En la era digital, donde los datos impulsan la Inteligencia Artificial (IA), Deyde Datacentric ha identificado tres tendencias principales que surgieron de la convergencia de análisis de datos, aprendizaje automático e IA. Estas tecnologías, que están remodelando el panorama tecnológico, brindan a las empresas una ventaja competitiva considerable al posibilitarles maximizar la utilidad de sus datos y convertirlos en ventajas estratégicas.
Gerardo Raído, Chief Marketing Officer de Deyde DataCentric lo explica así; “estas tres tendencias que hemos identificado surgen de la sinergia entre Big Data, y la inteligencia artificial. No es de extrañar que -en un mundo impulsado por la información- estas tendencias acabaran elevándose a la categoría de esenciales para las organizaciones que -cada vez más- necesitan tomar decisiones basadas en datos precisos y oportunos”.
A lo que añade, “la unión entre la Inteligencia Artificial y los Datos es esencial para anticipar tendencias en diversos sectores y transformar la toma de decisiones empresariales. Los datos son el motor de la Inteligencia Artificial, y su calidad determina su valor incalculable en el mundo empresarial. La correcta utilización de datos de calidad, junto con la inteligencia artificial, puede cambiar el panorama empresarial, acelerar la resolución de problemas y garantizar decisiones más rápidas y precisas.
La convergencia de datos e Inteligencia Artificial
- La revolución de los datos sintéticos. La creciente adopción de datos sintéticos representa un avance clave en el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial (IA). Esta tendencia es esencial debido a la escasez de datos reales en diversas aplicaciones de IA, donde la generación de datos artificiales facilita la formación de modelos. En sectores sensibles, como la atención médica y las finanzas, los datos sintéticos permiten compartir información sin comprometer la privacidad. Su uso amplía la diversidad de información disponible, fortaleciendo la capacidad de los modelos para manejar situaciones extremas, y es más rentable que la recopilación de datos reales, especialmente en aplicaciones que requieren grandes volúmenes de datos. La combinación de datos sintéticos y reales en enfoques de aprendizaje semi-supervisado o auto-supervisado mejora la eficiencia del entrenamiento de modelos de IA. Además, en la investigación de algoritmos de IA, la generación controlada de datos sintéticos facilita la experimentación y validación en un entorno seguro. Aunque los datos sintéticos son valiosos, no reemplazan la necesidad de datos reales, cuya calidad sigue siendo crucial para la generalización de modelos a situaciones del mundo real. En muchos casos, los datos sintéticos son una herramienta valiosa para superar desafíos de datos y mejorar el rendimiento de los modelos de IA.
Estas son las 3 tendencias clave en la convergencia de datos e Inteligencia Artificial
- Aprendizaje Federado. El aprendizaje federado permite entrenar modelos de IA con datos distribuidos sin compartir información sensible. Este enfoque es esencial en contextos donde la privacidad y la seguridad de los datos son fundamentales, como la salud y las aplicaciones IoT. El aprendizaje federado ha demostrado ser una herramienta prometedora para el desarrollo de modelos precisos sin comprometer la confidencialidad de los datos y se erige como una técnica fundamental en el ámbito de la Inteligencia Artificial, revolucionando la forma en que los modelos de machine learning se entrenan en un entorno distribuido. En contraposición al modelo tradicional de centralizar todos los datos en un servidor, esta metodología innovadora permite que los modelos se adapten utilizando datos dispersos en dispositivos o ubicaciones remotas, sin necesidad de compartir información confidencial.
- Datos e IA para abordar los retos ESG. La combinación de datos e Inteligencia Artificial emerge como una herramienta poderosa para abordar los desafíos relacionados con el Medio Ambiente, la Sociedad y la Gobernanza (ESG). Los datos recopilados de diversas fuentes, como sensores, permiten monitorear el impacto ambiental, evaluar la calidad del aire, gestionar el agua y anticipar riesgos como inundaciones o terremotos. La IA analiza estos datos para identificar patrones y tendencias, respaldando decisiones alineadas con la sostenibilidad. En la gestión de residuos, la capacidad predictiva de la IA ayuda a anticipar la producción de residuos y planificar rutas de recogida eficientes, promoviendo la economía circular. Las herramientas de IA facilitan la evaluación de la sostenibilidad en inversiones financieras, permitiendo a los inversores considerar factores ESG. En términos de cumplimiento y gobernanza corporativa, la IA automatiza tareas y detecta irregularidades, fomentando la transparencia y ética en la gobernanza. Es esencial destacar que, en la predicción y prevención de desastres naturales, la IA se convierte en un recurso invaluable para la gestión de inversiones empresariales y personales. Sin embargo, la calidad de los datos es fundamental, ya que el mejor modelo trabajará de manera engañosa con datos no fiables.
