En la carrera para desbloquear todo el potencial de la IA, las empresas no pueden construir en el terreno. Independientemente de la mejora del algoritmo, su efecto del mundo real depende de un hecho común: los malos datos conducen a malas decisiones.
Dado que la IA toma el centro del centro en la estrategia del negocio, el centro de atención es ahora el combustible que volverá a la calidad y la protección de los datos.
Hitachi Vantara es el director de tecnología de la inteligencia artificial.
Calidad en, calidad: por qué los datos siguen siendo importantes
La IA es simplemente efectiva como datos capacitados. Sin embargo, muchas empresas todavía están en datos incompletos, estructurales o sumergidos.
A diferencia de los humanos, aquellos que pueden dibujar las decisiones y contextos informados, los modelos de IA solo dependen de sus datos de alimentación. Cuando los datos están fragmentados o defectuosos, debido a silo, inconsistencia o escala limitada, el resultado rara vez es mejor que la entrada.
En el contexto comercial, donde la IA se está implementando en una toma de decisiones cada vez más crítica, los datos de baja calidad pueden ser errores costosos. Estos son de recursos desperdiciados y frustración de los clientes hasta barreras operativas significativas y pérdidas de renombre.
El consentimiento es esencial
Los riesgos no solo son efectivos, sino que son legales. Especialmente en sectores de alta ronda, como atención médica o finanzas, engañar a las recomendaciones de IA, planteando serias preguntas sobre responsabilidad y responsabilidad.
Confirmar el consentimiento de datos no es solo la mejor práctica, ahora son los requisitos legales. Los modelos de datos de alta calidad mejoran el rendimiento del aprendizaje automático identificando los patrones correctos y permitiendo efectivamente la generalización. Esto es creíble, los resultados del mundo real.
Las nuevas reglas son nítidas para este enfoque. Un ejemplo de un cambio en el mantenimiento fuerte en torno a cómo se usa la ley de IA de la UE en los datos, especialmente en el uso de alto riesgo. Sin embargo, el consentimiento puede no ser un pensamiento. Debe diseñarse en el sistema desde el principio con una fuerte gestión de datos y auditabilidades.
A pesar de esto, existe un intervalo claro entre la conciencia y la acción. Aunque el 38% de los líderes reconocen la calidad de los datos como el principal impulsor para el éxito de la IA, una mayoría sólida todavía está examinando modelos en el entorno en vivo y el 74% de los líderes de TI está aprendiendo a volar.
Hay un lugar de agitación. Sin embargo, puede expresar a los empresarios por riesgo sin una base sólida. Para pagar realmente la IA, se debe desarrollar la infraestructura de datos.
Infraestructura antes de la inteligencia
La IA se necesita más que datos de alta calidad: necesita una gran cantidad. Y la demanda está aumentando.
Según el informe especial de la AIE, Energy and AI, se espera que la demanda de electricidad de los centros de datos sea más del doble en 20 años. ¿Un gran impulsor de este crecimiento? Cargas de trabajo de IA. De hecho, se espera que el costo de la electricidad de los centros de datos optimizados de AI-AI sea cuatro veces en cinco años.
Este aumento es inestable sin actualizaciones serias en la infraestructura de datos. Esto significa que los sistemas esclacables, protegidos y modernos están diseñados para no almacenar y procesar datos, sino para protegerlo y administrar su uso.
Gracias, las herramientas para hacer esto ya están aquí. Las plataformas de datos de nubes híbridas ahora proporcionan una potencia potente para integrar el almacenamiento con el entorno en la nube, lo que significa que los datos siempre son favorables para los sistemas de alto rendimiento. Érase una vez, lo que se sintió como ‘agradable a Hav’ se ha convertido en un requisito de referencia.
El control de la presión también está aumentando. Desde la Ley de Resiliencia Operativa Digital (DORA) hasta la ley de AI de GDPR y UE, existe una clara expectativa de que las empresas puedan dar cuenta de los datos que usan, y los sistemas de IA pueden decidir con él.
El futuro de AI protegido: a dónde ir desde aquí
El futuro de la IA estará moldeado por la integridad de sus sistemas de apoyo, no solo por el algoritmo.
Comienza con datos: estándar, protegido y accesible. Continúa con la infraestructura: el diseño a través del diseño, escamoso y leal. Y termina con la fe, adquiridos por sistemas de construcción que no solo son fuertes, sino transparentes y responsables.
Las empresas más innovadoras de hoy pueden entenderlo. Están invirtiendo en plataformas de datos concentradas, invirtiendo en equipos de consentimiento automático y tuberías de datos protegidas que son más importantes. Estas soluciones simplemente desbloquean la probabilidad de IA, lo hacen riesgoso.
Al arreglar los cimientos, nos aseguramos de que la IA no solo sea rápida, sino confiable. No solo es inteligente, seguro.
El futuro de AI se basará en los datos. Asegurémonos de que se construya correctamente.
Hemos presentado el mejor chatbot de IA para negocios.
Este artículo fue producido como parte del canal de Insight Specialist TechRaderPro, donde somos la mejor y brillante mente brillante en la industria de la tecnología. Las opiniones publicadas aquí están en el autor y no son esenciales para TechroderPro o Future PLC. Si está interesado en contribuir, busque más aquí:
