La frase “los datos son el nuevo petróleo” se convirtió en una metáfora popular para destacar su inmenso valor para las organizaciones modernas. Y, al igual que el petróleo en crudo, los datos requieren ser refinados para liberar su verdadero potencial.
En efecto, la información debe procesarse y analizarse para extraer de ella lo más importante que impulse tomas de decisiones estratégicas. Aquí entra en juego la Inteligencia Artificial (IA) que actúa como la refinería de los datos.
Así, esta herramienta facilita la conversión de grandes volúmenes de datos en información práctica. Por lo tanto, los datos son el nuevo petróleo y la IA es la refinería.
En los últimos años, la IA, y en particular el Aprendizaje Automático (ML - Machine Learning), se aplicó ampliamente para procesar datos y extraer información. Sin embargo, la aparición de los Grandes Modelos Lingüísticos (LLM - Large Language Models) revolucionó este campo, dando lugar al desarrollo de numerosos instrumentos nuevos diseñados para mejorar las capacidades de “refinado”.
Esta evolución nos obliga a revisar y replantear nuestra estrategia de datos para mantenernos a la vanguardia en un panorama que se caracteriza por su rápida evolución.
Sin embargo, el cambio a nuevos paradigmas de IA no resulta fácil ni económico. Al igual que una refinería de petróleo demanda una infraestructura y una inversión significativas.
Las organizaciones tienen que invertir en herramientas, plataformas y conocimientos adecuados para crear un marco de procesamiento de datos sólido y flexible. Además, deberán enfrentarse a los desafíos de la seguridad y la privacidad de los mismos, a la vez de garantizar que la información sensible esté protegida en todas las etapas del proceso de refinado.
En esta nota, vamos a explorar cómo aprovechar los valiosos datos que se extraen de la Gestión de Servicios y la intervención de la IA a través de InvGate, discutiremos las inversiones necesarias en infraestructura y abordaremos los desafíos de manejarlos de forma segura. También presentaremos el proceso tradicional de refinado de datos con ML y las formas en que se puede mejorar con los LLM.
Comencemos.
La naturaleza y el valor de los datos
Los datos se convirtieron en uno de los activos más valiosos para las organizaciones modernas al facilitar tomas de decisiones más inteligentes e impulsar nuevos modelos de negocio.
Las empresas recopilan una amplia variedad de información, que va desde los comentarios de los clientes hasta las lecturas de los sensores IoT. Estos datos pueden clasificarse en dos tipos principales: estructurados y no estructurados. Aquí los detalles para aprovechar eficazmente su potencial:
- Los datos no estructurados, como las opiniones de los consumidores, suelen consistir en texto libre que carece de un formato predefinido, pero que puede contener información muy valiosa. Los LLM resultan muy efectivos para su procesamiento.
- Los datos estructurados, como las métricas de los dispositivos IoT, están muy organizados y es posible buscarlos fácilmente (por ejemplo, en los aparatos conectados actualmente a tu red). Las técnicas tradicionales de ML son suficientes para su refinado.
En el ámbito de la Gestión de Servicios, los datos desempeñan un papel fundamental, ya que su análisis permite por caso la programación del mantenimiento preventivo de los dispositivos, orientado a anticiparse a posibles fallos y a reducir el tiempo de inactividad.
También facilita la rápida detección de anomalías e incidentes importantes, lo cual contribuye a una resolución más rápida, minimizando el impacto en las operaciones del negocio. La información basada en datos, a su vez, puede mejorar el análisis de la causa raíz de los problemas recurrentes, lo que lleva a una solución más eficaz y a una optimización de la prestación de los servicios.
En definitiva, el verdadero valor de los datos reside en su potencial para generar información práctica. Al analizarlos, las organizaciones aprovechan las ventajas de descubrir patrones ocultos, predecir tendencias futuras y tomar decisiones más inteligentes.
