humanizar la IA
a partir de los datos reales
Tratar de humanizar el comportamiento de la inteligencia artificial a partir de los datos humanos reales puede ser fundamental para generar y predecir el éxito real de una innovación
Siempre se ha dicho que los cerebros de los niños son como esponjas. Pues bien, lo mismo sucede con la inteligencia artificial y sus sistemas de aprendizaje. La captación de los datos le sirve para extraer aprendizajes, por eso es de vital importancia que los datos que absorban sean de calidad y reales para lograr un buen desarrollo que determinará la calidad del modelo de IA.
La IA mejora cada minuto gracias a la disposición y aprendizaje de datos reales que sirven para entrenar los modelos de Inteligencia Artificial, mejorando la velocidad y trayendo consigo la innovación a los proyectos.
El aprendizaje de la IA se divide en:
- Aprendizaje supervisado; en el que una persona enseña a la IA qué debe aprender.
- Aprendizaje autosupervisado; en este caso, la IA se alimenta de una gran variedad de información para generar predicciones en función de los datos obtenidos. En este proceso es de vital importancia que estos datos sean depurados por un profesional.
Humanizar la IA exige utilizar datos de personas reales para comprender y predecir mejor el comportamiento humano. Al incorporar datos relevantes, representativos y atemporales, los modelos de IA pueden ser más precisos y eficaces para impulsar el éxito de la innovación.
Inmersos en la era de los datos, las empresas necesitan aprovechar las grandes cantidades de información. La capacidad de transformarlos en conocimientos comercial útil se ha convertido en un factor diferencial entre las compañías de todos los sectores.
A estas alturas, no nos debe sorprender que la inteligencia artificial pueda facilitarnos el cribar y segmentar todo tipo de datos para transformarlos en información de calidad para nuestro negocio; consiguiendo así una ventaja competitiva o identificando nuevas oportunidades de negocio, entre otros beneficios.
Incorporar soluciones basadas en IA ayudará a lograr más rápidamente los objetivos de negocio, generando un ecosistema tecnológico que impulse de forma sostenible el crecimiento de la empresa.
Algunas de las conclusiones que obtenemos con esta reflexión:
- La calidad de los datos de entrenamiento deben ser atemporales y actualizados conforme a la sociedad del momento. Esto es crucial para crear modelos de IA de calidad. Los datos deberán ser pertinentes, representativos y atemporales.
- Los modelos de IA estándar pueden presentar ciertas limitaciones a la hora de captar la esencia de los datos y del comportamiento humano real. Es por esto que humanizar la IA se convierte en un verdadero reto pero que, si conseguimos que capten la esencia, nos conducirá a un mayor éxito hacia la innovación.
- La IA puede hacer uso de la propia IA Generativa en la fase de ideación de la innovación para desarrollar nuevas ideas de productos. Esto podrá ser clave si sabemos cómo hacer la pregunta correcta. A su vez, también se puede hacer uso de la IA analítica en la fase de evaluación para predecir el potencial que podrá tener en el mercado.
- Los datos que generamos, así como nuestras propias interacciones, pueden utilizarse para entrenar los modelos de IA para mejorar la precisión de sus respuestas.
Aprovechar la innovación que ofrece la IA para alcanzar el éxito solo será posible “humanizando” los datos para lograr desempeñar interacciones auténticas. Es decir, la IA podrá aprender basándose en datos estructurados y relevantes, pero el valor humano seguirá siendo una constante innovadora fuera del alcance de cualquier tecnología.
Noticia extraída de: IPSOS