La Inteligencia Artificial centrada en los datos es un nuevo enfoque del Machine Learning  que se basa en el científico de datos  para definir todo el proceso: desde la limpieza y la ingestión de datos hasta el entrenamiento del modelo. En este enfoque, no es necesario tener conocimientos profundos sobre los algoritmos de IA, sino que todo gira en torno a los datos. La idea detrás de este proceso es muy simple: comenzar con datos limpios y entrenar un algoritmo en ese conjunto de datos en lugar de entrenar un algoritmo primero y luego limpiar el conjunto de datos desordenado.

En este post trataremos de entender qué es la IA centrada en los datos y por qué es importante en la operacionalización y optimización de las funcionalidades de AIOps.

¿Qué es la IA centrada en los datos?

Un enfoque de IA centrado en los datos implica la construcción de sistemas de IA con datos de calidad. En un mundo en el que los datos de calidad suelen escasear, las aplicaciones impulsadas por la IA deben desarrollarse basándose en este concepto.

Los sistemas de IA centrados en los datos se construyen con datos de calidad porque no pueden ser precisos sin ellos. Los datos son una parte central de cualquier sistema de IA, y es la mejor manera de enseñar a un algoritmo lo que debe aprender, así como de entender cómo está aprendiendo.

Aprovechar un sistema de IA centrado en los datos en el despliegue reduce el tiempo de desarrollo, y ayuda a los responsables de calidad y a los desarrolladores a llegar rápidamente a un consenso sobre temas como los defectos y las etiquetas, a construir y optimizar los modelos y a analizar rápidamente el resultado final.

Cómo funciona la IA centrada en los datos

La IA centrada en los datos funciona para adaptarse a las necesidades de una empresa mediante el aumento, la interpolación y la extrapolación de datos.

Este método no requiere que se entrene un modelo en un conjunto de datos específico. En su lugar, el algoritmo utiliza los datos de entrenamiento proporcionados por la organización para predecir algo nuevo a partir de ellos. Esto significa que un modelo entrenado con los datos de tu empresa probablemente también funcionará bien con otros conjuntos de datos.

Gracias a este modelo es mucho más fácil beneficiarse del aumento de datos. Al generar más instancias de una instancia existente mediante la interpolación o la extrapolación, se podrá añadir un mayor nivel de calidad a sus modelos. También implica generar más instancias de datos a partir de los existentes. Esta tarea puede realizarse mediante interpolación o extrapolación.

Dado que se centra en la calidad de los datos y no sólo en la cantidad, el aumento de datos suele utilizarse para acercarse al punto correcto y evitar el sobreajuste del conjunto de entrenamiento.

En general, un enfoque de IA centrado en los datos consiste en los siguientes pasos: 

1. Etiquetar adecuadamente los conjuntos de datos y corregir los errores si los hay
2. Eliminar las instancias de datos que tienen ruido
3. Aumento de los datos
4. Ingeniería de características
5. Análisis de errores
6. El empleo de expertos en la materia para detectar la precisión o la incoherencia en los puntos de datos puede conducir a mejores resultados

¿Por qué necesito centralizar mis conjuntos de datos?

Una plataforma de datos centralizada puede utilizarse para crear una única fuente de verdad, simplificando los procesos empresariales y garantizando la precisión. Cuando el equipo se centra en la mejora continua, es capaz de minimizar la pérdida de tiempo y recursos.

Al centralizar los datos, se puede lograr una mejor optimización. Esto se debe a que el equipo tendrá más oportunidades de mejorar los procesos y tomar mejores decisiones. La centralización de los datos proporciona la capacidad de aprovechar una única plataforma que apoya la mejora continua de los procesos, los productos y los modelos de operacionalización.

Aplicación de la IA centrada en los datos para ofrecer la mejor experiencia al cliente y contenido personalizado

La IA centrada en los datos se utiliza para analizar una serie de datos que ayudan a las empresas a tomar decisiones más rápidas y eficaces. Es útil para analizar el comportamiento y los patrones de los clientes en muchos canales con el fin de ofrecer experiencias personalizadas..

Con un enfoque centrado en los datos, puedes centrarte en los mejores datos de tu empresa, en lugar de tener que producir una cantidad artificialmente grande de determinados contenidos. Esto se debe a que te permite evitar el riesgo que surge del uso excesivo de modelos de entrenamiento, que pueden ser difíciles de predecir o medir.

La IA centrada en los datos funciona creando un entorno en el que los humanos y las máquinas trabajan juntos de forma productiva. Empresas como Netflix y Amazon fueron capaces de crear nuevos productos utilizando algoritmos de Machine Learning que les permitieron acceder a nuevos segmentos de clientes basados en compras anteriores realizadas en línea. Al priorizar la calidad, la IA centrada en los datos ayuda a mitigar muchos de los desafíos que pueden surgir al desplegar la infraestructura de IA.