IA: Tan buena como los datos que la alimentan

Recientemente se ha descrito la inteligencia artificial (IA) de muchas maneras: revolucionaria, un punto de inflexión económico, una «bestia» que está exagerada o mal publicitada. Me gusta pensar en la IA como una nueva frontera en la larga tradición de herramientas que han hecho avanzar a la humanidad; la siguiente fase de la revolución de la información, como lo fue antes la revolución industrial o la revolución científica. Y como todas las innovaciones importantes que se han producido en la historia, la IA tiene la posibilidad de convertirse en una fuente de bienestar o en una fuente de caos.

La IA es la gran promesa para las empresas: la IA predictiva, impulsada por el aprendizaje automático, ya se está utilizando para reconocer patrones, mejorar enormemente la eficiencia y resolver mejor problemas empresariales y sociales en menos tiempo de lo que hemos visto hasta ahora. Se puede utilizar para mejorar la investigación médica, en cosas como predecir cómo se pliegan las proteínas para influir en las funciones biológicas. Puede ayudar a detectar fraudes financieros y proteger tanto a los clientes como a los resultados finales de la empresa. Puede ayudar a prever desastres naturales al predecir mejor las crisis y los efectos que se derivan de ellas. Lo sabemos porque hemos estado ayudando a los clientes a lograr estos objetivos impulsados por la IA durante muchos años.

La IA generativa no solo reconoce patrones, sino que también genera nuevos patrones. Gracias a esta capacidad, los desarrolladores de software pueden ser más productivos, ayudar a los creadores de contenido a ofrecer experiencias mucho más inmersivas y conseguir que los clientes, empleados, ciudadanos y estudiantes encuentren la información que necesitan con mucha más facilidad.

Todas estas posibilidades son factibles gracias a un elemento: el dato. Y esto es así desde hace tiempo. Mejores conjuntos de datos han permitido a las generaciones anteriores de herramientas de IA mejorar sus predicciones y, al usar conjuntos de datos muy grandes, los grandes modelos de lenguaje han impulsado la IA generativa para alcanzar nuevos niveles de funcionalidad. Las innovaciones actuales mejoran rápidamente estos primeros modelos de base al utilizar los datos privados de los clientes para mejorar el contexto o afinar un modelo existente y tomar mejores decisiones. El eminente científico informático Peter Norvig lo resume elegantemente: «Más datos es mejor que algoritmos más inteligentes, pero mejores datos es mejor que más datos».

Dicho de forma sencilla, la IA se basa en los datos: el almacenamiento de datos, su seguridad y accesibilidad son cruciales en lo que respecta a la información y el análisis que ofrece la IA. Por lo tanto, las funcionalidades de IA de tu organización son tan competentes como los datos que las alimentan. 

Para poner en funcionamiento la IA es necesario gestionar varias versiones de modelos y mantenerlos actualizados con los últimos conjuntos de datos, lo que implica que deben fluir libremente grandes cantidades de datos, tanto los propios de la empresa como otros conjuntos de datos relevantes que utilizan los clientes para mejorar sus sistemas de IA. Por supuesto, sabemos mejor que nadie que esto no es como abrir una compuerta de una presa pero de datos. No solo se trata del volumen de datos masivo e incesante, sino que también están dispersos y, a menudo, sin estructurar, y hay que protegerlos. La tecnología compleja y los silos organizativos y de datos tan dispares son grandes obstáculos para que los proyectos de IA entren en la fase de producción. Para ayudarte a sacar el máximo partido de la inteligencia artificial, necesitas las soluciones más completas, potentes y sostenibles, sin los cuellos de botella que generan los silos de datos tradicionales. Disponer de una infraestructura de datos en la nube híbrida que sea inteligente, moderna y esté integrada es la base de la inteligencia artificial.

Tanto si eres una empresa pequeña como una gran corporación, así es como puedes optimizar tu motor de datos para aprovechar la revolución tecnológica inteligente: 

• Asegúrate de que tu organización de datos e IA estén integradas. A menudo, la mayor brecha que hay que salvar en la preparación organizativa para un futuro condicionado por los datos e impulsado por la IA es la propiedad fragmentada de los datos, las plataformas y la infraestructura de datos en silos, y una variedad dispar de especialistas que operan en silos. Por ejemplo, muchas organizaciones tienen analistas e ingenieros de datos que conocen muy bien los datos, científicos de datos que pueden aplicar herramientas modernas de análisis de datos a esos datos, y analistas empresariales que saben cómo aplicar los datos y las recomendaciones de IA para impulsar los resultados del negocio. Estas funciones deben colaborar estrechamente como un equipo para acelerar el impacto de la IA.

