La inteligencia artificial generativa ha pasado de ser una novedad a convertirse en un motor clave de innovación en diversas industrias. Desde la capacidad de resumir documentos legales complejos hasta el desarrollo de asistentes virtuales avanzados, las capacidades de la IA están en constante expansión. Sin embargo, a pesar del avance de los modelos de lenguaje grandes, la calidad de los datos sigue siendo el aspecto fundamental para alcanzar un impacto real en el mundo.
Hace un año, parecía que la principal diferenciación en las aplicaciones de IA generativa radicaba en quién podía construir o utilizar el modelo más grande. No obstante, con los recientes avances en la reducción de costos de entrenamiento de modelos base, como el DeepSeek-R1, y mejoras continuas en la relación costo-desempeño, los modelos potentes se están convirtiendo en una mercancía. En este contexto, el éxito en la IA generativa se relaciona cada vez más con el acceso a datos de calidad.
Las empresas están en una posición privilegiada, ya que poseen un gran volumen de datos no estructurados acumulados durante décadas, incluyendo transcripciones de llamadas, informes escaneados y registros de redes sociales. No obstante, el verdadero desafío radica en cómo aprovechar esos datos. La transformación de archivos no estructurados, junto con el cumplimiento de normativas y la mitigación de problemas de calidad de los datos, se vuelve crucial cuando una organización avanza de pruebas de IA a implementaciones en producción.
A pesar del crecimiento en el uso de la IA, muchos proyectos en el ámbito empresarial fracasan debido a la baja calidad de los datos y a controles inadecuados. Se estima que el 30% de los proyectos de IA generativa serán abandonados en 2025, ya que incluso las organizaciones más orientadas a los datos han centrado sus esfuerzos en el uso de datos estructurados, dejando de lado el potencial del contenido no estructurado, que representa más del 80% de los datos empresariales.
Para los directores de información y tecnología, el manejo de datos no estructurados implica tanto riesgos como oportunidades. Antes de poder utilizar este contenido en aplicaciones de IA generativa, deben enfrentarse a diversas dificultades, como la extracción de información, el cumplimiento normativo y la calidad de los datos. Estas tareas son a menudo manuales, propensas a errores e intensivas en recursos, lo que suma complicaciones a los flujos de trabajo ya existentes.
Una solución viable es emplear herramientas como Anomalo en conjunto con Amazon Web Services (AWS), las cuales permiten detectar, aislar y abordar problemas de calidad en datos no estructurados de manera rápida y eficiente. Con capacidades automatizadas de ingestión y extracción de metadatos, Anomalo optimiza la identificación de anomalías y garantiza el cumplimiento normativo, mejorando así la calidad de los datos utilizados en las aplicaciones de IA empresarial.
La adopción de este tipo de soluciones puede resultar en una disminución significativa de la carga operativa, optimización de costos y una aceleración en el tiempo necesario para obtener informes y análisis. Al integrar la calidad de los datos en la columna vertebral de sus aplicaciones de IA, las empresas pueden aumentar su productividad y reducir riesgos asociados al manejo de datos sensibles.
En resumen, el futuro de la IA generativa se basa en la calidad de los datos. Aquellas organizaciones que logren estructurar y validar su información de manera efectiva estarán mejor posicionadas para aprovechar las oportunidades que ofrece esta tecnología emergente.
vía: AWS machine learning blog
