Los conjuntos de datos de alta calidad diseñados sintéticamente permiten el desarrollo de modelos especializados.
A medida que los modelos de inteligencia artificial (IA) son cada vez más comercializados, los datos necesarios para entrenarlos nunca han sido más críticos. Aunque obtener datos de alta calidad es costoso y plantea preocupaciones sobre la privacidad, existe una alternativa poderosa que empresas como Google y JPMorgan están explorando: los datos sintácticos. Estos están surgiendo como una evolución clave para superar los cuellos de botellas más comunes e impulsar la próxima ola de innovación.
Los retos de la escasez de datos
Uno de los obstáculos más importantes para entrenar modelos de IA especializados es la escasez de datos de alta calidad y específicos de cada dominio. Para la IA empresarial se requieren cantidades cada vez mayores, más diversos y contextualizados, de los cuales hay suministros limitados. Esta escasez, a veces conocida como el problema del ‘inicio en frío’, aumenta porque las empresas licencian sus datos y segmentan aún más Internet. Para las organizaciones emergentes que crean productos de IA generativa para casos de uso especializados, los conjuntos de datos públicos también ofrecen un valor limitado, debido a su falta de especificidad y puntualidad.
Jugadores importantes como OpenAI están explorando Internet en busca de datos potencialmente útiles (un enfoque plagado de problemas de consentimiento, derechos de autor, privacidad y calidad), pero los datos sintéticos ofrecen una solución más específica, segura y ética. Al sintetizar variaciones limitadas y casos extremos basados en datos semilla existentes, estos aportan varias ventajas:
- Ampliar conjuntos de datos propietarios limitados e incluso ejemplos de usuarios expertos para formar una base sólida para entrenar modelos especializados.
- Crear datos para escenarios raros o hipotéticos que podrían no existir en los conjuntos de datos del mundo real.
- Iterar y experimentar rápidamente con diferentes distribuciones y curaciones de datos para optimizar el rendimiento del modelo.
La síntesis de datos no solo aumenta el volumen de datos de entrenamiento, sino que también mejora su diversidad y relevancia para problemas específicos. Por ejemplo, las empresas de servicios financieros ya los están utilizando para aumentar y diversificar rápidamente los conjuntos de entrenamiento del mundo real para una detección más sólida del fraude, una iniciativa que cuenta con el apoyo de los reguladores financieros, como la Autoridad de Conducta Financiera del Reino Unido. Al utilizar datos sintéticos, estas compañías pueden generar simulaciones de escenarios nunca antes vistos y obtener acceso seguro a datos patentados a través de entornos digitales protegidos.
El cuello de botella en la gestión y calidad de datos
Incluso cuando las organizaciones cuentan con una cantidad sustancial de datos, a menudo se enfrentan a un problema de calidad y organización de los mismos. Este problema se manifiesta, al menos, de tres maneras:
- Desviación de datos y colapso del modelo: los conjuntos de datos de entrenamiento existentes pueden volverse obsoletos o irrelevantes con el tiempo, lo que lleva a que los modelos pierdan progresivamente su capacidad de representar con precisión el espectro completo de escenarios del mundo real que se deben tener en cuenta.
- Datos incompletos o desequilibrados: los conjuntos de datos del mundo real a menudo tienen lagunas que pueden sesgar el entrenamiento del modelo.
- Falta de anotación adecuada: un entrenamiento de modelos eficaz requiere datos bien etiquetados, pero la anotación manual requiere mucho tiempo y es propensa a sesgos e incosistencias.
Los datos sintéticos superan este obstáculo al:
- Generar datos de alta calidad para llenar vacíos en los datos existentes y corregir sesgos.
- Creación de información totalmente anotada adaptada a reglas específicas de la industria o requisitos de cumplimiento, eliminando la necesidad de etiquetado manual.
- Permite un escalamiento rápido del proceso de anotación de datos, reduciendo significativamente las limitaciones de tiempo y recursos.
El uso de datos sintéticos da como resultados datos más limpios y organizados que pueden mejorar drásticamente la precisión y eficiencia del modelo.
El cuello de botella de la privacidad y seguridad de los datos
Para muchas organizaciones, especialmente aquellas que se desempeñan en sectores altamente regulados, las preocupaciones por la privacidad y la seguridad de los datos crean un importante obstáculo en el desarrollo de la IA. Los estrictos estándares de privacidad y las regulaciones cada vez más estrictas, como el RGPD y la Ley de IA de la UE, restringen la cantidad de datos valiosos que se pueden utilizar para las iniciativas de IA.
Los datos sintéticos, cuando se combinan con técnicas modernas de preservación de la privacidad como la privacidad diferencial , eliminan este obstáculo al funcionar como una interfaz segura para acceder a información valiosa sobre los datos sin comprometer la privacidad individual. Este enfoque permite a las organizaciones:
- Aproveche datos confidenciales que de otro modo estarían fuera del alcance del entrenamiento de IA.
- Comparta y colabore de forma segura en proyectos basados en datos entre departamentos, entre organizaciones y en la comunidad pública y abierta.
- Cumplir con las estrictas regulaciones de protección de datos y respetar la privacidad del consumidor, al tiempo que avanzamos en la ciencia aplicada e innovamos con IA.
En el sector de la salud, los datos sintéticos permiten a las empresas anonimizar y operacionalizar de forma segura los datos de los registros y transcripciones de salud electrónicos, lo que potencia casos de uso que van desde análisis hasta conjuntos de capacitación LLM personalizados sin comprometer la privacidad del paciente.
El camino a seguir: datos sintetizados
Al superar estos cuellos de botella críticos, los datos sintéticos están democratizando el acceso a la innovación en IA y permitiendo el desarrollo de modelos de IA altamente especializados y sostenibles que antes estaban fuera del alcance de muchas organizaciones.
A medida que avanzamos, la calidad, la relevancia y el uso ético de los datos de entrenamiento determinarán cada vez más el éxito de las iniciativas de IA. Ya no se trata solo de lo sofisticado que sea el modelo, sino de lo buenos que sean los datos.
Los datos diseñados sintéticamente son más limpios, más personalizables, menos sesgados y más rápidos que los datos tradicionales del mundo real. Abre nuevas posibilidades para la colaboración segura en materia de datos y el desarrollo de inteligencia artificial que beneficiarán a empresas emergentes, científicos e investigadores, marcas globales y gobiernos por igual.
A medida que la IA siga evolucionando, el papel de los datos sintéticos para superar los obstáculos y permitir un entrenamiento ágil e iterativo de los modelos no hará más que cobrar importancia. Las organizaciones que adopten esta tecnología ahora estarán bien posicionadas para liderar el futuro impulsado por la IA.