Si bien la IA está impulsando avances apasionantes, garantizar que los sistemas de IA sean éticos, fiables y conformes con la normativa plantea un desafío. La gobernanza de datos en IA es un marco de políticas, procesos y prácticas diseñado para asegurar que los datos utilizados para los modelos de IA sean precisos, seguros, éticos y cumplan con los requisitos reglamentarios.
¿Ha oído alguna vez la frase «basura entra, basura sale»? Así es exactamente cómo funciona la IA en términos de los datos utilizados para entrenarla. Si se introduce un «mal» dataset (es decir, dato inexactos o incompletos), obtendremos un mal resultado de salida por el trabajo de IA. Si se introduce un «buen» dataset (es decir, datos precisos y completos), obtendremos buenos resultados en el trabajo de IA. Por «buenos» resultados IA, nos referimos a aquella información saliente que es justa y precisa.
El problema reside en la complejidad y la cantidad de datos que se usan para entrenar a los modelos de IA y machine learning. Es mucho para gestionar. De ahí la necesidad de la gobernanza de datos en IA, que son básicamente las formas —es decir, las políticas y los procesos— en que las organizaciones garantizan que los datos que alimentan sus modelos de IA sean seguros, precisos, relevantes y exhaustivos.
Una buena gobernanza de datos en IA mejora el rendimiento del modelo, aumenta la fiabilidad, genera confianza y conduce a resultados de IA éticos que no están sesgados de ninguna manera. Todo son grandes victorias, ¿verdad?
A continuación, exploraremos los elementos esenciales de la gobernanza de datos en IA para el entrenamiento de datos, incluyendo:
- Los principios y objetivos clave de la gobernanza de datos en IA para el entrenamiento de datos
- Desafíos comunes en la gobernanza de datos en IA
- Mejores prácticas para establecer marcos eficaces de gobernanza de datos en IA
Componentes Clave de la Gobernanza de Datos en IA
Probablemente no sea difícil imaginar qué abarca la gobernanza de datos, pero definir y explorar estos términos podría ser útil.
Existe la «calidad de los datos» general, por supuesto. Esto puede ser muy subjetivo, pero esencialmente se reduce a la consistencia, integridad y exactitud de los datos, lo que significa la eliminación de errores, duplicados e información irrelevante. La calidad también abarca los datos inapropiados. Por ejemplo, hace un tiempo, en 2016, el chatbot de IA de Microsoft, Tay, se convirtió en un desastre de relaciones públicas cuando comenzó a emitir respuestas racistas. ¿Por qué? Porque había aprendido sus valores y su lenguaje de Twitter.
Una buena gobernanza de datos también prioriza el cumplimiento de las normativas de privacidad como GDPR o CCPA. La auditoría se usa para garantizar la anonimización y minimización de los datos, el consentimiento del usuario y la transparencia sobre el uso de los datos. Las multas de GDPR pueden haber disminuido, pero eso no significa que las organizaciones no deban seguir siendo vigilantes.
La seguridad es otro aspecto importante de la gobernanza de datos en IA. La protección de los datos de entrenamiento sensibles y de propiedad exclusiva contra el acceso no autorizado o las brechas implica implementar un cifrado robusto y mecanismos de control de acceso, así como monitorear las vulnerabilidades y el uso no autorizado de los datos. Las empresas también necesitan garantizar un almacenamiento y una transmisión seguros de los conjuntos de datos de entrenamiento.
Desafíos de la Gobernanza de Datos en IA
Ciertas cosas comunes tienden a hacer que la gobernanza de datos en IA sea un desafío.
Todos hemos oído hablar de los «silos de datos», por ejemplo. Los silos de datos dificultan la gestión cohesiva de los datos de entrenamiento de IA, lo que lleva a inconsistencias e ineficiencias. ¿Qué puede ayudar con los silos de datos? La implementación de repositorios de datos centralizados o arquitecturas de “Data Lake” para consolidar los conjuntos de datos. También se pueden usar herramientas y plataformas de integración de datos para agilizar el acceso y garantizar la consistencia.
La falta de estandarización es otro problema. Las diversas fuentes y formatos de datos pueden dificultar su gestión y gobernanza eficaz, reduciendo la interoperabilidad y complicando los flujos de trabajo de preprocesamiento y entrenamiento. A veces es difícil simplemente saber de dónde provienen los datos. Estandarizar los formatos, el etiquetado y los metadatos puede ser de gran ayuda para facilitar esto. También se pueden desarrollar prácticas de documentación sólidas y mantener un rastro de auditoría claro para todos los procesos de datos. Utilice herramientas que rastreen el linaje, las transformaciones y el uso de los datos a lo largo del ciclo de vida de la IA.
Además, la enorme cantidad y variedad de datos de entrenamiento requeridos para los modelos de IA y ML puede ser asombrosa. Los datos no estructurados (por ejemplo texto, imágenes, video), presentan su propio conjunto de problemas para el almacenamiento y el análisis. Invertir en infraestructura escalable como plataformas basadas en la nube y almacenamiento de datos por niveles puede ayudar con esto. El almacenamiento de datos por niveles es una estrategia que organiza la información en diferentes «niveles» de almacenamiento según su frecuencia de acceso y rendimiento, optimizando el costo y la eficiencia. Los datos más críticos y de acceso frecuente residen en niveles de alto rendimiento, como la memoria Flash, mientras que los datos de archivo se mueven a medios de menor coste.
Recuerde: basura entra, basura sale. Asegurarse de no estar alimentando sus modelos de IA con basura es un esfuerzo que requiere una colaboración masiva en toda la empresa. Esto se da por sentado, pero su empresa debería tener políticas integrales que cubran la recopilación, el almacenamiento, el uso y la retención de datos.
Una parte importante de todo lo anterior es contar con la infraestructura de datos adecuada para apoyar sus iniciativas de IA. La Plataforma Pure Storage es un ecosistema de soluciones de almacenamiento que unifica la infraestructura de datos, simplificando la gestión y garantizando un rendimiento excepcional. Pure Storage ayuda a las organizaciones a maximizar el rendimiento y la eficiencia, unificar sus datos, simplificar la gestión del almacenamiento y resolver la imprevisibilidad del crecimiento de la IA.
Dentro de esta plataforma, Pure Storage® FlashBlade® es una solución de almacenamiento de datos no estructurados y archivos de alto rendimiento, diseñada para manejar cargas de trabajo masivas como la IA, el Machine Learning y el Big Data Analytics. A diferencia de los sistemas tradicionales, FlashBlade utiliza una arquitectura «scale-out» Flash que permite un acceso concurrente de baja latencia a grandes volúmenes de datos. FlashBlade® es una solución de almacenamiento certificada para NVIDIA DGX SuperPOD, y Pure Storage fue uno de los primeros proveedores de almacenamiento empresarial en trabajar con NVIDIA en soluciones de infraestructura certificadas listas para IA que expanden y aceleran su adopción.
Puede obtener más información sobre cómo puede preparar para el futuro y acelerar sus resultados de IA con Pure Storage en https://www.purestorage.com/solutions/ai.html
Pure Storage
System Engineer
