Impacto del gobierno del dato en la fiabilidad de la Inteligencia Artificial Generativa
La IA generativa como chatGPT está generando un nicho de oportunidad para las organizaciones tanto para eficientar sus procesos internos como para ofrecer nuevas soluciones y modelos de negocio. Sin embargo, es fundamental para las organizaciones conocer, además de las nuevas capacidades que ofrece la IA generativa, los riesgos que entraña a la hora de utilizar u ofrecer nuevas soluciones. Entre los principales riesgos se encuentran la privacidad y protección de los datos propios de las organizaciones y la fiabilidad de las respuestas que genera la IA generativa (evitado las alucinaciones).
Por otro lado, el gobierno del dato viene siendo ya un aspecto cada vez más importante en las organizaciones para gestionar y explotar sus datos de forma controlada y eficiente. Con la IA generativa, el gobierno del dato adquiere una nueva capacidad, de cara a ayudar a generar respuestas más fiables de los sistemas de IA generativa.
Objetivos
- Conocer las dependencias de la IA generativa sobre la calidad de los datos sobre los que generan respuestas y proporcionar una guía práctica y útil sobre cómo las organizaciones pueden utilizar el gobierno del dato para generar sistemas de IA generativa más fiables.
- Entender qué es la IA generativa y qué papel juega el Retrieval Augmented Generation (RAG).
- Entender los principales riesgos de la IA generativa.
- Comprender la relación entre gobierno del dato y fiabilidad de respuesta de la IA generativa.
- Conocer las mejores prácticas de gobierno del dato para maximizar la fiabilidad de los sistemas de IA generativa.
- Conocer ejemplos y casos de uso reales de cómo aumenta la fiabilidad de la IA generativa con el adecuado gobierno del dato.
Dirigido a
Responsables de IT, Responsables del dato, Dirección General, Responsables de Desarrollo de negocio, Dirección de Marketing, CDO, Dirección de Transformación Digital y Responsables comerciales, que estén explorando plataformas y metodología de nuevos procesos comerciales vinculados a la digitalización.
Ponente
Alberto Rezola - Socio y Director de estrategia de Datu(a).
Más de 10 años de experiencia en la gestión y el análisis avanzado de datos en diferentes sectores: salud y bioinformática, industria, retail, banca y seguros. Ha desempeñado su actividad laboral tanto en centros de investigación como en empresa privada y ha diseñado, desarrollado y gestionado proyectos para entidades públicas y privadas.
Tras realizar su tesis doctoral en el CEIT en el ámbito de la biología computacional, en Vicomtech, comenzó a gestionar y desarrollar proyectos de analítica avanzada (NLP, ML, AI) en diferentes sectores como el agroalimentario, la industria, la educación o el medio ambiente, entre otros. Durante este periodo lideró los proyectos de investigación aplicada principalmente con Pymes y start-ups.
Tras esta experiencia, decidió involucrarse en el mundo del emprendizaje y las start-ups, trabajando en Quarizmi Ad Tech (una start-up enfocada a la generación de algoritmos que optimizan los anuncios y pujas de la publicidad programática de buscadores) y poniendo en marcha M4L (hoy DATUA IA), empresa cuyo objetivo principal era ofrecer servicios de consultoría y desarrollo de modelos matemáticos basados en datos para la resolución de problemas en las empresas. En 2019, M4L, bajo la marca comercial Datu(a), se convierte en la división del dato de Merkatu y, más recientemente, ha dado pie a la empresa DATUA IA que, junto al grupo Teknei, está especializada, tanto en servicios profesionales en toda la cadena de valor del dato (gobierno, gestión datos, analítica, Business Intelligence), así como en la generación de productos del dato e inteligencia artificial.
