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Escuche a los CIO, CTO y otros ejecutivos y ejecutivos de alto nivel sobre los datos y las estrategias de IA en la Cumbre del Futuro del Trabajo el 12 de enero de 2022. Saber más
La IA se nutre de los datos. Cuantos más datos se pueda acceder y cuanto más precisos y contextuales sean, mejores serán los resultados.
El problema es que los volúmenes de datos generados actualmente por la huella digital global son tan vastos que se necesitarían literalmente millones, si no miles de millones, de científicos de datos para mordisquearlos, y no sucedería lo suficientemente rápido como para tener un impacto significativo en procesos basados en él. en inteligencia artificial.
AI ayudando a AI
Es por eso que muchas organizaciones están recurriendo a la IA para ayudar a borrar los datos que la IA necesita para funcionar correctamente.
Según el Índice de protección de datos global 2021 de Dell, la empresa promedio ahora maneja diez veces más datos que hace cinco años, y la carga global se disparó de “solo” 1,45 petabytes en 2016 a 14,6 petabytes en la actualidad. Con los datos generados en el centro de datos, la nube, el borde y los dispositivos conectados en todo el mundo, podemos esperar que esta tendencia al alza continúe en el futuro.
En este entorno, cualquier organización que no explote los datos en todo su potencial está literalmente tirando dinero por la ventana. Entonces, en el futuro, la pregunta no es si integrar la IA en las soluciones de gestión de datos, sino cómo.
La inteligencia artificial ofrece capacidades únicas en cada etapa del proceso de gestión de datos, no solo en virtud de su capacidad para examinar grandes volúmenes en busca de bits y bytes destacados, sino también por la forma en que puede adaptarse a entornos cambiantes y a flujos de datos en movimiento. Por ejemplo, según David Mariani, fundador y director de tecnología de AtScale, justo en el área de preparación de datos, la inteligencia artificial puede automatizar funciones clave como la coincidencia, el etiquetado, la fusión y la anotación. A partir de ahí, es experto en verificar la calidad de los datos y mejorar la integridad antes de escanear volúmenes para identificar tendencias y patrones que de otro modo pasarían desapercibidos. Esto es especialmente útil cuando los datos no están estructurados.
Uno de los sectores más intensivos en datos es el de la salud, y la investigación médica genera una buena parte de la carga. No es de extrañar, entonces, que las organizaciones de investigación clínica (CRO) estén a la vanguardia de la gestión de datos impulsada por la IA, según Anju Life Sciences Software. Primero, es importante que los conjuntos de datos no se descuiden o simplemente se descarten, ya que hacerlo puede eliminar resultados de búsqueda extremadamente importantes.
El aprendizaje automático ya está demostrando su valor para optimizar la recopilación y la gestión de datos, a menudo preservando la validez de los conjuntos de datos que normalmente se rechazarían debido a errores de recopilación o documentación incorrecta. Esto, a su vez, produce una mayor comprensión de los resultados de los esfuerzos de prueba y genera un mayor retorno de la inversión para todo el proceso.
Domina los datos
Sin embargo, muchas organizaciones recién están implementando y desplegando las nuevas suites de administración de datos maestros (MDM), por lo que es poco probable que las reemplacen con nuevas versiones inteligentes en el corto plazo. Afortunadamente, no es necesario. Según Open Logic Systems, nuevas clases de impulsores de MDM inteligentes están llegando al canal, lo que brinda a las organizaciones la capacidad de integrar AI en plataformas existentes para admitir todo, desde la creación y análisis de datos hasta la automatización de procesos, la aplicación de reglas y la integración del flujo de trabajo. Muchas de estas tareas son mundanas y repetitivas, lo que libera tiempo a los administradores de datos para realizar análisis e interpretaciones de alto nivel.
Esta tendencia hacia la implementación de IA para administrar los datos que necesita para realizar otras tareas en la empresa digital cambiará la naturaleza del trabajo para los científicos de datos y otros trabajadores del conocimiento. Las personas ya no tendrán la tarea de hacer el trabajo que hacen ahora y, en cambio, se centrarán en monitorear los resultados de los procesos basados en IA y luego realizar cambios en caso de que se desvíen de los objetivos definidos.
Sin embargo, más que cualquier otra cosa, la gestión de datos impulsada por IA acelerará drásticamente el ritmo de los negocios. Los datos son reyes en el universo digital y a los reyes no les gusta esperar.
VentureBeat
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