Guía para la gestión de datos de IA

La gestión de datos de IA se está convirtiendo en una disciplina crucial para las organizaciones que pretenden maximizar el valor de sus iniciativas de IA. A diferencia de las prácticas de datos tradicionales, debe gestionar volúmenes masivos de datos diversos y que cambian rápidamente, al tiempo que garantiza la fiabilidad, la imparcialidad y el cumplimiento. Cuando se hace bien, agiliza el desarrollo de modelos, reduce el riesgo y hace que los proyectos de IA sean más escalables y sostenibles. En el futuro, los avances en automatización y gobernanza probablemente harán que la gestión de datos de IA sea cada vez más autodirigida, adaptable e integral para la estrategia empresarial.

¿Qué es la gestión de datos de IA?

La gestión de datos de IA implica recopilar, organizar, almacenar y gobernar los datos para que puedan utilizarse para entrenar modelos de IA. Dado que los modelos de IA dependen de conjuntos de datos amplios y variados para generar predicciones y perspectivas precisas, la gestión de datos de IA se centra menos en la coherencia y la accesibilidad (prioritarias en la gestión de datos tradicional) y más en la calidad, la diversidad y la escalabilidad de los datos.

Las facetas clave de la gestión de datos de IA incluyen preparación de datos brutos para el aprendizaje automático, La gestión de datos de inteligencia artificial permite a las empresas aprovechar al máximo el potencial de sus iniciativas de inteligencia artificial y, al mismo tiempo, minimizar los sesgos, los errores y las infracciones normativas. Al establecer una base fiable para los datos, la gestión de datos de IA permite a las organizaciones aprovechar plenamente el potencial de sus iniciativas de IA y, al mismo tiempo, minimizar los sesgos, los errores y las infracciones normativas.

¿En qué se diferencia la gestión de datos con IA de la tradicional?

En gestión tradicional de datos y la gestión de datos de IA comparten el objetivo fundamental de organizar y utilizar los datos, los modelos de IA requieren un enfoque especializado. La gestión de datos tradicional se centra en almacenar y entregar datos para informes y operaciones, mientras que la gestión de datos de IA se centra en abordar las necesidades únicas de los algoritmos de aprendizaje automático. Estas necesidades incluyen volúmenes masivos de datos, capacidades de procesamiento en tiempo real y estrictas normas de calidad. El siguiente cuadro comparativo ilustra las mayores diferencias entre estos dos enfoques.

Casos prácticos de gestión de datos de IA

Dado que los modelos de IA dependen de conjuntos de datos masivos, los datos que reciben deben recopilarse, organizarse, almacenarse y gestionarse correctamente. A continuación se presentan algunos casos de uso que demuestran por qué una gestión adecuada de los datos de IA marca la diferencia:

• • Canalización de datos de formación: La creación de flujos de trabajo automatizados que mueven los datos brutos a través de los pasos de limpieza, etiquetado e ingeniería de características garantiza que estén listos para el entrenamiento de IA.
  • Gestión de datos no estructurados: Organizar y almacenar adecuadamente diversos formatos como imágenes, audio y texto permite que sean accesibles a los modelos de aprendizaje automático.
  • Metadatos y seguimiento del linaje: Registrar el origen, la transformación y el uso de los datos garantiza la transparencia, la reproducibilidad y la confianza en los resultados de la IA.
  • Soluciones de almacenamiento escalables: Gestión de conjuntos de datos a escala de petabytes en entornos en la nube o híbridos admite tareas de formación de gran envergadura e intensivas en computación.
  • Gobernanza de datos para la IA: La aplicación de normas y políticas garantiza la calidad de los datos, la seguridad y el cumplimiento de la normativa al preparar los datos para la IA.
  • Detección y mitigación de sesgos: Supervisar los conjuntos de datos para detectar desequilibrios o sesgos ayuda a reducir los sesgos perjudiciales en el entrenamiento y los resultados de los modelos.
  • Actualización continua de datos: La actualización de los conjuntos de datos de entrenamiento con información nueva del mundo real permite que los modelos sigan siendo precisos y pertinentes a lo largo del tiempo.

