Garantizar la fiabilidad de los datos y la IA a través de la observabilidad

Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com

Así que tienes pensado invertir en IA este año. ¿Están tus datos preparados para la IA? Dos tercios de las empresas creen que no. A medida que los modelos se convierten en un producto básico, la verdadera ventaja competitiva en lo que respecta a la IA son los datos propios fiables, y en gran cantidad. Este informe fundamental desglosa los principios clave de la fiabilidad de los datos y la IA, siendo ahora la observabilidad, en lugar de las pruebas tradicionales, la piedra angular del éxito.

En «Garantizar la fiabilidad de los datos y la IA a través de la observabilidad», explorarás los retos comunes que plantea la ampliación de los modelos de generación aumentada por recuperación y aprenderás a superarlos con estrategias probadas. Los autores Barr Moses y Michael Segner te muestran cómo la fiabilidad afecta al rendimiento y te proporcionan procedimientos prácticos para tomar decisiones mejor informadas sobre el tiempo y los recursos de tu equipo.

• Aprovecha los datos estructurados y no estructurados para aumentar exponencialmente el valor y la complejidad de las aplicaciones de IA.
• Comprende los principios que subyacen a la creación de sistemas fiables y cómo se aplican a los datos y los productos de IA.
• Acelera y escala iniciativas de productos de datos e IA fiables.
• Supera los retos comunes de fiabilidad con la creación de productos de datos e IA a escala.
• Prioriza el tiempo y los recursos de tu equipo para maximizar la fiabilidad de los datos y la IA.