Esta amenaza de la IA que suele pasarse por alto puede dañar tu empresa — así puedes adelantarte
Los datos de entrenamiento dañando están socavando silenciosamente las inversiones en inteligencia artificial, generando recomendaciones inexactas que desperdician recursos y erosionan tu ventaja competitiva.
Las opiniones expresadas por los colaboradores de Entrepreneur son personales.
Conclusiones Clave
- Los datos de entrenamiento dañados son una amenaza costosa que debilita la efectividad de la inteligencia artificial y puede llevar a malas decisiones, desperdicio de recursos, pérdida de confianza y deterioro de la ventaja competitiva.
- La corrupción puede originarse por problemas como errores al reutilizar código, etiquetado incorrecto de datos o incluso sabotaje intencional.
- Para que los sistemas de IA sean eficaces y seguros, los líderes deben asegurarse de que estén bien entrenados y se supervisen continuamente para garantizar su precisión.
Hoy en día, muchos líderes empresariales presentan la inteligencia artificial (IA) como una fuente clave para obtener ventaja sobre la competencia. Están dispuestos a gastar grandes sumas en invertir en esta tecnología y en incorporar los llamados equipos especializados para desarrollarla.
Sin embargo, detrás de todo esto suele haber algo que no se atiende: la contaminación generalizada de los datos en los conjuntos de entrenamiento. Esto puede comprometer toda la operación desde el inicio. Es, en esencia, la destrucción de la integridad de los datos desde el principio. No es algo que normalmente aparezca en un estado financiero, pero puede resultar catastrófico, pues puede afectar el ROI, la estrategia del negocio y la confianza de los inversionistas.
Relacionado: Tu empresa no necesita mejores prompts de IA, necesita mejores procesos
¿Qué causa la corrupción?
La corrupción de datos en la IA no se debe solo a errores tipográficos. Suele comenzar en el proceso de aprendizaje y ocurre como resultado de varios factores. Puede suceder cuando un código utilizado para identificar un producto se reutiliza para un artículo que no está relacionado. Esto puede generar confusión en el sistema de IA. Por ejemplo, podría sugerir aceite para automóvil a un cliente que busca juguetes para un bebé.
En el caso del etiquetado incorrecto de datos, instrucciones engañosas o el cansancio de los trabajadores pueden introducir información errónea en forma de imágenes y texto. Si el modelo de IA aprende con etiquetas incorrectas, disminuirá su precisión al dar recomendaciones o instrucciones.
En el entorno empresarial competitivo actual, también es posible que terceros introduzcan información engañosa en tus sistemas con el fin de sabotear tu negocio. Pueden hacerlo mediante datos corruptos, alterando atributos de imágenes o modificando textos. Esto puede generar confusión en la IA que analiza tu operación.
A veces, la corrupción es difícil de identificar y solo un profesional tecnológico capacitado puede detectarla. Cuando ocurre, puede pasar desapercibida porque el sistema aparenta funcionar con normalidad. Así, los sistemas continúan aprendiendo a partir de información comprometida. Los problemas surgen más adelante, cuando ya se ha invertido mucho esfuerzo y se han gastado cantidades considerables de dinero.
Relacionado: La IA te hace más rápido… y más torpe (si no te das cuenta)
¿Qué ocurre cuando se utiliza información engañosa?
Cuando la IA aprende a partir de información engañosa, el modelo puede desarrollarse de todos modos. El producto final no será un fracaso absoluto. Sin embargo, es probable que funcione mal y genere costes significativos para tu empresa.
Las personas que se basan en sistemas de IA pueden invertir en sectores sugeridos por datos poco fiables. Esto puede derivar en desperdicio de dinero, una sobreestimación de la demanda y una mala gestión de los recursos.
Cómo la desinformación afecta a los sistemas
Si dependes de información errónea, es muy probable que tus equipos tomen decisiones irracionales. Por ejemplo, al basarte en esos datos podrías elaborar propuestas de ventas y planes presupuestarios equivocados. Esto puede provocar que la demanda se subestime o se sobreestime. Las decisiones pueden parecer lógicas en el momento en que se toman, pero más adelante descubrirás que te encaminaron al fracaso, ya que los datos utilizados eran profundamente defectuosos.