Ventajas de la gestión de datos mediante IA

La gestión de datos de IA proporciona a las organizaciones una base para impulsar iniciativas de IA exitosas. Con datos precisos, accesibles y bien gestionados, las empresas pueden entrenar modelos más fiables, acelerar... ciclos de desarrollo, y minimizar los riesgos. Además de mejorar la calidad de los modelos, una gestión eficaz de los datos también facilita la ampliación de los esfuerzos de IA. Aquí tienes un desglose más detallado de las ventajas técnicas y empresariales:

Beneficios para las empresas

• • Mayor precisión del modelo: Unos conjuntos de datos limpios, bien organizados y representativos mejoran el rendimiento y la fiabilidad de los modelos de IA.
  • Menor sesgo y riesgo: Las prácticas de gobernanza y supervisión ayudan a detectar y mitigar los prejuicios, garantizando unos resultados de la IA más justos y éticos.
  • Mejora del cumplimiento: Una sólida gobernanza de datos garantiza la alineación con los requisitos de privacidad y normativos, como GDPR, HIPAA o CCPA.
  • Escalabilidad: Los canales de datos estructurados y el almacenamiento escalable ayudan a las organizaciones a gestionar conjuntos de datos cada vez más grandes y complejos para el entrenamiento de IA.
  • Desarrollo más rápido de la IA: La preparación y organización racionalizadas de los datos aceleran el proceso de creación e implantación de modelos.
  • Mayor transparencia y confianza: La gestión de metadatos y el seguimiento del linaje permiten saber de dónde proceden los datos y cómo se utilizan en la formación.
  • Eficacia operativa: La automatización de los flujos de trabajo de datos reduce el esfuerzo manual, disminuye los costes y libera a los equipos para que se centren en tareas de desarrollo de IA de mayor valor.

Ventajas técnicas

• • Automatización de la canalización de datos: La gestión de datos de IA orquesta la ingesta, el preprocesamiento, el etiquetado y la transformación de datos para garantizar que los conjuntos de datos listos para la formación se entregan de forma coherente.
  • Metadatos y seguimiento del linaje: Se mantienen registros detallados de las versiones, transformaciones y fuentes de los datos, lo que garantiza la reproducibilidad y permite una exhaustiva auditabilidad.
  • Integración de la tienda de artículos: Las funciones diseñadas se centralizan para su reutilización en varios modelos, lo que reduce la duplicación del trabajo y acelera la experimentación.
  • Almacenamiento y computación escalables: El sistema admite conjuntos de datos a escala de petabytes y se integra con entornos informáticos distribuidos para manejar cargas de trabajo de entrenamiento de IA de alto rendimiento.
  • Actualización continua de datos: Los nuevos flujos de datos se incorporan automáticamente a los canales de formación, lo que permite reentrenar los modelos de forma eficaz sin intervención manual.
  • Controles de sesgo y calidad: La validación automatizada se integra en los flujos de trabajo para detectar datos sesgados, desequilibrios o valores omitidos antes de que afecten negativamente al rendimiento del modelo.
• Gobernanza alineada con el modelo: El control de acceso, la seguridad y las normas de cumplimiento se aplican en consonancia con los flujos de trabajo de IA y el manejo de conjuntos de datos confidenciales.

Retos de la gestión de datos de IA

La gestión de conjuntos de datos grandes y diversos requiere equilibrar las prioridades empresariales, como el cumplimiento y la transparencia, con las exigencias técnicas en torno a las canalizaciones, el almacenamiento y la automatización. Comprender los retos asociados a estas prioridades es el primer paso hacia la creación de estrategias que mantengan la eficacia y la sostenibilidad de las iniciativas de IA.

Retos empresariales

• • Cumplimiento de la normativa: Las organizaciones deben navegar por complejas normas de privacidad de datos, incluidas GDPR, HIPAA y CCPA, al preparar conjuntos de datos para el entrenamiento de IA.
  • Prejuicios e imparcialidad: Garantizar que los conjuntos de datos sean representativos y estén libres de sesgos es crucial para una IA ética, pero detectar y mitigar los sesgos puede ser todo un reto.
  • Propiedad y gobernanza de los datos: Se necesitan políticas claras para gestionar quién controla y accede a los datos sensibles en los distintos equipos y sistemas.
  • Ampliación responsable: Ampliar las iniciativas de IA manteniendo la transparencia, la responsabilidad y la confianza es un reto sin marcos de gobernanza maduros.
  • Asignación de recursos: Equilibrar el tiempo, el presupuesto y el personal entre la preparación de datos, el desarrollo de modelos y la gestión continua puede sobrecargar los recursos de la empresa.
  • Gestión del cambio: La adaptación de los procesos organizativos para incorporar prácticas de gestión de datos de IA a menudo encuentra resistencia o requiere cambios culturales.
  • Coordinación interfuncional: Alinear las unidades de negocio, los equipos de datos y los responsables de cumplimiento para garantizar un tratamiento coherente y preciso de los datos es una tarea compleja.

