de datos de próxima generación para aplicaciones que combinan IA con blockchain.
El creador de Space and Time, SxT Labs, ha creado tres tecnologías que sustentan su capa informática verificable, incluido un indexador de blockchain, un almacén de datos distribuido y un coprocesador de conocimiento cero. Estos se unen para crear una infraestructura confiable que permite que las aplicaciones de IA aprovechen los datos de las cadenas de bloques líderes como Bitcoin, Ethereum y Polygon. Con el almacén de datos de Space and Time, es posible que las aplicaciones de IA accedan a información valiosa de los datos de blockchain utilizando el conocido lenguaje de consulta estructurado.
Para salvaguardar este proceso, Space and Time utiliza un protocolo novedoso llamado Prueba de SQL que funciona con pruebas criptográficas de conocimiento cero, lo que garantiza que cada consulta de la base de datos se calcule de manera verificable con datos no manipulados.
Además de este tipo de salvaguardas proactivas, los desarrolladores también pueden aprovechar herramientas de monitoreo de datos como Splunkque facilitan la observación y el seguimiento de los datos para verificar su calidad y precisión.
Splunk permite el monitoreo continuo de los datos, lo que permite a los desarrolladores detectar errores y otros problemas, como cambios no autorizados, en el instante en que ocurren. El software se puede configurar para emitir alertas, de modo que el desarrollador esté al tanto de cualquier desafío a la integridad de sus datos en tiempo real.
Como alternativa, los desarrolladores pueden hacer uso de canales de datos integrados y totalmente administrados, como Talendque ofrece funciones para la integración, preparación, transformación y calidad de datos. Sus capacidades integrales de transformación de datos se extienden al filtrado, aplanamiento y normalización, anonimización, agregación y replicación de datos. También proporciona herramientas para que los desarrolladores creen rápidamente canales de datos individuales para cada fuente que se introduce en sus aplicaciones de IA.
Mejores datos significan mejores resultados
La adopción de la IA generativa se acelera día a día y su rápida adopción significa que se deben abordar con urgencia los desafíos relacionados con la calidad de los datos. Después de todo, el rendimiento de las aplicaciones de IA está directamente relacionado con la calidad de los datos de los que dependen. Es por eso que mantener un flujo de datos sólido y confiable se ha convertido en un imperativo para todas las empresas.
Si la IA carece de una base de datos sólida, no podrá cumplir sus promesas de transformar la forma en que vivimos y trabajamos. Afortunadamente, estos desafíos se pueden superar utilizando una combinación de herramientas para verificar la precisión de los datos, monitorearlos en busca de errores y agilizar la creación de canales de datos.
Crédito de la imagen destacada: Shubham Dhage/Unsplash
