Planes de datos preparados para la IA (Spanish Edition)
by Navnit Shukla, Kien Pham, Srikanth Sopirala, Harsha Tadiparthi
Capítulo 1. Introducción a la base de datos preparada para la IA
Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com
En este capítulo, analizaremos el rápido crecimiento de las tecnologías de IA generativa (GenAI) y presentaremos la infraestructura de datos fundamental que se necesita para implementarlas con éxito. La adopción sin precedentes de los modelos base ha superado con creces la preparación de las organizaciones en materia de datos, creando una brecha significativa entre la experimentación y la implementación en producción.
Exploraremos cómo se manifiesta esta brecha en la práctica: según una investigación reciente de McKinsey, mientras que el 79 % de las organizaciones usan GenAI regularmente en al menos una función empresarial, solo el 7 % ha escalado completamente el uso de la IA a la producción. Ahora es un hecho bien conocido que la causa principal de este fracaso no es la selección del modelo de IA, sino una preparación inadecuada de los datos. Las arquitecturas de datos tradicionales, optimizadas para el análisis y el aprendizaje automático, simplemente no pueden soportar la comprensión semántica, el contexto en tiempo real y el razonamiento entre dominios que requieren las aplicaciones de GenAI.
A medida que la GenAI evoluciona de simples asistentes a agentes autónomos, las exigencias sobre la infraestructura de datos se vuelven cada vez más complejas. Cada etapa evolutiva —desde los asistentes básicos ...
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