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Titulo: Enfrentando el Desafío de la Escasez de Datos en la Inteligencia Artificial Generativa en 2024

Titulo: Enfrentando el Desafío de la Escasez de Datos en la Inteligencia Artificial Generativa en 2024

Columnas miércoles 03 de abril de 2024 -

En el año 2024, la inteligencia artificial se encuentra frente a un desafío crucial que amenaza su crecimiento exponencial: la escasez de datos para entrenar sus diversos modelos. Este obstáculo se erige como uno de los principales impedimentos para el continuo desarrollo acelerado de la inteligencia artificial generativa.

Para comprender la gravedad de la escasez de información, es crucial explorar cómo funciona la inteligencia artificial. Imaginemos que deseamos crear un sistema de inteligencia artificial capaz de generar imágenes con texto. El proceso implica entender cómo se construye un gráfico y qué componentes pueden manipularse, como colores, imágenes de personas, objetos, animales, entre otros. Una vez comprendido esto, se deben diseñar algoritmos o fórmulas matemáticas para generar estas imágenes.

Sin embargo, el verdadero desafío surge al recolectar datos para alimentar este proceso. Se requiere una gran cantidad de información: imágenes de animales en diferentes colores, ángulos, iluminaciones, y así sucesivamente. Este conjunto de datos, conocido como dataset, es esencial para que la inteligencia artificial pueda aprender y mejorar su desempeño. Cuanta más información tenga a su disposición, mejores serán los resultados que pueda obtener.

El problema radica en que toda esta información debe estar disponible en formato digital. Aunque gran parte de ella se encuentra en la red, no siempre se cuenta con los permisos legales para su uso. La obtención de grandes volúmenes de datos de manera ética y legal se convierte así en un desafío significativo para las empresas y organizaciones que desarrollan inteligencia artificial.

Para resolver este problema, algunas propuestas sugieren la generación de datos sintéticos. Sin embargo, esta solución plantea riesgos importantes, ya que los datos sintéticos podrían introducir sesgos o tendencias no deseadas en los modelos de inteligencia artificial, lo que podría ser contraproducente en su aplicación.

En el futuro cercano, es probable que veamos cómo las grandes corporaciones y la industria en general abordan este desafío. Es posible que surja una nueva industria dedicada a la venta de grandes cantidades de datos para entrenar modelos de inteligencia artificial. Sin embargo, hasta que se resuelva este problema, el desarrollo y avance continuo de la inteligencia artificial generativa podrían verse limitados.

Octygeek / Alejandro del Valle Tokunhaga

Consultor tecnológico y fundador de Octopy.

alejandro.delvalle@octopy.com


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/CR

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