Retos técnicos

• • Calidad y preparación de los datos: Limpiar, etiquetar y estructurar datos brutos a gran escala es un proceso propenso a errores que requiere un esfuerzo técnico considerable.
  • Tratamiento de datos no estructurados: El procesamiento de texto, imágenes, audio y vídeo en formatos utilizables para la formación en IA exige herramientas avanzadas e infraestructura especializada.
  • Almacenamiento y escalabilidad informática: Admitir conjuntos de datos a escala de petabytes y flujos de trabajo de entrenamiento de IA de alta carga computacional puede poner a prueba los sistemas informáticos tradicionales.
  • Metadatos y seguimiento del linaje: Capturar y mantener registros precisos de fuentes de datos, transformaciones y versiones añade complejidad operativa.
  • Actualización continua de datos: Mantener actualizados los conjuntos de datos de formación casi en tiempo real sin interrumpir los procesos existentes es un reto técnico.
  • Integración entre sistemas: La combinación de datos de plataformas aisladas en procesos unificados y preparados para la formación suele requerir soluciones personalizadas.
  • Supervisión y detección de errores: La detección de anomalías, desviaciones de datos o fallos de canalización en flujos de trabajo de IA complejos requiere una supervisión continua y la aplicación de salvaguardias automatizadas.

Herramientas de gestión de datos de IA

La gestión de datos para la formación en IA requiere una serie de herramientas especializadas para recopilarlos, organizarlos, almacenarlos y gestionarlos de forma eficaz. La pila adecuada depende de su sector, del tamaño de su organización y de los casos de uso específicos de la IA, pero la mayoría de los ecosistemas de gestión de datos de IA incluyen herramientas de varias categorías para guiar el proceso de selección. He aquí un desglose más detallado de lo que hay disponible:

• • Integración de datos plataformas: Herramientas como Apache NiFi, Talend y Fivetran conectan y consolidan los datos procedentes de múltiples fuentes para que fluyan de forma coherente en las canalizaciones de IA.
  • Herramientas de etiquetado y anotación de datos: Plataformas como Labelbox, Scale AI y Amazon SageMaker Ground Truth permiten anotar texto, imágenes, audio y vídeo para el aprendizaje automático supervisado.
  • Almacenamiento de datos y soluciones para lagos: Tecnologías como Snowflake, Google BigQuery y Couchbase Capella proporcionan almacenamiento escalable para conjuntos de datos estructurados y no estructurados.
  • Herramientas de seguimiento de metadatos y linaje: Soluciones como Apache Atlas y DataHub proporcionan visibilidad sobre el origen de los datos, cómo cambian y cómo se utilizan en el entrenamiento de IA.
  • Tiendas de artículos: Plataformas como Tecton y Feast centralizan las características de ingeniería, haciéndolas reutilizables en diferentes modelos y experimentos.
  • Gobernanza de datos y plataformas de cumplimiento: Herramientas como Collibra y Alation aplican normas, controles de acceso y políticas de privacidad para garantizar un tratamiento responsable de los datos.
  • Herramientas de control y garantía de calidad: Soluciones como Monte Carlo y WhyLabs detectan anomalías, desviaciones de datos y fallos de canalización para mantener datos de formación fiables a lo largo del tiempo.

Ninguna plataforma cubre todos los aspectos de la gestión de datos de IA, por lo que las organizaciones suelen combinar herramientas de integración, almacenamiento, gobernanza y supervisión para crear una pila más cohesionada. Al seleccionar la combinación adecuada, puede asegurarse de que sus datos son fiables, cumplen las normativas y están optimizados para entrenar modelos de IA a escala.

El futuro de la IA en la gestión de datos

En el futuro, la gestión de datos de IA pasará de preparar datos para modelos de formación a convertirse en un sistema totalmente inteligente y adaptable. A medida que sigan aumentando el volumen y la complejidad de los datos, las organizaciones dependerán de Automatización basada en IA, y canalizaciones autooptimizadas para seguir el ritmo. En lugar de limitarse a respaldar la IA, la gestión de datos estará cada vez más impulsada por la IA, lo que hará que el proceso sea más rápido, más escalable e incluso más resistente que nunca.

• • Tuberías totalmente autónomas: La gestión de datos mediante IA se orientará hacia canales de autogestión que puedan ingerir, limpiar, etiquetar y transformar los datos sin apenas supervisión humana.
  • Gobernanza proactiva: En lugar de normas de cumplimiento estáticas, los sistemas de gobernanza predecirán los riesgos y aplicarán automáticamente normas reglamentarias y éticas en evolución.
  • Infraestructura autorregenerable: Los sistemas de almacenamiento y computación detectarán cuellos de botella, fallos o ineficiencias y se reconfigurarán en tiempo real para mantener el rendimiento.
  • Integración multimodal en tiempo real: La IA unificará los datos estructurados, no estructurados, de flujo continuo y multimodales (texto, visión, audio, IoT) en conjuntos de datos únicos y utilizables.
  • Mitigación continua de los sesgos: Las futuras plataformas detectarán los sesgos de forma dinámica durante el entrenamiento y la inferencia, ajustando los conjuntos de datos y las características para garantizar la equidad.
  • Ecosistemas nativos de IA normalizados: Los marcos sectoriales para compartir características, intercambiar metadatos y conjuntos de datos listos para modelos mejorarán la interoperabilidad de las plataformas.
  • Cogestión entre humanos e IA: Los equipos de datos colaborarán con copilotos de IA que recomienden optimizaciones de forma proactiva, simulen los impactos de la gobernanza e incluso generen conjuntos de datos listos para la formación bajo demanda.

