Escuche a los CIO, CTO y otros ejecutivos senior y de nivel C sobre datos y estrategias de inteligencia artificial en la Cumbre sobre el futuro del trabajo este 12 de enero de 2022. Aprende más


La IA se nutre de los datos. Cuantos más datos pueda acceder y cuanto más precisos y contextuales sean, mejores serán los resultados.

El problema es que los volúmenes de datos que se generan actualmente por la huella digital global son tan vastos que se necesitarían literalmente millones, si no miles de millones, de científicos de datos para procesarlo todo, y aún así no ocurriría lo suficientemente rápido como para tener un impacto significativo. en procesos impulsados ​​por IA.

AI ayudando a AI

Esta es la razón por la que muchas organizaciones están recurriendo a la IA para ayudar a eliminar los datos que la IA necesita para funcionar correctamente.

De acuerdo a Índice de protección de datos global 2021 de Dell, la empresa promedio ahora administra diez veces más datos en comparación con 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 que se generan en el centro de datos, la nube, el bordey en los dispositivos conectados de todo el mundo, podemos esperar que esta tendencia al alza continúe en el futuro.

En este entorno, cualquier organización que no esté aprovechando 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, pero cómo.

La IA aporta capacidades únicas a cada paso del proceso de gestión de datos, no solo en virtud de su capacidad para examinar volúmenes masivos en busca de bits y bytes destacados, sino también por la forma en que puede adaptarse a entornos cambiantes y flujos de datos cambiantes. Por ejemplo, de acuerdo con David Mariani, fundador y director de tecnología de AtScale, solo en el área de preparación de datos, la IA puede automatizar funciones clave como hacer coincidir, etiquetar, unir y anotar. 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. Todo esto es particularmente útil cuando los datos no están estructurados.

Una de las industrias más intensivas en datos es la atención médica, 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 Software de ciencias biológicas de Anju. Por un lado, es importante que los conjuntos de datos no se pasen por alto o simplemente se descarten, ya que hacerlo puede alterar los resultados de una investigación extremadamente importante.

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 defectuosa. 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.

Dominar los datos

Aún así, muchas organizaciones recién están poniendo en funcionamiento sus 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. De acuerdo a Sistemas de lógica abierta, 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 respaldar todo, desde la creación y el análisis de datos hasta la automatización de procesos, la aplicación de reglas y la integración del flujo de trabajo. Muchas de estas tareas son triviales 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 de 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 impulsados ​​por la IA y luego realizar cambios en caso de que se desvíen de los objetivos definidos.

Sin embargo, más que nada, la gestión de datos impulsada por la inteligencia artificial acelerará drásticamente el ritmo de los negocios. Los datos son el rey en el universo digital y a los reyes no les gusta esperar.

VentureBeat

La misión de VentureBeat es ser una plaza urbana digital para que los responsables de la toma de decisiones técnicas obtengan conocimientos sobre tecnología transformadora y realicen transacciones. Nuestro sitio ofrece información esencial sobre tecnologías y estrategias de datos para guiarlo a medida que dirige sus organizaciones. Te invitamos a convertirte en miembro de nuestra comunidad, para acceder a:

  • información actualizada sobre los temas de su interés
  • nuestros boletines
  • contenido exclusivo de líderes de opinión y acceso con descuento a nuestros preciados eventos, como Transformar 2021: Aprende más
  • funciones de red y más

Hazte miembro

Author

Write A Comment