3 desafíos en la recolección de datos con IA y proxies, y formas de superarlos
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Piense en el siguiente hecho. En 2023, se generaron diariamente 3.5 quintillones de bytes de datos para recolección. En 2015, era diferente. En ese entonces, el nivel era de 2.5 quintillones. ¿Cuántos datos, en quintillones, habrá para obtener, examinar y aprovechar en 2030?
Lo que es seguro es que individuos y entidades estarán recolectando y evaluando esos conjuntos de datos en constante expansión. Como un sitio enfocado en proxies para la recolección de datos, con ofertas para comprar proxies residenciales y móviles, Dexodata no puede evitar estar atento a esta carrera.
¿Quién ganará, el creciente volumen de datos para recolección o el poder en expansión de la IA? Exploremos lo que sabemos.
Paradoja de la dificultad en la recolección de datos
Las capacidades de computación inteligente están disparándose. Investigaciones recientes muestran:
- Desde 2010, los volúmenes de recursos computacionales dedicados a modelos de ML han aumentado en un asombroso factor de 10 mil millones;
- Según Time, la IA ya es tan efectiva como los humanos o supera a los humanos en el manejo de escritura a mano, lenguaje hablado, imágenes, textos, e incluso contextos basados en el sentido común.
Surge una pregunta lógica: si la IA resulta ser tan avanzada en la interpretación de datos, ¿qué podría estar mal con la recolección de datos basada en modelos de IA? La recolección de datos debe ser más simple que la evaluación de datos. Paradójicamente, existen tres obstáculos prominentes, que hacen que los dilemas aplicables sean más matizados.
Desafío de recolección de datos con IA # 1. Sesgo
Los datos son generados por personas, reflejando la naturaleza humana. Como unidades sociales, llevamos sesgos. En consecuencia, los datos pueden contener sesgos también. Recolectar tales datos, con sesgos inherentes, produce conclusiones erróneas sesgadas. No importa cuán inteligentemente funcionen los modelos de IA, si acumulan e interpretan detalles incorrectos, compilan conjuntos de datos defectuosos y dan ideas engañosas. Ese es un desafío común en la recolección de datos. Como muestra una investigación reciente, las organizaciones informan repercusiones costosas derivadas del sesgo de IA. Un significativo 36% declaró que su organización había experimentado efectos adversos debido a incidentes de sesgo de IA en uno o más algoritmos.
A partir de 2024, no es factible resolver problemas sin personas. Sus conjuntos de datos resultantes deben ser analizados manualmente por revisores diversos y conscientes del contexto para identificar sesgos después de la recolección.
Desafío de recolección de datos con IA # 2. Calidad
Según Gartner, la calidad de los datos pertenece a los 3 principales obstáculos para la activación y uso de IA. Mantener una calidad adecuada durante los flujos de recolección de datos puede ser una tarea formidable, principalmente porque la información disponible a menudo es no estructurada, lo que requiere un procesamiento extenso. Aquí, la IA posee un mayor potencial, ya que puede ser enseñada para ejecutar ciertas manipulaciones, por ejemplo, limpieza de datos, reducción, transcripción, etc.
Asegúrese de que sus herramientas de IA encargadas de la recolección de datos estén respaldadas y ajustadas por personas altamente calificadas familiarizadas con:
- Identificación de datos faltantes;
- Realización de verificaciones de integridad de datos;
- Reconocimiento de instancias de irrelevancia de datos;
- Comprensión de problemas de redundancia de datos.
Desafío de recolección de datos con IA # 3. Deriva de datos
Los grandes datos fluyen constantemente desde dispositivos IoT conectados, que abarcan sensores, electrodomésticos inteligentes, gadgets portátiles. Los sitios de noticias, los feeds de redes sociales, así como el contenido generado por los usuarios, agravan las sobrecargas. Tal velocidad y volumen pueden causar análisis defectuosos, latencias ilimitadas y datos que permanecen sin usar debido a la falta de capacidad de IA.
Es probable que haya tres impedimentos de segundo nivel:
- Desarrollos temporales
Los datos del mundo real están sujetos a cambios continuos que ocurren debido a entornos alternantes, patrones de comportamiento o avances tecnológicos. Lo que es significativo o preciso hoy puede no serlo en el futuro.
- Mantenimiento de modelos actualmente en funcionamiento
A medida que los datos experimentan cambios temporales, la IA entrenada con datos obsoletos puede perder precisión o volverse completamente desactualizada. Esta propiedad subraya la importancia de un seguimiento continuo del rendimiento del modelo y su reentrenamiento sistemático.
- Ausencia de datos históricos
En ciertas situaciones, especialmente con fenómenos ascendentes o rápidas transformaciones contextuales en juego, puede haber escasez de registros históricos que representen válidamente las condiciones actuales o futuras.
Abordar estas dificultades en la recolección de datos podría tomar dos direcciones:
- Actualizaciones manuales continuas que implican reentrenar modelos con datos frescos y mantener su relevancia. También se pueden implementar tuberías robotizadas para refrescar modelos de IA a intervalos.
- Algoritmos auto-avanzados flexibles que emplean metodologías de aprendizaje activo, empoderando a los modelos para adaptarse en tiempo real a medida que se adquieren datos. Estas estrategias permiten ajustes graduales a los parámetros del modelo, mejorando sus habilidades para lidiar con distribuciones de datos cambiantes.
La plataforma de Dexodata con proxies geo dirigidos, tanto residenciales como de red móvil, enfatiza: la IA no es una panacea. Como puede ver, la participación humana solo puede resolver las deficiencias existentes. Sí, la IA podría facilitar la recolección de datos, asistiendo a los miembros del personal. La inteligencia artificial aún no puede reemplazarlos por completo.
Estamos siempre listos para servir a su equipo de humanos, como una plataforma donde los profesionales de la recolección de datos son libres de comprar proxies residenciales y móviles. Esto apoyará sus actividades de IA en todo el mundo, ya que se encuentran disponibles proxies de más de 100 países, incluyendo América, Canadá, principales países de la UE, Turquía, Rusia, Kazajistán, Ucrania, Chile.
Una prueba gratuita de proxy está disponible para los recién llegados con planes de recolección de datos.
