Por Evangelina Fis en Bases de Datos Slider

Cada vez más empresas planean utilizar la IA generativa para lograr bases de datos seguras y confiables que transformen positivamente sus negocios. 

Te invitamos a profundizar acerca de las 5 prácticas que permiten conseguirlo.

Cuáles son las ventajas de la IA Generativa en Analytics y Big Data

La IA generativa surgió hace algunos años pero recientemente se posicionó como una novedad impactante en el universo tecnológico, convirtiéndose hoy en una de las tecnologías más implementadas a nivel mundial.

Esta herramienta ha permitido la optimización de todo tipo de trabajos, áreas y rubros. Además, favoreció la automatización de tareas manuales, mejoró la planificación y creación de todo tipo de contenidos.

Pero además de impactar positivamente en las labores cotidianas propias de la rutina laboral, la Inteligencia Artificial Generativa está ayudando a optimizar sustancialmente la toma de decisiones de las empresas.

Este tipo de tecnología emplea el procesamiento de lenguaje natural y bases de datos para combinar información creando interacciones propias desde cero.

En el caso de la recabación, análisis y gestión de grandes cantidades de datos provenientes de diversas fuentes, esta haciendo que las decisiones se vuelvan más inteligentes y valiosas para el negocio. Es que la IA generativa es sumamente eficiente gracias a la automatización que aplica, la personalización, las respuestas en tiempo real y la innovación tecnológica de los procesos optimizados que ofrece a los decisores. 

5 acciones para impulsar bases de datos seguras con IA Generativa

¿Cómo es posible aprovechar el valor que la IA generativa y, al mismo tiempo, garantizar la privacidad de los datos y evitar la información errónea para tomar buenas decisiones de negocio? 

Es importante definir una estrategia clara para utilizar eficientemente esta tecnología en tu organización. Aquí te presentamos cinco formas esenciales que garantizan una base de datos segura y lista para la IA generativa.

Movimiento inteligente e integración de datos

Para la IA generativa, las grandes cantidades de datos en una amplia gama de formatos y de diversas fuentes es realmente algo bueno, ya que los modelos de lenguaje grandes se benefician al entrenarse en grandes conjuntos de datos. 

Para permitir un flujo fluido y eficiente de esa información, es necesario poder identificar, recopilar y mover estos datos a un almacén de datos o lago de datos con una arquitectura de replicación segura que garantice una baja latencia de datos y máxima disponibilidad.

Actualización continua de los datos

La entrega de datos siempre actualizados permite que los grandes modelos de lenguaje se adapten, mejoren y generen resultados contextualmente relevantes y coherentes para una amplia gama de tareas y aplicaciones basadas en el lenguaje. 

Esto requiere un enfoque que admita la captura de datos en tiempo real para ingerir y replicarlos continuamente cuando y donde sea necesario.

Al transmitir datos en tiempo real , se optimiza la precisión y relevancia de los resultados que produce tu modelo de lenguaje.

Transformación optimizada de los datos

Para que los datos estén listos para el consumo de tu modelo de lenguaje, deben transformarse adecuadamente desde su estado sin procesar. 

Se necesita flexibilidad para ejecutar estas transformaciones de la manera más eficiente a fin de ofrecer resultados óptimos en la generación de código generativo para poder entrenar el modelo.

Acceso a datos de calidad

La calidad de los datos es fundamental para la IA generativa, ya que influye directamente en la confiabilidad, precisión y coherencia de los resultados del modelo. 

Al utilizar datos de alta calidad durante el entrenamiento, el modelo puede aprender patrones y asociaciones significativos, asegurando que genere contenido valioso y contextualmente apropiado.

Gobernanza de los datos

La gobernanza de datos es vital para la IA generativa porque garantiza el uso responsable y eficaz de los datos por parte de su gran modelo lingüístico. 

Esto se logra mediante estrategias y políticas de recopilación, conservación y almacenamiento, además de la automatización. 

La capacidad de aprovechar datos de cualquier fuente, mejorar la calidad y crear un tejido de datos moderno, integral y seguro es posible con la IA generativa. En Data IQ contamos con soluciones innovadoras que te ayudarán a lograr este objetivo. ¡Conócelas!

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