La química de la IA: cómo convertir los datos en información

Los modelos de IA funcionan como la química. Pueden extraer valor de los datos, pero solo si se les proporciona los elementos adecuados. Los datos son la materia prima en la era de la inteligencia artificial generativa. Cualquier modelo de IA generativa necesita datos precisos en su base para producir resultados relevantes.

Por tanto, al igual que los químicos trabajan para convertir los elementos básicos en algo nuevo, las organizaciones quieren transformar los datos sin procesar en información valiosa utilizando la IA. A continuación, Dell Technologies detalla los pasos para aplicar esta fórmula y transformar una organización:

• Purificar la materia original

Los datos son el sustrato utilizado para entrenar los sistemas de IA. Dado que los datos confiables se erigen en la clave para impulsar la información y las acciones, su calidad resulta primordial. Al igual que los químicos purifican sustancias, las organizaciones deben limpiar y refinar sus datos. Según el informe Innovation Catalyst de Dell Technologies, el 68% de las organizaciones no es capaz de convertir sus datos en información valiosa en tiempo real. Los resultados de la IA/GenAI son tan potentes como los datos en los que se ejecuta.

Para la mayoría de las organizaciones, los datos se distribuyen en diferentes ubicaciones. La mayor parte reside en las instalaciones, mientras que más del 50% de los datos de la empresa se generan en el perímetro. Es difícil y costoso mover datos de una ubicación a otra. Es más eficiente llevar la IA a los datos. El entrenamiento y la ejecución de modelos de IA en las instalaciones pueden aportar beneficios al procesamiento, el análisis, el cumplimiento y la gestión de la propiedad intelectual. Dell validó recientemente con ESG que la inferencia de los large language models (LLM) en las instalaciones es un 75% más rentable que en la nube pública. Así, las organizaciones ganan cuando incorporan un modelo de GenAI adecuado a sus datos.

• Combinar elementos

Los químicos preparan compuestos de diferentes elementos, mezclándolos para crear nuevas sustancias. En el mundo de la GenAI, se puede hacer lo mismo trabajando con ecosistemas abiertos, es decir, modelos operativos que comparten datos y servicios para crear valor. Las cargas de trabajo de la IA y la GenAI requieren flexibilidad en la infraestructura y el software, que pueden adaptarse tan rápido como evolucionan los modelos. Los LLM abiertos crean igualdad de oportunidades en todo el ecosistema, lo que a su vez permite a las organizaciones acelerar el progreso y resolver problemas. Desde las startups hasta el sector público y las organizaciones empresariales, todos tienen un papel que desempeñar.

La combinación de diferentes elementos, en otras palabras, la colaboración, fomenta nuevas oportunidades y puede reducir el coste del desarrollo de la IA. La apertura garantiza una competencia sana, opciones e intercambio de conocimientos. Y no hay que olvidar el componente ético. Los modelos abiertos están bajo el escrutinio público, lo que impulsa a los laboratorios de investigación a reducir el sesgo y proteger los datos. Es como combinar y destilar elementos con una lente ética.

• La fórmula de las percepciones

Una vez purificado el material base (los datos) y combinados los elementos correctos en un ecosistema abierto, se puede lograr el avance, la fórmula para obtener información. Los algoritmos de IA predicen las tendencias, el comportamiento de los clientes y la dinámica del mercado. Estos conocimientos funcionan como una fórmula para ayudar a sostener las organizaciones y guiar las decisiones estratégicas.

La IA no es magia, es una práctica disciplinada. Los científicos e ingenieros de datos siguen metodologías precisas para impulsar la innovación. En lugar de matraces y vasos de precipitados, los laboratorios son ahora estaciones de trabajo, datos, computación y almacenamiento. Estas son herramientas valiosas para extraer conocimiento de los datos.

• El imperativo químico

La IA y la gestión de datos están profundamente entrelazadas. Las organizaciones necesitan una estrategia de datos rigurosa para aprovechar las ventajas de los modelos de IA generativa. Hay que tratar los datos como un elemento sin procesar, que requieren un proceso para convertirse en una sustancia valiosa. En definitiva, las organizaciones tienen que mantener los fundamentos del químico: mantener la curiosidad, ser persistente y comprometerse a convertir sus datos en conocimientos. Solo entonces desbloquearán el valor transformador de la IA.