El proceso tradicional de refinado de datos: la conversión a información de valor con ML
Por muy valiosos que sean los datos, su mera existencia no es suficiente para ofrecer valor. Para que esto suceda, las organizaciones necesitan crear un proceso de refinado de datos orientado a su extracción, almacenamiento, preprocesamiento y análisis.
Como anticipamos, los datos son el nuevo petróleo y la IA es la refinería. Esta última juega un rol fundamental. Así que veamos los componentes técnicos necesarios para convertir los datos en valor.
Extracción y almacenamiento
El primer paso en el proceso de refinado de datos es la extracción, es decir, su recopilación de diversas fuentes para su posterior almacenamiento. Esta última etapa es crucial para garantizar que la información sea accesible y utilizable en las siguientes instancias.
En dicha fase se necesitan dos tipos de soluciones:
- Herramientas de orquestación de datos: tecnologías como Apache Airflow nos permiten gestionar múltiples fuentes para asegurar un flujo ágil y automatizado de la información hacia las diferentes etapas del proceso de refinado.
- Data lakes y depósitos: los primeros proporcionan un repositorio escalable para almacenar datos estructurados y no estructurados. Los segundos, como Amazon Redshift, ofrecen soluciones optimizadas para resolver consultas complejas.
Preprocesamiento y depuración de datos
Antes de analizar los datos, es necesario preprocesarlos y depurarlos para garantizar su calidad y coherencia. Por ejemplo, los estructurados pueden contener valores omitidos o múltiples nomenclaturas para las mismas informaciones. Mientras que los no estructurados posiblemente tengan duplicaciones o incluso problemas de codificación de texto.
Si los modelos de IA se alimentan con datos sin haber filtrado este tipo de “impurezas”, se degradará la calidad de sus resultados.
Por lo tanto, para eliminar las incoherencias se utilizan varias técnicas, entre ellas:
- Limpieza de datos: los algoritmos de ML detectan y corrigen anomalías, abordan valores que faltan y eliminan duplicaciones.
- Transformación de datos: se aplican técnicas como la normalización, la codificación y el escalamiento para prepararlos para el análisis.
- Ingeniería de características: se crean nuevas cualidades a partir de los datos brutos para mejorar el rendimiento del modelo. Para ello, se suelen utilizar técnicas como la codificación de una sola vez, el binning y la incrustación.
Entrenamiento de los modelos de IA
Con los datos depurados, la siguiente fase consiste en entrenar los modelos de IA, para lo cual se requieren importantes herramientas especializadas y recursos informáticos, como los siguientes:
- Marcos de ML: PyTorch y Scikit-Learn proporcionan las bibliotecas e instrumentos necesarios para desarrollar y entrenar estos modelos. Dichos marcos admiten una amplia gama de algoritmos, desde la regresión lineal hasta el aprendizaje profundo.
- Recursos informáticos: el entrenamiento de modelos de IA (especialmente los de aprendizaje profundo) necesita una potente infraestructura computacional. Las instancias de GPU y TPU basadas en la nube (ofrecidas por proveedores como AWS, Google Cloud y Azure) brindan esta capacidad para gestionar eficientemente esta práctica a gran escala.
- Ajuste de hiperparámetros: la mejora del rendimiento del modelo implica estos ajustes, utilizando técnicas como la búsqueda en cuadrícula y la optimización Bayesiana.
- Validación de los modelos: las técnicas de validación cruzada, como la k-fold, se utilizan para evaluar el rendimiento del modelo y evitar el sobreajuste. Estas técnicas garantizan que dicho modelo se generaliza adecuadamente a datos no registrados.
Despliegue y monitoreo de los modelos de IA
Una vez entrenado y validado el modelo, hay que ponerlo en producción y supervisarlo continuamente para garantizar su eficacia.
Las etapas de esta fase son las siguientes:
- Servicio del modelo: herramientas como TorchServe y prestaciones basadas en la nube como AWS SageMaker Endpoint facilitan el despliegue de modelos como API RESTful, permitiendo predicciones en tiempo real.
