La inteligencia artificial (IA) está avanzando rápidamente, y uno de los mayores desafíos que enfrentan los equipos de datos y los ingenieros es cómo manejar la gran cantidad de datos no estructurados y diversos. A diferencia de los datos estructurados, que se organizan fácilmente en tablas y bases de datos, los datos no estructurados provienen de muchos formatos diferentes, como videos, textos e imágenes. Cada formato tiene sus propias particularidades, lo que complica aún más su manejo.
Dado esto, ¿pueden los equipos encontrar una manera de optimizar la recolección y el análisis de sus datos para maximizar el impacto de la IA en sus negocios? Actualmente, los sistemas basados en agentes y la comunicación entre agentes parecen ser la clave para llevar el movimiento de la IA al siguiente nivel.
Históricamente, los datos no estructurados, como audio, video e interacciones en redes sociales, han representado un gran desafío para las empresas que intentan interpretarlos y convertirlos en formatos adecuados para su análisis. Por mucho tiempo, la complejidad y el costo de procesar estos datos no estructurados hicieron que muchas organizaciones no los utilizaran adecuadamente. A pesar de que estos datos representan la mayoría de la información disponible y tienen un gran potencial, las empresas a menudo se han centrado en datos estructurados, como archivos de Excel y etiquetas de optimización para motores de búsqueda (SEO).
Sin embargo, en los últimos años, los avances tecnológicos en el uso de la IA, junto con la IA generativa, han cambiado la forma en que se pueden interpretar y extraer los datos no estructurados. Por ejemplo, grandes empresas de la nube, como Microsoft y Google, han ampliado sus servicios para crear “lagos de datos” a partir de datos no estructurados. Azure AI de Microsoft utiliza una combinación de análisis de texto, reconocimiento óptico de caracteres, reconocimiento de voz y visión por computadora para interpretar conjuntos de datos no estructurados que pueden incluir texto o imágenes. Gracias a estos avances, las empresas ahora pueden acceder a este valioso recurso de datos.
A pesar de estos avances, todavía existen desafíos. Por ejemplo, la variabilidad en la calidad, el alcance y el detalle de los datos no estructurados puede ser un obstáculo significativo. A menudo, hay mucho “ruido” irrelevante en estos datos, lo que dificulta que incluso la IA identifique respuestas precisas. Además, la falta de regulación en la creación de datos no estructurados puede afectar su utilidad.
Para utilizar eficazmente los datos no estructurados, es necesario integrarlos en el marco de datos existente de una organización. Esto requiere una comprensión completa de las propiedades, conexiones y posibles usos de los datos. Un gran desafío es definir un objetivo claro para que los modelos puedan ser entrenados de manera precisa. Muchas organizaciones aún luchan por aprovechar estos activos de datos existentes para generar valor comercial.
En el futuro, se espera que la intervención humana en la obtención e interpretación de datos disminuya. Es probable que veamos un aumento en los sistemas basados en agentes y en la comunicación entre agentes, lo que minimizará la necesidad de intervención humana en el manejo de datos. El auge de la IA generativa ha abierto la puerta a agentes especializados, como agentes de ingeniería para generación de código, agentes de generación de datos para crear datos sintéticos para pruebas, agentes de prueba de código y agentes de documentación.
No hay duda de que un sistema donde los agentes de IA especializados interactúan entre sí puede acelerar el desarrollo y hacerlo más preciso y consistente. Las organizaciones ahora pueden dedicar más recursos a utilizar datos en lugar de prepararlos. Es muy probable que en un futuro cercano veamos que estos agentes de IA se ofrezcan como un producto por parte de proveedores de servicios. Al externalizar estas tareas técnicas, las empresas reducirían significativamente el tiempo necesario para completarlas y disminuirían la necesidad de grandes equipos de desarrollo internos.
Es hora de que las empresas consideren los roles específicos que la IA generativa puede desempeñar para maximizar el valor de sus programas de datos y obtener mejores resultados de su inversión en estas áreas en expansión. La IA generativa tiene el potencial de revolucionar la forma en que operan las organizaciones, pero implementarla de manera efectiva requerirá navegar por sus debilidades antes de alcanzar su máximo potencial. Las organizaciones aún no han adoptado completamente la adquisición e integración de datos amigables con la IA. Aquellas que se adapten podrán maximizar el valor de su inversión y mejorar su situación.