Además, pueden invertirse horas, días, semanas o meses experimentando con distintas ideas y técnicas para intentar mejorar el rendimiento. Esto termina afectando la innovación y la ejecución de nuevas ideas.
Si utilizas modelos de atención al cliente basados en IA, la información que proporcionen podría ser errónea o poco profesional. En el peor de los casos, podrían ofrecer información perjudicial o peligrosa a los clientes. Esto puede derivar en quejas y en la pérdida de confianza en tu producto.
Relacionado: Empresas contratan personas para corregir errores de la IA
¿Cómo puedes lograr que los sistemas de IA sean exitosos?
La alta dirección debe procurar siempre que la IA se gestione adecuadamente y se supervise de forma continua. La precisión de los datos debe ser una prioridad central del negocio, tan importante como garantizar que el presupuesto sea exacto. En lugar de limitarse a invertir en infraestructura actualizada, también debes asegurarte de que la información sea revisada periódicamente por profesionales experimentados y de que se mantenga actualizada y confiable.
Debe existir un sistema que evalúe la calidad de los datos de entrenamiento. Este sistema debe garantizar que no haya corrupción en los datos y que estos sean válidos y no estén comprometidos. Además, los datos, como cualquier otro activo, pierden valor con el tiempo. Por ello, deben limpiarse, reetiquetarse y actualizarse constantemente para seguir siendo relevantes.
En términos simples, si no supervisas los sistemas de IA en tu organización de manera regular, tarde o temprano fallarán y producirán resultados inútiles. Dirigir un negocio basado en datos de mala calidad está destinado al desastre. Al asegurarse de que los datos de entrenamiento estén siempre actualizados, los líderes pueden garantizar que la IA tome decisiones basadas en información veraz.
Para garantizar la eficacia y seguridad de los sistemas de inteligencia artificial, es fundamental que dichos sistemas sean sometidos a un entrenamiento adecuado y a una supervisión continua con el fin de verificar su precisión. Esto garantizará que el producto final mantenga una alta calidad para las partes interesadas y los clientes.
Conclusiones Clave
- Los datos de entrenamiento dañados son una amenaza costosa que debilita la efectividad de la inteligencia artificial y puede llevar a malas decisiones, desperdicio de recursos, pérdida de confianza y deterioro de la ventaja competitiva.
- La corrupción puede originarse por problemas como errores al reutilizar código, etiquetado incorrecto de datos o incluso sabotaje intencional.
- Para que los sistemas de IA sean eficaces y seguros, los líderes deben asegurarse de que estén bien entrenados y se supervisen continuamente para garantizar su precisión.
Hoy en día, muchos líderes empresariales presentan la inteligencia artificial (IA) como una fuente clave para obtener ventaja sobre la competencia. Están dispuestos a gastar grandes sumas en invertir en esta tecnología y en incorporar los llamados equipos especializados para desarrollarla.
Sin embargo, detrás de todo esto suele haber algo que no se atiende: la contaminación generalizada de los datos en los conjuntos de entrenamiento. Esto puede comprometer toda la operación desde el inicio. Es, en esencia, la destrucción de la integridad de los datos desde el principio. No es algo que normalmente aparezca en un estado financiero, pero puede resultar catastrófico, pues puede afectar el ROI, la estrategia del negocio y la confianza de los inversionistas.
Relacionado: Tu empresa no necesita mejores prompts de IA, necesita mejores procesos
¿Qué causa la corrupción?
La corrupción de datos en la IA no se debe solo a errores tipográficos. Suele comenzar en el proceso de aprendizaje y ocurre como resultado de varios factores. Puede suceder cuando un código utilizado para identificar un producto se reutiliza para un artículo que no está relacionado. Esto puede generar confusión en el sistema de IA. Por ejemplo, podría sugerir aceite para automóvil a un cliente que busca juguetes para un bebé.