- Containerización y orquestación: las primeras como Docker y las segundas como Kubernetes agilizan el proceso de despliegue, que garantizan que los modelos se puedan escalar y administrar de manera eficiente en entornos de producción.
- Supervisión y mantenimiento: el monitoreo continuo es esencial para asegurar que los modelos funcionen correctamente a lo largo del tiempo. Los procesos de reentrenamiento se automatizan para actualizar los modelos con nuevos datos, de modo de garantizar que sigan siendo relevantes y precisos.
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Más allá del ML tradicional: la simplificación del entrenamiento de la IA para obtener mejores resultados
Si bien el proceso tradicional de ML que describimos hasta ahora continúa siendo valioso en muchos dominios, es necesario actualizarlo para aprovechar las ventajas de los LLM en el procesamiento y la interpretación de los datos, ya que permiten usar la IA con poca o ninguna formación.
Los LLM como GPT-4, Claude-3 y Llama-3 están a la vanguardia de este cambio, al modificar la forma en que interactuamos y comprendemos la información. La clave de la versatilidad de estos modelos reside en su amplio preentrenamiento.
A diferencia de los enfoques de IA anteriores, que necesitan un entrenamiento exhaustivo con conjuntos de datos específicos, estos LLM avanzados vienen preentrenados con una amplia y diversa colección de datos, lo cual conlleva el manejo de una gran variedad de tareas, con una flexibilidad y una perspicacia impresionantes.
Para sacar el máximo partido a estos potentes modelos, surgieron varias técnicas fundamentales: el aprendizaje zero-shot y few-shot, el fine-tuning y la RAG (Retrieval Augmented Generation o Generación Aumentada de Recuperación).
Aprendizaje zero-shot y few-shot
Los LLM están diseñados para generalizar a partir de muy pocos ejemplos o incluso de ninguno. Esta capacidad es especialmente útil para la creación rápida de prototipos y en situaciones en las que la recopilación de datos resulta complicada.
Veamos los detalles de cada uno:
- Aprendizaje zero-shot: los LLM realizan tareas sin ningún ejemplo de entrenamiento específico, confiando en su conocimiento preentrenado para realizar inferencias.
- Aprendizaje few-shot: los LLM reciben un número limitado de ejemplos, lo cual le permite adaptarse rápidamente a nuevas tareas con un mínimo de datos.
Fine-tuning
El fine-tuning reduce significativamente el tiempo y los recursos necesarios para el entrenamiento. Además, puede ajustarse para tareas específicas con conjuntos de datos relativamente pequeños. En consecuencia, facilita a las organizaciones la adaptación rápida de los modelos más avanzados a sus necesidades únicas sin necesidad de contar con grandes recursos informáticos.
Una de las principales ventajas del fine-tuning frente al entrenamiento completo del modelo es la mejora sustancial del rendimiento y la precisión en tareas específicas. Al partir de un modelo preentrenado, que ya aprendió una amplia gama de características y patrones de un vasto conjunto de datos, el fine-tuning puede realizar ajustes más precisos en función de los matices de una actividad concreta.
Este proceso no sólo mejora la eficacia del modelo en contextos especializados, sino que también ayuda a mitigar los problemas relacionados con el sobreajuste, ya que los conocimientos integrados en el modelo preentrenado proporcionan un punto de partida sólido.
RAG
La RAG es un enfoque innovador que potencia los puntos fuertes de los modelos generativos al permitirles buscar información adicional. En concreto, recuperan documentos o información relevantes de un gran corpus y utilizan estos datos para generar respuestas más precisas y contextualmente relevantes.
Los modelos RAG mejoran la exactitud y pertinencia, lo cual resulta especialmente útil para tareas que requieren información actualizada o saberes detallados. Por ejemplo, la Gestión del Conocimiento y la atención al cliente son algunas de las áreas en las que puede mejorar significativamente el rendimiento y la satisfacción del usuario, proporcionando una interfaz conversacional a los resultados de búsqueda que permite hacer preguntas de seguimiento.
