Los datos son un factor subyacente a los avances de la inteligencia artificial (IA), sin datos de calidad y en cantidad suficiente la IA no puede explotar su máximo potencial. Cuando se habla de datos en IA, se refiere a la información que se usa para entrenar y mejorar los algoritmos de IA, estos datos pueden estar compuestos por textos, imágenes, sonidos, bases de datos entre otros. La (IA) poco a poco se ha convertido en parte integral de nuestra vida cotidiana. Desde los asistentes virtuales hasta sistemas de recomendación en plataformas de streaming, la IA está transformando nuestra forma de trabajar, comunicarnos y vivir.
Importancia de los Datos en el Entrenamiento de Modelos de IA
1. Aprendizaje y Generalización: Los modelos de IA aprenden a partir de ejemplos y datos proporcionados durante el entrenamiento. Cuanto más variados y representativos sean los datos, mejor será la capacidad del modelo para generalizar y realizar predicciones precisas.
2. Calidad del Modelo: La calidad de los datos utilizados para entrenar un modelo de IA afecta la calidad del modelo resultante, por lo tanto, se debe asegurar que los datos sean precisos, completos y representativos.
3. Ajustes, optimización e iteración: Durante el entrenamiento, el modelo se expone repetidamente a los datos de entrenamiento, esto permite ajustar sus parámetros y optimizar sus pesos basándose en los datos de entrada y salida, permitiendo que el modelo mejore gradualmente su capacidad para realizar tareas específicas.
Algunas Aplicaciones Prácticas de la IA y los Datos
· Aplicaciones en la Salud y el Bienestar
En el campo de la salud, la IA está jugando un papel fundamental en el diagnóstico médico, la gestión de enfermedades y la investigación biomédica. Los algoritmos de IA tienen la capacidad de analizar grandes volúmenes de datos médicos tales como historias clínicas, análisis de imágenes médicas, datos generados por dispositivos médicos, entre otros permiten identificar patrones que a simple vista se pueden pasar por alto, la información proporcionada por la IA se convierte en conocimiento útil para mejorar procesos, diagnósticos y tratamientos médicos.
· Educación y Aprendizaje Personalizado
En el ámbito educativo, la IA permite analizar grandes conjuntos de datos para identificar patrones y tendencias de rendimiento de los estudiantes, facilitando el aprendizaje personalizado al adaptar los métodos de enseñanza según las necesidades individuales de los estudiantes.
· Transporte y Movilidad Urbana
En el área de transporte y movilidad, los datos de tráfico y de comportamiento de conducción están revolucionando el campo de la logística y movilidad. Desde sistemas de navegación GPS, hasta vehículos de conducción autónoma que pueden tomar decisiones en tiempo real para mejorar la seguridad vial y eficiencia, además también pueden ayudar a ahorrar tiempo y dinero.
· Recomendaciones de Contenido Plataformas Streaming
Plataformas de entretenimiento streaming utilizan los datos de visualización y escucha para entrenar sus algoritmos de IA y de esta manera ofrecer recomendaciones personalizadas de películas, series y música que podrían ser de interés. Esto se basa en patrones de comportamiento y preferencias individuales.
· Comercio Electrónico
Las empresas de comercio electrónico utilizan datos de comportamiento de usuarios e historial de compras para personalizar recomendaciones y mejorar la experiencia del cliente.
Impacto Ético y Social
Privacidad de los Datos: A medida que la IA se integra más a nuestra vida cotidiana, surge preocupación sobre cómo proteger la privacidad de los datos personales y sensibles.
Sesgo en los Datos: Se debe evitar el uso de datos sesgados durante el entrenamiento de modelos de IA. Por ejemplo, un modelo de IA se entrena con datos de contratación histórica donde ha existido desigualdades de género o etnia, el modelo puede aprender a favorecer a ese grupo en lugar de seleccionar a los candidatos más cualificados de manera imparcial.
Los datos son parte fundamental para alimentar los sistemas de inteligencia artificial, su recolección, uso, almacenamiento y procesamiento se debe realizar con cuidado y responsabilidad. El papel de los datos en la IA se volverá más crucial para la transformación de industrias, enfrentar desafíos globales y mejorar la calidad de vida con la automatización y eficiencia operativa, personalización y experiencia del cliente, innovación y desarrollo de nuevos productos, transformación digital, diagnósticos médicos precisos, predicciones de mercado, ciudades inteligentes, gestión de tráfico, eficiencia energética, predicción de cambio climático, detección y control de plagas entre otros.
Lina Maria Salazar Correa – Consultora de Servicios Profesionales
