La gestión de datos en las empresas ha vuelto a ocupar un lugar central, ya que buscan superar a sus competidores en innovación mediante el uso de grandes modelos de lenguaje.
El interés en los extensos modelos de lenguaje, como los desarrollados por OpenAI, el creador de ChatGPT, ha renovado el enfoque en la gestión de datos, ejerciendo mayor presión sobre los líderes tecnológicos corporativos para garantizar el almacenamiento, filtrado y protección de los datos de sus empresas para su uso en IA.
“Cualquier empresa, sin importar la industria en la que se encuentre, necesita una sólida estructura y gobernanza en la gestión de datos”, afirma Rob Zelinka, director de información de la firma de tecnología financiera Jack Henry. “La incorporación de grandes modelos de lenguaje hace que esto sea aún más imperativo”.
Empresas con sólida infraestructura de datos pueden aprovechar rápidamente modelos de lenguaje para aplicaciones personalizadas. Líderes tecnológicos enfrentan demandas crecientes para proporcionar marcos de datos impulsando la IA generativa. Algunos CIO buscan ayuda de expertos en infraestructuras de datos y gestión de costos.Datos, como registros, análisis y código, son la columna vertebral de los modelos de IA.
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Larry Pickett lidera estrategia de gestión de datos en Syneos Health para administrar y organizar información empresarial. La empresa integró datos de sistemas operativos en un lago de datos digital, dedicando 18 meses a su preparación. Un equipo de científicos de datos y expertos en dominios comerciales construyó repositorios centralizados de características reutilizables. El enfoque de Syneos Health es entrenar y construir modelos de IA a partir de su lago de datos preparado.
Syneos Health elimina datos obsoletos, conservando solo lo necesario para IA, paneles de control y otras aplicaciones. Larry Pickett advierte que los costos de la nube y almacenamiento de datos pueden aumentar si no se gestionan adecuadamente. La gestión eficiente de datos es crucial para controlar los gastos y garantizar un uso óptimo de los recursos tecnológicos.
El entrenamiento de modelos de lenguaje a gran escala implica costos elevados en almacenamiento y procesamiento de datos. Granica, una startup con sede en California, proporciona servicios que reducen costos y garantizan la seguridad en IA generativa. Estas soluciones ayudan a las empresas a aprovechar la IA generativa de manera eficiente y protegida.
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