Antes de definir qué son los datos aptos para IA, es importante comprender los requisitos clave que deben cumplir:
1. Ser fácil de interpretar y razonar para un científico de datos (o un LLM).
2. Ser fácil de consultar y de diseñar. (Los datos no deberían requerir mucha preparación)
3. Ser precisos (para que las predicciones sobre los datos sean precisas)
Estos requisitos forman la base de lo que hace que los datos sean verdaderamente aptos para la IA. Ahora, exploremos cómo estos requisitos se traducen en propiedades específicas de los datos aptos para la IA.
¿Qué son exactamente los datos preparados para IA?
En pocas palabras, los datos preparados para IA son información estructurada y de alta calidad que se puede usar fácilmente para entrenar modelos de aprendizaje automático y ejecutar aplicaciones de IA con un mínimo esfuerzo de ingeniería.
Se caracteriza por su compatibilidad con las mejores herramientas de modelado de datos, un formato consistente para flujos de datos históricos y en tiempo real y metadatos completos que garantizan claridad y confiabilidad para los científicos de datos.
Para cumplir con los requisitos de los datos preparados para IA, deben poseer las siguientes propiedades:
- Documentación y metadatos completos : esto debería cubrir, como mínimo, el esquema y la semántica de los datos. Es esencial que tanto los seres humanos como los licenciados en derecho comprendan y comiencen a trabajar con los datos de manera eficaz.
- Datos limpios y bien estructurados : esto facilita la consulta y la ingeniería de características. Los esquemas y los modelos dbt son fundamentales en este caso, ya que garantizan que los científicos de datos y los agentes de ciencia de datos puedan realizar cálculos sobre los datos de manera rápida y eficiente. Los modelos dbt, en particular, agregan los datos a diferentes altitudes para que los científicos de datos puedan simplemente recogerlos en el nivel correcto, en lugar de tener que hacer una agregación complicada por sí mismos.
- Linaje y validación claros : estos son fundamentales para garantizar la precisión de los datos. Es cada vez más importante que el linaje completo sea auditable, lo que permite a las empresas explicar a sus clientes y auditores qué decisiones han tomado sus IA en función de qué datos.
Profundizando en el concepto, recientemente se describió que los datos preparados para IA tienen varias características importantes que los hacen particularmente valiosos para las organizaciones que implementan soluciones de IA:
- Facilidad de modelado de características: los datos están estructurados de tal manera que se requiere poco esfuerzo para generar características para los algoritmos de aprendizaje automático. Esto le permite ahorrar tiempo y recursos en la fase de preparación de datos.
- Coherencia entre plataformas: los mismos datos se pueden enviar a varios almacenes de datos para realizar análisis históricos y transmisiones en tiempo real para su uso inmediato. Esta coherencia elimina el desafío de pasar del entrenamiento de modelos con datos históricos al uso de datos actuales.
- Calidad de datos integrada: los datos compatibles con IA se validan tanto en cuanto a estructura como a semántica, lo que le brinda un alto nivel de seguridad sobre su calidad. Esto es clave para crear modelos de IA confiables.
- Metadatos y linaje completos: con este tipo de datos, sus científicos de datos tienen acceso a información detallada sobre el origen, la transformación y el significado de los datos. Esta transparencia contribuye a una mejor comprensión y facilita el desarrollo de modelos precisos.
- Compatibilidad con modelos dbt: los datos preparados para IA funcionan a la perfección con Modelos dbt como los que ofrece Snowplow, por lo que puede utilizar la salida directamente para algoritmos de aprendizaje automático.
En conjunto, estas características hacen que los datos preparados para IA sean más accesibles y utilizables para los científicos de datos y los profesionales de IA.
¿Por qué son importantes los datos preparados para la IA?
Bueno, sin ella, es poco probable que su empresa tenga éxito alguna vez con la IA.
Las empresas deben priorizar la creación y el mantenimiento de datos aptos para la IA. Existen varias razones para ello:
- Desarrollo acelerado de la IA: como se mencionó anteriormente, los datos preparados para la IA ayudan a los científicos de datos a dedicar menos tiempo a preparar los datos y más tiempo a desarrollar y perfeccionar los modelos. Esta aceleración es importante, especialmente en un momento en el que se está acelerando la carrera para ofrecer soluciones basadas en la IA.
- Precisión mejorada del modelo: es simple: los datos de alta calidad y bien estructurados generan modelos de IA más precisos. Solo cuando se utilizan datos compatibles con IA, la organización puede crear modelos predictivos más confiables y tomar decisiones más informadas.
- Operaciones de aprendizaje automático optimizadas: la coherencia entre los flujos de datos históricos y en tiempo real le permite simplificar el proceso de operaciones de aprendizaje automático (MLOps). Esta transición fluida desde el entrenamiento del modelo hasta la implementación puede ayudarlo a ofrecer implementaciones de IA más eficientes y efectivas.
- Reducción de costos: al minimizar la necesidad de preparación de datos para sus ingenieros, puede reducir el costo de sus proyectos de IA.
- Mejor gobernanza de datos: los datos preparados para IA tienen metadatos completos e información de linaje que lo ayudan a mejorar la gobernanza de datos. Esto también mejora la auditabilidad y la transparencia, lo cual es crucial para explicar las decisiones de IA a los clientes y auditores.
- Preparación para el futuro: empresas como Snowplow ya están pensando en cómo preparar sus datos para la generación de IA para que nuestros clientes estén en la mejor posición para adoptar nuevas tecnologías de IA.
Actualmente, los científicos de datos dedican alrededor del 39% de su tiempo a preparar y limpiar datos.Lo que está claro es que los datos preparados para IA tienen el potencial de reducir el tiempo que los científicos de datos dedican a prepararlos.
¡Prepare tus datos para IA!
En resumen, los datos preparados para la IA no son solo una palabra de moda. Son una ventaja fundamental para cualquier empresa que desee aprovechar al máximo el potencial de la IA.
Al garantizar que sus datos estén estructurados, sean consistentes y ricos en metadatos, puede acelerar la adopción de IA en su organización, mejorar la precisión del modelo y optimizar los procesos de MLOps.
El campo de la IA seguirá evolucionando. Es el momento de invertir en datos preparados para la IA, de modo que su organización esté preparada para las nuevas tecnologías del futuro.
Ya sea que recién esté comenzando con IA o esté buscando mejorar sus capacidades existentes, los datos preparados para IA son una medida estratégica que generará dividendos en términos de eficiencia, innovación y, lo más importante, ventaja competitiva.
