Sí: a pesar de la IA Generativa, aún necesitas una Estrategia de Datos
Algunas personas en posiciones de liderazgo pueden abogar por desechar su estrategia de datos debido a la aparición de la IA Generativa: simplemente piense dos veces antes de desecharla por completo.
Si bien la IA Generativa puede operar de manera efectiva sin datos de entrenamiento extensos en ciertos escenarios, para operaciones comerciales a gran escala, especialmente dentro de sectores especializados como la salud y el gobierno, el ajuste fino de los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) sigue siendo esencial para lograr objetivos específicos.
Este proceso de ajuste fino necesita acceso a datos relevantes. Sin embargo, adquirir estos datos requiere una planificación cuidadosa para determinar su naturaleza, métodos de adquisición y almacenamiento a largo plazo para diversos proyectos. Además, la adquisición de datos puede presentar desafíos, especialmente cuando se involucran procedimientos burocráticos. Puede ser necesario integrar datos de diversas fuentes o desarrollar nuevas interfaces de usuario para facilitar la recopilación directa de datos.
Sin embargo, más allá del ajuste fino de LLMs, los datos juegan un papel crucial en aprovechar los modelos de aprendizaje automático para la toma de decisiones comerciales informadas. Ya sea para predecir tendencias del mercado, optimizar operaciones o mejorar experiencias de clientes, las ideas impulsadas por datos son fundamentales.
En resumen: ¡mantener una estrategia de datos sólida sigue siendo necesario! La falta de hacerlo puede resultar en profesionales capacitados que se vayan debido a recursos de datos insuficientes, y en proyectos de IA que se retrasen debido a una planificación inadecuada de la recopilación de datos.
