Deyde Datacentric revela tres tendencias clave en la convergencia de datos e Inteligencia Artificial

En la era digital, donde los datos son el motor de la Inteligencia Artificial, Deyde Datacentric ha identificado tres tendencias dominantes nacidas de la fusión de análisis de datos, aprendizaje automático e IA. Estas tecnologías disruptivas, que están transformando el panorama tecnológico, ofrecen a las empresas una ventaja competitiva significativa al permitirles aprovechar al máximo sus datos y convertirlos en ventajas estratégicas.

• La revolución de los datos sintéticos

La revolución de los datos sintéticos marca un hito en el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial, ya que su uso ha ido en aumento. Esta tendencia es crucial por varias razones. Por un lado, existe una escasez de datos reales para muchas aplicaciones de IA, lo que dificulta obtener conjuntos grandes y etiquetados. La generación de datos sintéticos puede ayudar a superar esta limitación al crear datos artificiales para entrenar modelos. Además, en sectores como la atención médica y las finanzas, donde la privacidad de los datos es esencial, los datos sintéticos permiten a las organizaciones compartir información sin exponer datos confidenciales.

Los datos sintéticos amplían la diversidad de información disponible, lo que refuerza la capacidad de los modelos para lidiar con situaciones extremas, y son más rentables que la recopilación de datos reales, lo que es especialmente útil en aplicaciones que requieren grandes volúmenes de datos. Los datos sintéticos a menudo se utilizan en combinación con datos reales en enfoques de aprendizaje semi-supervisado o auto-supervisado, lo que permite una formación más eficiente de modelos de IA.

Además, en investigación y desarrollo de algoritmos de IA, la generación de datos sintéticos posibilita la experimentación controlada y la validación de modelos en un entorno seguro. Es esencial destacar que, aunque los datos sintéticos son valiosos, no reemplazan la necesidad de datos reales, ya que la calidad de estos últimos es crucial para la capacidad de los modelos para generalizar situaciones del mundo real. Sin embargo, en muchos casos, los datos sintéticos son una herramienta valiosa para superar desafíos de datos y mejorar el rendimiento de los modelos de IA.

• 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

El uso de datos e Inteligencia Artificial emerge como una poderosa combinación en la lucha contra los desafíos ESG (Medio Ambiente, Sociedad y Gobernanza). Los datos recopilados a través de sensores y otras fuentes pueden utilizarse para monitorear el impacto ambiental, como la calidad del aire, la gestión del agua, las emisiones de carbono o valorar riesgos de potenciales catástrofes como inundaciones, terremotos, etc. La IA puede analizar estos datos para identificar patrones y tendencias, facilitando decisiones más alineadas con la sostenibilidad.

La gestión de residuos se transforma gracias a la capacidad predictiva de la IA, que anticipa la producción de residuos y traza rutas de recogida eficientes, contribuyendo a la reducción de desechos y la promoción de la economía circular. Las inversiones sostenibles ganan terreno con herramientas de IA que evalúan la sostenibilidad de carteras financieras, permitiendo a los inversores considerar los factores ESG al tomar decisiones económicas.

En el ámbito del cumplimiento y la gobernanza corporativa, la IA automatiza tareas y detecta irregularidades, promoviendo una gobernanza transparente y ética. Cabe destacar que, en la predicción y prevención de desastres naturales, la IA se convierte en un recurso invaluable, para la gestión de inversiones de empresas y particulares. Pero todo ello se sustenta en datos de calidad, el mejor modelo trabajando con datos no fiables, generará resultados engañosos.

Los datos y la Inteligencia Artificial tienen un potencial significativo para abordar los retos del ESG al proporcionar información, automatizar procesos, identificar oportunidades de mejora y apoyar la toma de decisiones sostenibles en una amplia variedad de industrias y contextos.

Convergencia de tecnologías

Estas tecnologías son herramientas valiosas para avanzar hacia una economía y una sociedad más sostenible y responsable. 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. La unión entre la IA y los datos es esencial para anticipar tendencias en diversos sectores y transformar la toma de decisiones empresariales”.

A lo que añade Raído: “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 esencia de la inteligencia artificial radica en su motor de conocimiento, impulsado por la información. La calidad de esta información determina la precisión del sistema. En un mundo donde la información errónea alimenta a la inteligencia artificial, emergen no solo fallas, sino una ‘estupidez artificial’. La clave está en la exactitud de los datos que dan vida a la IA”.