La trayectoria a largo plazo de la gestión de datos de IA apunta hacia sistemas que no solo son escalables, sino también adaptables y autónomos. A medida que continúe la automatización y la gobernanza se vuelva más proactiva, las organizaciones podrán confiar en que sus canalizaciones de datos funcionen con una supervisión mínima, manteniendo la transparencia y la equidad. En última instancia, el futuro de la gestión de datos de IA reside en la colaboración sin fisuras entre los seres humanos y la IA. En este mundo, las personas se centrarán en la estrategia y la innovación, mientras que la IA se centrará en hacer que los datos sean fiables, conformes y estén listos para alimentar la próxima generación de modelos.

Principales conclusiones y recursos adicionales

Al centrarse en la calidad, la diversidad y la gobernanza de los datos, en lugar de limitarse a su almacenamiento y accesibilidad, las empresas pueden construir modelos más sólidos, reducir riesgos y obtener una ventaja competitiva. A continuación se exponen las ideas más importantes que conviene recordar:

Principales conclusiones

1. 1. La gestión de datos de IA va más allá de las prácticas tradicionales dando prioridad a la calidad, diversidad y escalabilidad de los conjuntos de datos para apoyar el aprendizaje automático.
   2. A diferencia de la gestión de datos tradicional, debe manejar formatos estructurados, semiestructurados y no estructurados como texto, imágenes, audio y vídeo.
   3. Crear canales de formación fiables requiere automatización para tareas como la limpieza de datos, el etiquetado y la ingeniería de características a escala.
   4. La gobernanza y el seguimiento de metadatos son esenciales para garantizar la transparencia, el cumplimiento y la confianza en los resultados de la IA.
   5. Una gestión eficaz de los datos de IA reduce los sesgos y los riesgos controlando continuamente la equidad y representatividad de los conjuntos de datos.
   6. La combinación adecuada de herramientas de integración, almacenamiento, gobernanza y supervisión crea un ecosistema cohesivo optimizado para cargas de trabajo de IA.
   7. El futuro de la gestión de datos de IA vendrá definido por sistemas adaptativos y autónomos que permitan la colaboración entre el ser humano y la inteligencia artificial sin menoscabo del cumplimiento de las normas y la equidad.

Para saber más sobre temas relacionados con la IA, puede visitar los recursos adicionales que se indican a continuación:

Recursos adicionales

• • Arquitectura de malla de datos en la era de la IA - Conceptos
  • Todo lo que necesita saber sobre la IA agenética - Blog
  • Polaris: Inteligencia de datos conversacional potenciada por IA para empresas - Blog
  • Couchbase Capella para desarrolladores de IA - Developer Hub

Preguntas frecuentes

¿Por qué es importante la gestión de datos de IA para las empresas? La gestión de datos de IA garantiza que los datos sean precisos, estén organizados y controlados, lo que ayuda a las empresas a crear modelos de IA fiables, reducir riesgos y ampliar sus iniciativas de forma más eficaz.

¿Cómo está transformando la IA la gestión de datos? La IA está automatizando tareas como la limpieza, el etiquetado, la integración y la supervisión de datos, lo que hace que los canales de datos sean más eficientes y adaptables, al tiempo que reduce la necesidad de intervención manual.

¿Cómo se utiliza la IA en la gestión de bases de datos? La IA mejora la gestión de las bases de datos optimizando las consultas, automatizando la indexación, detectando anomalías y prediciendo los problemas de rendimiento antes de que interrumpan las operaciones.

¿Cómo gestiona la IA los datos no estructurados? Utiliza técnicas como el procesamiento del lenguaje natural, la visión por ordenador y el modelos de incrustación para extraer el significado y la estructura de textos, imágenes, audio y vídeo.

¿Cómo se integra la gestión de datos de IA en los sistemas existentes? La integración suele implicar la superposición de herramientas basadas en IA en la infraestructura de datos existente, como lagos de datos, almacenes y canalizaciones, a través de API y conectores que minimizan las interrupciones.