{"id":2070,"date":"2022-12-15T11:34:26","date_gmt":"2022-12-15T10:34:26","guid":{"rendered":"https:\/\/keepler.io\/2022\/12\/15\/tendencias-2023-los-datos-y-la-ia-avanzan-de-la-mano-hacia-un-entorno-cada-vez-mas-propicio\/"},"modified":"2023-09-12T10:45:08","modified_gmt":"2023-09-12T10:45:08","slug":"tendencias-2023-los-datos-y-la-ia-avanzan-de-la-mano-hacia-un-entorno-cada-vez-mas-propicio","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/keepler.io\/es\/2022\/12\/15\/tendencias-2023-los-datos-y-la-ia-avanzan-de-la-mano-hacia-un-entorno-cada-vez-mas-propicio\/","title":{"rendered":"Tendencias 2023: Los datos y la IA avanzan de la mano hacia un entorno cada vez m\u00e1s propicio"},"content":{"rendered":"

En la medida que el proceso de digitalizaci\u00f3n de las compa\u00f1\u00edas se acelera, las principales estrategias para mejorar los m\u00e1rgenes y reducir los costes pasan por la evoluci\u00f3n de 3 aspectos principales a corto plazo: la <\/span>mejora de la eficiencia operativa y de recursos<\/b>, la <\/span>optimizaci\u00f3n del time-to-market <\/b>y la <\/span>diferenciaci\u00f3n de productos<\/b>.<\/span><\/p>\n

En <\/span>sectores tales como Energy, Healthcare, Manufacturing, Retail, Insurance o Fintech <\/b>se ha visto un<\/span> auge en el desarrollo de soluciones basadas en big data e inteligencia artificial para la mejora en la personalizaci\u00f3n de productos y servicios, seguridad y privacidad de PII, incremento en velocidad transaccional a gran escala, detecci\u00f3n de fraude, automatizaci\u00f3n de procesos, mantenimiento predictivo o los omnipresentes chatbots entre otros.<\/span><\/p>\n

El enfoque de <\/span>Producto de Datos<\/b> est\u00e1 ayudando a poner el foco en este tipo de soluciones, muy orientadas a resolver un reto concreto de negocio a trav\u00e9s de los datos, y est\u00e1 permitiendo aportar un alto impacto en el negocio de forma r\u00e1pida y demostrable, en \u00e1mbitos como la mejora de la experiencia del cliente, la productividad de los empleados, la creaci\u00f3n de nuevos productos y en el desarrollo de la competitividad.<\/span><\/p>\n

Apoyarse en <\/span>partners<\/span><\/i> o colaboradores tecnol\u00f3gicos especialistas que disponen del conocimiento y la experiencia especializada, es la v\u00eda m\u00e1s fiable para abordar estos retos, especialmente en organizaciones que comienzan a trabajar los datos y necesitan establecer las adecuadas pr\u00e1cticas y pol\u00edticas de Data Management o Gobierno del Dato.\u00a0 Pero, para que este desarrollo sea sostenible, se requiere de una <\/span>inversi\u00f3n en capacitaci\u00f3n<\/b> por parte de las empresas y un esfuerzo personal por parte de los individuos que facilite la adquisici\u00f3n de nuevas habilidades y una actitud abierta para el desarrollo y la capacitaci\u00f3n continua.<\/span><\/p>\n

Las empresas deber\u00e1n seguir implementando buenas pr\u00e1cticas en forma de regulaci\u00f3n y compromisos para que esta <\/span>tecnolog\u00eda en desarrollo<\/b> sea aplicada de la forma m\u00e1s transparente, \u00e9tica y justa posible. <\/b>Esto se traduce en la construcci\u00f3n de <\/span>datasets<\/span><\/i> lo m\u00e1s representativos posibles, chequeando <\/span>sesgos<\/b> con la definici\u00f3n de m\u00e9tricas entre distintos subgrupos, realizando an\u00e1lisis de la <\/span>sensibilidad<\/b> del modelo o priorizando la <\/span>interpretabilidad<\/b> mediante la aplicaci\u00f3n de los modelos m\u00e1s sencillos que satisfagan los objetivos.\u00a0<\/span><\/p>\n

Retos<\/h3>\n

Para continuar avanzando, las empresas deber\u00e1n sortear algunos de los siguientes <\/span>retos<\/b>:<\/span><\/p>\n

    \n
  • Mayor perspectiva data-centric en los proyectos IA<\/b>, donde la prioridad no es acumular datos sino trabajar en la mejora de la calidad de los mismos y eliminar datos inconsistentes. La calidad del etiquetado de los datos, estrategias en <\/span>data augmentation<\/span><\/i>, el versionado de los datos o los <\/span>feature<\/span><\/i> stores<\/span><\/i> acelerar\u00e1n este proceso.<\/span><\/li>\n
  • Los proyectos de IA deber\u00e1n tener presente aspectos de <\/span>privacidad y seguridad desde su definici\u00f3n<\/b>,<\/span><\/i> donde adem\u00e1s de asegurar la informaci\u00f3n tambi\u00e9n se requerir\u00e1n pr\u00e1cticas que determinen modelos m\u00e1s robustos y confiables, aplicando t\u00e9cnicas como <\/span>adversarial training<\/span><\/i> para prevenir respuestas ante posibles datos corruptos o escenarios poco frecuentes.<\/span><\/li>\n
  • Automatizaci\u00f3n de procesos cognitivos<\/b>, incorporando servicios disponibles en distintas plataformas <\/span>cloud<\/span><\/i> (voz, imagen, texto o decisi\u00f3n) o haciendo uso de modelos<\/span> pre entrenados \u201cmultimodales\u201d en el estado del arte (Dall-E o CLIP como ejemplos) o textuales (GPT 4) para resolver distintos tipos de tareas de car\u00e1cter creativo como realizar s\u00edntesis sem\u00e1ntica, crear nuevo contenido textual y visual, o responder preguntas de forma interactiva.<\/span><\/li>\n
  • Incrementar capacidades big data de los procesos cada vez m\u00e1s exigentes<\/b>, teniendo en cuenta el auge de <\/span>quantum computing<\/span><\/i> para la realizaci\u00f3n de simulaciones a gran escala o desaf\u00edos en procesos de optimizaci\u00f3n entre otros.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

     <\/p>\n

    Imagen: Freepik<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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