A diferencia de los modelos fine-tuned, que se basan únicamente en sus conocimientos preexistentes, los que utilizan RAG toman e integran activamente documentos o datos relevantes de un corpus dinámico durante el proceso de generación. Esto permite ofrecer respuestas no sólo precisas, sino también actualizadas.
Desafíos en el manejo y la seguridad de los datos
El potencial de la IA conlleva su propio conjunto de desafíos, especialmente en el manejo y la seguridad de los datos.
De hecho, a medida que las organizaciones procesan grandes cantidades de información, es crucial garantizar la privacidad, la seguridad y el cumplimiento.
Privacidad de los datos
Las organizaciones deben cumplir normativas como el GDPR y CCPA, que imponen requisitos estrictos para el tratamiento de los datos. Técnicas como la anonimización y la seudonimización pueden mitigar los riesgos al proteger las identidades al tiempo que permiten el análisis de la información.
Consideraciones éticas
El cumplimiento de las leyes de protección de los datos es una obligación tanto legal como ética. Las organizaciones tienen que garantizar la imparcialidad, transparencia y responsabilidad en sus prácticas.
Esto implica ser transparente sobre el uso de la información, la obtención del consentimiento informado y el permiso de las personas a ejercer sus derechos sobre los datos.
Medidas de seguridad
La protección de los datos frente a filtraciones y ciberataques es una prioridad absoluta. Entre las medidas clave figuran:
- Cifrado: la protección de los datos tanto en reposo como en tránsito utilizando protocolos AES y SSL.
- Controles de acceso: basado en roles (RBAC - Role-Based Access Control) y en atributos (ABAC - Attribute-Based Access Control).
- Políticas de retención de datos: almacenamiento de los mismos sólo el tiempo necesario y descarte de la información obsoleta para reducir los riesgos de exposición.
- Auditorías y supervisión periódicas: con herramientas como Sistemas de Detección de Intrusiones (IDS - Intrusion Detection Systems) y plataformas de Gestión de Eventos e Información de Seguridad (SIEM - Security Information and Event Management).
Al priorizar la privacidad de la información, adherirse a prácticas éticas e implementar medidas de seguridad sólidas, las organizaciones crearán una infraestructura de datos confiable, a la vez de fomentar la confianza del cliente y apoyar el crecimiento impulsado por la IA.
La adopción de la IA como la refinería definitiva
Si los datos son el nuevo petróleo, la IA es la refinería definitiva. Es decir, transforma los datos en bruto en información empresarial de un valor incalculable. Este proceso, aunque complejo, ofrece grandes beneficios, desde la optimización de las operaciones hasta el impulso de la innovación.
Los LLM pueden mejorar significativamente este procedimiento al reducir los costos de formación y la complejidad, además de desbloquear perspectivas que antes parecían inalcanzables.
Aunque los beneficios de la IA resultan evidentes, es crucial abordar la privacidad y la seguridad de los datos. La aplicación de medidas sólidas y la garantía de transparencia en dichos modelos generan confianza y cumplimiento. Al abordar estos retos de forma proactiva, las organizaciones aprovecharán el poder de la IA y, al mismo tiempo, salvaguardarán la integridad de los datos.
En conclusión, la adopción de la IA no implica sólo un cambio tecnológico, sino un imperativo estratégico: convertir los datos brutos en información práctica impulsa el crecimiento y la eficiencia. A medida que la IA y la computación en la nube evolucionan, sus capacidades avanzadas serán más accesibles y escalables.
Las organizaciones que invierten en esta infraestructura, priorizarán la seguridad de los datos y se mantendrán a la vanguardia de los avances tecnológicos desbloquearán todo el potencial de sus activos de datos.
