Transparencia y Responsabilidad
Muchos modelos de IA predictiva, sobre todo los modelos de aprendizaje profundo, funcionan como "cajas negras" con poca transparencia en el modo en que se toman las decisiones. Esta falta de transparencia puede ser problemática en las decisiones de alto riesgo. También puede ser difícil determinar quién es el responsable de las decisiones tomadas por la IA, sobre todo cuando esas decisiones provocan daños o consecuencias negativas significativas.
Precisión y fiabilidad de los datos
Los problemas de precisión y fiabilidad de los datos de la IA predictiva incluyen:
Calidad de los datos
Los datos de mala calidad pueden dar lugar a predicciones incorrectas. Los datos pueden ser incompletos, obsoletos o inexactos, lo que socava la fiabilidad de los modelos predictivos. Por eso es tan importante limpiar y preprocesar los datos para garantizar que son adecuados para entrenar modelos de IA.
Disponibilidad de los datos
El acceso a los datos relevantes y de gran calidad puede verse limitado debido a las leyes de privacidad, las restricciones de propiedad o la falta de infraestructura de recogida de datos. Los datos a menudo se almacenan en silos dentro de las organizaciones, lo que hace que sea difícil agregarlos y analizarlos exhaustivamente.
Datos dinámicos
Los modelos predictivos pueden volverse menos precisos con el tiempo a medida que las condiciones cambian en un fenómeno conocido como deriva de datos . Para mantener la precisión del modelo, es necesario realizar actualizaciones y recapacitaciones periódicas. La incorporación de datos en tiempo real puede mejorar la precisión de la predicción, pero también añadir complejidad en términos de procesamiento de datos y actualización de modelos.
Tendencias emergentes en la IA predictiva
IA explicable (XAI)
Cada vez es más importante hacer que los modelos de IA sean más transparentes e interpretables. La IA explicable puede resolver el problema de la caja negra descrito anteriormente al proporcionar explicaciones claras de cómo llegan los modelos de IA a sus predicciones, lo que ayuda a generar confianza y responsabilidad.
A medida que las normativas sobre el uso de la IA se endurezcan, la IA explicable será esencial para garantizar el cumplimiento normativo, sobre todo en sectores sensibles como las finanzas y la atención sanitaria.
IA perimetral
La IA perimetral implica ejecutar modelos de IA en dispositivos locales en lugar de confiar en servidores en la nube. Esto reduce la latencia, mejora la privacidad de los datos y permite tomar decisiones en tiempo real. Los vehículos autónomos, los dispositivos de IoT y los sistemas de hogar inteligente son áreas clave en las que la IA perimetral está ganando terreno.
Aprendizaje federado
El aprendizaje federado permite que los modelos de IA se entrenen en múltiples dispositivos o servidores descentralizados sin compartir datos brutos. Esto mejora la privacidad y la seguridad de los datos. El aprendizaje federado es especialmente útil en la atención sanitaria, donde la privacidad de los datos de los pacientes es primordial y en sectores que requieren colaboración entre diferentes entidades.
Procesamiento Avanzado del Lenguaje Natural (NLP)
Las tecnologías de PNL son cada vez más sofisticadas, lo que permite entender mejor y generar lenguaje humano. Este avance mejora la precisión de los modelos predictivos en los dominios con mucho texto. Los chatbots de atención al cliente, los análisis de sentimientos y la generación automatizada de contenido son áreas que se benefician de un PNL avanzado.
Aprendizaje de refuerzo
El aprendizaje de refuerzo se centra en entrenar modelos de IA para tomar una secuencia de decisiones, recompensando los comportamientos deseados. Este enfoque es útil para entornos dinámicos en los que las condiciones cambian continuamente. La robótica, los juegos y el comercio financiero son áreas clave que aprovechan el aprendizaje por refuerzo.
Integración de la IA con las tecnologías de macrodatos
La combinación de la IA con tecnologías de macrodatos como Hadoop y Spark permite realizar análisis escalables de conjuntos de datos masivos, mejorando la potencia y la precisión de los modelos predictivos. La integración mejorada facilita el procesamiento de los datos en tiempo real.
Conclusión
La IA predictiva avanza rápidamente, con tendencias como la IA explicable, la IA perimetral, el aprendizaje federado, el PNL avanzado y el aprendizaje de refuerzo que impulsan su evolución. Estos avances tienen el potencial de transformar varios sectores al mejorar la toma de decisiones, la eficiencia y la productividad.
Mantenerse al día de los últimos avances en IA predictiva es esencial para mantener una ventaja competitiva, garantizar el cumplimiento normativo, fomentar el desarrollo de habilidades y gestionar los riesgos de manera efectiva. Al aprovechar todo el potencial de la IA predictiva, las organizaciones no solo pueden aprovechar nuevas oportunidades, sino también lograr un crecimiento sostenible e impulsar la innovación.
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