En el caso del etiquetado incorrecto de datos, instrucciones engañosas o el cansancio de los trabajadores pueden introducir información errónea en forma de imágenes y texto. Si el modelo de IA aprende con etiquetas incorrectas, disminuirá su precisión al dar recomendaciones o instrucciones.
En el entorno empresarial competitivo actual, también es posible que terceros introduzcan información engañosa en tus sistemas con el fin de sabotear tu negocio. Pueden hacerlo mediante datos corruptos, alterando atributos de imágenes o modificando textos. Esto puede generar confusión en la IA que analiza tu operación.
A veces, la corrupción es difícil de identificar y solo un profesional tecnológico capacitado puede detectarla. Cuando ocurre, puede pasar desapercibida porque el sistema aparenta funcionar con normalidad. Así, los sistemas continúan aprendiendo a partir de información comprometida. Los problemas surgen más adelante, cuando ya se ha invertido mucho esfuerzo y se han gastado cantidades considerables de dinero.
Relacionado: La IA te hace más rápido… y más torpe (si no te das cuenta)
¿Qué ocurre cuando se utiliza información engañosa?
Cuando la IA aprende a partir de información engañosa, el modelo puede desarrollarse de todos modos. El producto final no será un fracaso absoluto. Sin embargo, es probable que funcione mal y genere costes significativos para tu empresa.
Las personas que se basan en sistemas de IA pueden invertir en sectores sugeridos por datos poco fiables. Esto puede derivar en desperdicio de dinero, una sobreestimación de la demanda y una mala gestión de los recursos.
Cómo la desinformación afecta a los sistemas
Si dependes de información errónea, es muy probable que tus equipos tomen decisiones irracionales. Por ejemplo, al basarte en esos datos podrías elaborar propuestas de ventas y planes presupuestarios equivocados. Esto puede provocar que la demanda se subestime o se sobreestime. Las decisiones pueden parecer lógicas en el momento en que se toman, pero más adelante descubrirás que te encaminaron al fracaso, ya que los datos utilizados eran profundamente defectuosos.
Además, pueden invertirse horas, días, semanas o meses experimentando con distintas ideas y técnicas para intentar mejorar el rendimiento. Esto termina afectando la innovación y la ejecución de nuevas ideas.
Si utilizas modelos de atención al cliente basados en IA, la información que proporcionen podría ser errónea o poco profesional. En el peor de los casos, podrían ofrecer información perjudicial o peligrosa a los clientes. Esto puede derivar en quejas y en la pérdida de confianza en tu producto.
Relacionado: Empresas contratan personas para corregir errores de la IA
¿Cómo puedes lograr que los sistemas de IA sean exitosos?
La alta dirección debe procurar siempre que la IA se gestione adecuadamente y se supervise de forma continua. La precisión de los datos debe ser una prioridad central del negocio, tan importante como garantizar que el presupuesto sea exacto. En lugar de limitarse a invertir en infraestructura actualizada, también debes asegurarte de que la información sea revisada periódicamente por profesionales experimentados y de que se mantenga actualizada y confiable.
Debe existir un sistema que evalúe la calidad de los datos de entrenamiento. Este sistema debe garantizar que no haya corrupción en los datos y que estos sean válidos y no estén comprometidos. Además, los datos, como cualquier otro activo, pierden valor con el tiempo. Por ello, deben limpiarse, reetiquetarse y actualizarse constantemente para seguir siendo relevantes.
En términos simples, si no supervisas los sistemas de IA en tu organización de manera regular, tarde o temprano fallarán y producirán resultados inútiles. Dirigir un negocio basado en datos de mala calidad está destinado al desastre. Al asegurarse de que los datos de entrenamiento estén siempre actualizados, los líderes pueden garantizar que la IA tome decisiones basadas en información veraz.
Para garantizar la eficacia y seguridad de los sistemas de inteligencia artificial, es fundamental que dichos sistemas sean sometidos a un entrenamiento adecuado y a una supervisión continua con el fin de verificar su precisión. Esto garantizará que el producto final mantenga una alta calidad para las partes interesadas y los clientes.
