Planes de datos preparados para la IA (Spanish Edition)
by Navnit Shukla, Kien Pham, Srikanth Sopirala, Harsha Tadiparthi
Prefacio
Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com
Tienes en tus manos un libro que nació de una simple observación: la mayoría de los proyectos de IA no fracasan por tener modelos malos; fracasan por tener datos malos.
Durante los últimos dos años, hemos trabajado con organizaciones de todos los tamaños y de todos los sectores mientras se apresuraban a adoptar la IA generativa. Hemos visto a equipos brillantes crear prototipos impresionantes, solo para verlos estancarse en el camino hacia la producción. El patrón era siempre el mismo. Los modelos funcionaban bien. Los prompts eran ingeniosos. ¿Pero los datos subyacentes? No estaban listos.
Ese patrón fue lo que me motivó a escribir este libro.
Cuando ChatGPT se lanzó en noviembre de 2022 y alcanzó los 100 millones de usuarios en solo 60 días, desató una ola de entusiasmo y pánico en todo el mundo empresarial. De repente, todas las salas de juntas bullían con términos como «RAG», «bases de datos vectoriales» e «IA agentiva». Las empresas lanzaron pruebas de concepto por docenas. Pero, como reveló un estudio reciente de AWS, aunque los líderes de datos reconocen de manera abrumadora la importancia de preparar los datos para los casos de uso de IA generativa, casi el 60 % afirma que aún no ha realizado los cambios necesarios en las estrategias de datos de su empresa. Esa brecha entre saber que los datos importan y hacer que realmente funcionen es de lo que ...
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