¿Sabías que la ciencia de datos desempeña un papel fundamental a la hora de nutrir la IA generativa? En muchos sentidos, la IA generativa es como un manzano: hay que darle los nutrientes adecuados para que produzca buenos resultados. El manzano necesita tierra fértil, luz solar y agua para producir frutos deliciosos: la IA generativa necesita un flujo de datos bien organizado para producir contenidos de calidad. Sin estas cosas, su cosecha será pobre
Los líderes en analítica y TI lo saben. El informe Salesforce State of Data and Analytics 2023 muestra que mejorar la calidad de los datos es su prioridad número uno. Ahora echemos un vistazo más de cerca a este campo y comprendamos cómo contribuye a crear una IA de confianza. También exploraremos cómo los científicos de datos utilizan la IA generativa en su trabajo diario.
¿Qué son la IA y la ciencia de datos?
Tal vez te estés preguntando por qué necesitas saber sobre IA y ciencia de datos. Sí, es técnico pero importante. En realidad, la falta de comprensión está perjudicando la aplicación comercial de los datos. Nuestra investigación muestra que el 41% de los líderes de línea de negocio afirman que su estrategia de datos sólo está alineada parcialmente o no está alineada con los objetivos empresariales. Así que vale la pena entenderlo
En primer lugar, es importante entender la distinción entre «IA» y «ciencia de datos» La IA es una tecnología en la que los ordenadores «piensan como humanos», realizando tareas complejas como razonar, planificar, aprender y comprender el lenguaje. La ciencia de datos, por su parte, es un campo muy amplio que utiliza métodos automatizados y científicos para analizar grandes cantidades de datos y extraer de ellos información valiosa
Aquí es donde las cosas se complican. Además de ser distintos, se necesitan el uno al otro y se benefician mutuamente. Las técnicas de la ciencia de datos se utilizan para crear IA generativa, mientras que la IA se utiliza para mejorar las técnicas de la ciencia de datos. Comprender y utilizar la IA y la ciencia de datos puede ayudarle a crear resiliencia en su organización. Por otra parte, es mucho lo que está en juego si no se utilizan los datos. En el Informe sobre el Estado del Comercio 2023, los líderes que afirman no ser eficaces en el uso de sus datos tienen un 37% más de probabilidades de no estar preparados para hacer frente al aumento de la inflación
Lea nuestro Informe sobre el estado de los datos y la analítica
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¿Cómo ayuda la ciencia de datos a crear IA de confianza?
La IA generativa a veces se denomina gran modelo de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés). Básicamente, se trata de un tipo de IA que se ha entrenado con una gran cantidad -y queremos decir una gran cantidad– de texto.
La IA generativa se denomina a veces modelo lingüístico de gran tamaño (LLM)
Como se basa en una cantidad tan grande de texto, la ciencia de datos es necesaria para ayudar a sacar el máximo provecho de los datos. Tus datos deben estar estructurados y organizados de forma que el LLM pueda reconocer patrones significativos. De este modo, mejorará su capacidad para ofrecerte resultados coherentes y relevantes
Si se descuida la ciencia de datos a la hora de crear modelos de IA, es probable que la tecnología sea de mala calidad; en otras palabras, entrará en juego el viejo principio de «basura dentro, basura fuera». Según este principio, si los datos de entrada son de mala calidad, el resultado puede ser sesgado, discriminatorio, engañoso, irrelevante o inútil
Y esto es muy preocupante. De hecho, en nuestro informe The State of Data and Analytics 2023, el 87% de los líderes de analítica y TI afirmaron que los avances en IA hacen que la gestión de datos sea una gran prioridad, mientras que el 92% afirmó que la necesidad de datos fiables es mayor que nunca.
La gestión de datos es una de las principales prioridades de las empresas
Para garantizar el éxito de la IA generativa, es imprescindible contar con datos completos, actualizados, precisos y de calidad. En Salesforce, contamos con un gran equipo de científicos de datos que trabajan en Einstein, la primera IA generativa para CRM, y que nos ayudan a conseguirlo. Gracias a sus esfuerzos, hemos incorporado las siguientes funciones de seguridad en nuestra plataforma:
- Puesta a tierra dinámica: Esto dirige las respuestas de un LLM utilizando la información correcta y más actualizada, «fundamentando» el modelo en datos factuales y contexto relevante. Esto evita alucinaciones de IA o respuestas incorrectas no basadas en hechos o en la realidad
- Enmascaramiento de datos: Sustituye los datos sensibles por datos anónimos para proteger la información privada y cumplir los requisitos de privacidad. El enmascaramiento de datos es especialmente útil para asegurarse de que ha eliminado toda la información de identificación personal, como nombres, números de teléfono y direcciones, al redactar las indicaciones de IA.
- Enmascaramiento de datos
- Cero retención: Esto significa que ningún dato del cliente se almacena fuera de Salesforce. Las indicaciones y salidas de la IA generativa nunca se almacenan en el LLM y no son aprendidas por el LLM. Simplemente desaparecen.
Estos son un par de ejemplos de cómo la ciencia de datos puede construir IA de confianza. Ahora vamos a mostrarte las cosas al revés, centrándonos en cómo la IA generativa puede ayudar a los científicos de datos en su trabajo diario.
Ejemplos de IA generativa para científicos de datos
Al utilizar IA generativa, puedes construir modelos que aprendan automáticamente patrones y relaciones dentro de los datos. Esto permite realizar predicciones y descubrir insights. Estos son dos de los casos de uso más potentes
- Narración de datos: Encontrar valor en los datos, contar una historia con ellos y presentar los hallazgos a los altos cargos es una parte clave del trabajo de un científico de datos. La IA generativa puede simplificar esta tarea identificando más rápidamente las perspectivas que necesitan los científicos de datos y ayudándoles a generar mejores visualizaciones en menos tiempo
- Análisis predictivo: Mientras que la IA generativa produce nuevos resultados basados en patrones reconocidos, el análisis predictivo utiliza datos históricos para tomar decisiones informadas sobre el futuro. Al integrar la IA generativa en este último proceso, los científicos de datos pueden hacer que sus modelos sean más precisos. Por ejemplo, los modelos generativos se pueden utilizar para crear datos sintéticos para pruebas de escenarios, lo que permite a la analítica predictiva tener en cuenta variables y conjuntos de datos adicionales, lo que conduce a previsiones más perspicaces y precisas.
- La IA generativa se puede utilizar para crear datos sintéticos para pruebas de escenarios, lo que permite a la analítica predictiva tener en cuenta variables y conjuntos de datos adicionales, lo que conduce a previsiones más perspicaces y precisas
Recoge lo que siembras: por qué el éxito de la IA generativa empieza con datos bien organizados
Pregunte a cualquier científico de datos en qué invierte la mayor parte de su tiempo y puede apostar a que dirá algo parecido a «poner los datos en forma» Y con razón. Sin una base de datos buenos y bien organizados, es imposible construir una IA generativa de éxito. Y es importante recordar el papel crucial que desempeña la ciencia de los datos para que esto sea posible.
Probablemente seas muy consciente de que utilizarás la IA de alguna forma en los próximos años. De hecho, la IA estará integrada (y, en muchos casos, ya lo está) en muchas de las plataformas que utiliza actualmente (por ejemplo, Salesforce), por lo que estará interactuando con la IA incluso sin inversión adicional. Tanto si utiliza herramientas de IA creadas con la ayuda de científicos de datos como si crea un equipo de científicos de datos, esperamos que este blog le haya proporcionado una valiosa base de conocimientos
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