Ciencia de datos de IA: modelos, análisis y uso para pequeñas empresas

AI data science

Si todos tus competidores usan IA, ¿cómo puedes mantener una ventaja competitiva?


La respuesta es aprovechar las funciones avanzadas de inteligencia artificial y ciencia de datos que te permitan llevar la inteligencia artificial más allá que la competencia.


Fundamentos de la ciencia de datos


Ciencia de datos es la materia multidisciplinar de comprensión de datos. Los datos pueden estar estructurados, como en XML o JSON, o no estructurados, como los miles de millones de puntos de datos que encontramos en las redes sociales. 


La IA es un activo invaluable en la ciencia de datos, ya que los científicos de datos pueden aprovecharla para procesar enormes cantidades de datos y sacar conclusiones de ellos. 


Los avances recientes en los modelos de lenguaje han hecho que la IA sea más importante que nunca en la ciencia de datos. 

La herramienta adecuada: ¿por qué GPT?


Los "transformadores generativos preentrenados" (o GPT) representan un avance significativo en la tecnología de inteligencia artificial y ciencia de datos. Se basan en la arquitectura del transformador. que codifica la entrada del lenguaje en tokens, los procesa en paralelo para comprender el contexto y la siguiente palabra en una secuencia. Luego, envía la salida a un decodificador que los convierte nuevamente en palabras. 


Los transformadores tienen ventajas significativas en el procesamiento del lenguaje debido a su capacidad para proporcionar contexto y también a su mayor velocidad. 

Las herramientas populares que actualmente aprovechan la arquitectura del transformador incluyen:

  • DALL-E
  • Difusión estable
  • ChatGPT

Los modelos GPT se han convertido en el estándar de hecho para la IA de procesamiento de texto. 

Garbage in, garbage out (basura entra, basura sale


Debes trabajar con los datos correctos para aprovechar con éxito la ciencia de datos en tu negocio. Se aplica la antigua máxima de programación: la basura que entra da como resultado la basura que sale.

 

Por ejemplo, aunque GPT es una herramienta fenomenal, no puede pensar de forma independiente. Necesita datos para sacar conclusiones. 


Como herramientas de inteligencia artificial débil (ANI), los modelos GPT se especializan en una tarea única o limitada: el procesamiento del lenguaje. Realizan cálculos estadísticos sobre los tokens codificados que reciben para generar su salida. Son puras matemáticas, y los modelos GPT pueden basar su salida solo en los datos que tienen. 


Debido a que ChatGPT se ha entrenado predominantemente con datos occidentales, en particular con datos de los Estados Unidos, su resultado previsto a veces puede contener sesgos. Esto puede plantear desafíos si deseas implementar la funcionalidad GPT internamente en tu empresa o en un chatbot en tu sitio web. 


Dada una excelente herramienta como un modelo basado en GPT, entonces necesitas:


  • Datos correctos/apropiados.
  • Entrenamiento correcto/apropiado sobre esos datos. 


Afortunadamente, es completamente posible mejorar los datos de un modelo GPT. 

Mejora de los datos del modelo GPT para mejores usos comerciales


Para que un modelo GPT proporcione el resultado que necesitas, debes proporcionar los datos desde los que deseas que opere. Por ejemplo, si has implementado un chatbot ChatGPT que llama a la API de OpenAI, puedes modificar todos los prompts de los usuarios para incluir instrucciones para obtener datos solo del almacén de datos de tu empresa. 


LlamaIndex es una herramienta que te ayuda a integrar una amplia variedad de datos de empresas específicos de dominio de múltiples fuentes, incluidas API, PDF y SQL, para usar con un modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM). 


Otra opción es omitir ChatGPT y optar por un LLM de código abierto y luego entrenar estos modelos en tus propios conjuntos de datos. Puedes trabajar con un experto en datos para que te ayude a ajustar tus modelos de datos para alinearlos más estrechamente con los datos específicos de la empresa. 

Usos avanzados de IA para análisis y otras tareas


Al combinar datos mediante programación con una herramienta de IA automatizada, puedes comenzar a aprovechar la funcionalidad avanzada de la IA y la ciencia de datos en tu empresa. 


Por ejemplo, los agentes de IA son herramientas de IA que actúan de forma totalmente independiente para lograr un objetivo predeterminado. Puedes pedirle a un agente de IA que analice miles de correos electrónicos y luego hacer que el agente realice acciones específicas basadas en el contenido de cada correo electrónico. El agente de IA no necesita un segundo aviso para continuar trabajando; simplemente continúa hasta que logra su objetivo. 


Otro ejemplo es combinar la funcionalidad del ChatGPT con la programación básica para monitorear automáticamente las llamadas de ventas, comprender el sentimiento del cliente, resumir terabytes de datos antiguos de la empresa o buscar en archivos de computadora y procesar la información. 


Mantener la supervisión humana a lo largo del proceso es esencial, independientemente de la herramienta de IA que crees. La IA es una herramienta poderosa para aumentar la productividad, pero se aprovecha mejor si se utiliza con un toque humano.

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