3. IA y Big-Data. Rentabilidad de la empresa

La interacción entre la IA y los datos abarca un proceso continuo y complejo, desde la recopilación inicial de información hasta la mejora constante de los modelos, pasando por etapas críticas como el procesamiento, el entrenamiento, la evaluación y la interpretación de resultados.

• Recopilación de datos. La IA depende de datos para aprender patrones y realizar tareas. Esta fase comienza con los objetivos específicos y las preguntas clave que se busca responder. Posteriormente, se seleccionan las variables relevantes necesarias para resolver el problema.
• Pre-procesamiento de datos. Antes de entrenar a una IA con datos, se debe realizar el pre-procesamiento de estos. Esto implica limpiar los datos, manejar valores atípicos, normalizar escalas, etc.
• Modelado y entrenamiento. Durante el entrenamiento de un modelo de IA, se utiliza un conjunto de datos para ajustar los parámetros de modelo y permitir que aprenda patrones.
• Evaluación y validación. Después del entrenamiento, el modelo se evalúa en un conjunto de datos de prueba para medir su rendimiento y generalización. Esta evaluación garantiza que el modelo no solo memorice los datos de entrenamiento, sino también que pueda realizar predicciones precisas de datos nuevos.
• Iteración y mejora continua. Después de la implementación inicial, se recopilan más datos y se repiten los procesos para mejorar el modelo y que se pueda adaptar a cambios en el entorno.
• Grandes volúmenes de datos (Big Data). La IA a menudo trabaja con grandes conjuntos de datos conocidos como big-data. El análisis de grandes conjuntos de datos alimenta a la IA, permitiendo la automatización y optimización de procesos en la empresa.

Aspectos críticos en el tratamiento de los datos

Hasta el momento hemos podido comprobar las bondades de la IA y como esta utiliza los datos para evolucionar. Sin embargo, precisamente ese tratamiento de los datos por parte de la IA está generando una serie de aspectos críticos que programadores, expertos, usuarios y sociedad en general tenemos que abordar si queremos obtener un producto que sea tan útil como ético, seguro y fiable. Algunos de esos aspectos son:

• Privacidad y protección de datos personales. La ética en la IA exige que la recopilación de datos personales sea realizada de manera responsable, con el consentimiento informado de los individuos. Por otro lado, la seguridad de los datos es vital para evitar brechas y garantizar que la información sensible no caiga en manos equivocadas.
• Equidad y sesgo. Es necesario que se produzca la identificación y mitigación de sesgos presentes en los datos de entrenamiento, ya que los modelos de IA pueden aprender y perpetuar prejuicios presentes en esos datos. Los sistemas de IA se diseñan para garantizar la equidad en la toma de decisiones, evitando discriminaciones injustas basadas en características como género, raza u orientación sexual.
• Interpretación y explicabilidad. La interpretación de los resultados de los modelos de IA y la explicabilidad de las decisiones son aspectos cruciales, especialmente en áreas críticas como la atención médica y las finanzas.
• Responsabilidad y rendición de cuentas. Tanto los desarrolladores de la IA como los usuarios deben asumir la responsabilidad por los errores de los sistemas IA, especialmente cuando estos errores pueden tener consecuencias adversas y en sectores sensibles, como la atención médica, la justicia o la educación.