• Evalúa y consolida tus datos no estructurados. Durante muchos años, las empresas han invertido en herramientas para extraer valor de datos estructurados, como bases de datos, almacenes de datos y herramientas de inteligencia empresarial. Sin embargo, la IA generativa proporciona un potente motor que permite obtener valor de la parte más grande y que crece más rápido de los datos de una empresa; es decir, los datos no estructurados. El texto sigue siendo el formato líder de los datos de la mayoría de organizaciones; documentos, archivos de audio y archivos de gran tamaño, como imágenes y vídeos, constituyen el mayor porcentaje de los datos de una empresa. El procesamiento del lenguaje natural (NLP) y la visión computarizada (CV) se encuentran entre las herramientas de IA más consolidadas y, sin duda, la aplicación más rápida en IA generativa. Asegúrate de contar con una visión actualizada de tu entorno de datos no estructurados y sus aplicaciones relevantes para prepararte para usarlas con las aplicaciones de IA generativas de tu empresa.

• Integrar tus cargas de trabajo y tus datos con una infraestructura inteligente de multinube híbrida. Los volúmenes, los tipos y las velocidades de datos crecen de forma inexorable. Con grandes cantidades de datos pendientes de procesar, la simplicidad y la integración suponen una gran ayuda. La canalización de datos es efectivamente el sistema arquitectónico que permite recopilar, transportar, procesar, transformar, almacenar, recuperar y presentar los datos. Los equipos de IA de vanguardia de hoy en día quieren unir la escalabilidad y el ritmo constante de innovación de las nubes públicas a la seguridad con la gobernanza de los entornos on-premises mediante la creación de canalizaciones de datos de nube híbrida.

• Prioriza la seguridad y la gobernanza de tus datos. Una potencia extraordinaria conlleva una gran responsabilidad. El dicho puede estar trillado, pero hay una razón para su onmipresencia y es particularmente relevante para la IA. La IA tiene ventajas desde el punto de vista de la seguridad: puede identificar las amenazas digitales en tiempo real y crear modelos que ayuden a detectar errores, pero también conlleva peligros. Con la IA, tus datos privados son mucho más valiosos, pero pueden ser una fuente de errores, sesgos y otras imprecisiones en tu modelo. Por lo tanto, deben estar bien protegidos y bien controlados.

Con la optimización del motor de datos, puedes contar con una base sólida que libere el potencial de la IA a la vez que lo haces de una forma responsable, segura y rentable.

Los datos y la infraestructura de datos es de lo que más sabemos en NetApp. Al aprovechar toda esta experiencia, puedes ponerte en marcha de forma inmediata, garantizando un enfoque sin obstáculos en las demandas de los clientes.

Durante 30 años, en las sucesivas revoluciones tecnológicas y de modelos de negocio, NetApp no solo ha soportado, sino que también ha sabido rentabilizar cada uno de estos cambios para intensificar nuestra experiencia, ayudar a nuestros clientes a desplazarse por un mundo en constante cambio e impulsar nuestro propio éxito empresarial. Ya estábamos aquí cuando la informática cliente-servidor se convirtió en la norma, cuando las empresas migraron sus ventas a Internet, cuando la nube se convirtió en el elemento disruptor y cuando el mundo híbrido se convirtió en la solución. Como resultado, sabemos qué necesitan las empresas incluso cuando la tecnología cambia. La IA no es diferente. Hemos conseguido que nuestros clientes puedan usar técnicas de IA para avanzar en el desarrollo de medicamentos y el diagnóstico de enfermedades, mejorar la fabricación y el servicio al cliente, y reducir el fraude, los residuos y el riesgo. Además usamos la IA todos los días para desarrollar y mejorar nuestros productos y servicios.

Solo NetApp permite a los clientes integrar, acceder y gestionar el ciclo de vida completo de sus datos y, además, hacerlo para cualquier dato y para cualquier aplicación, incluida la IA, en cualquier lugar.

Si te interesa y quieres saber más sobre el futuro de la IA y los datos, y sobre la posición de NetApp en este nexo crítico, regístrate en NetApp INSIGHT^® 2023, nuestra conferencia tecnológica global para pensadores, líderes y creadores de infraestructuras y datos. 

Un grupo de líderes del sector hablará sobre cómo podemos trazar este camino de manera responsable y acertada. Espero que te unas a nosotros.