Datos sintéticos: de la publicidad exagerada a la realidad: una guía para la adopción responsable

En este artículo, desmitificamos los datos sintéticos y brindamos recomendaciones sobre cuándo, dónde, cómo y en quién confiar para una implementación responsable, segura y que agregue valor. Al utilizar la IA generativa para crear datos sintéticos , recuerde que esta tecnología no es magia, es matemática. Puede parecer mágica cuando se usa correctamente, pero eso solo sucede cuando combina lo mejor de la inteligencia humana y artificial: cuando investigadores experimentados combinan marcos de análisis patentados, seleccionan la IA/modelo correctos para la tarea específica en cuestión, inyectan datos de consumidores nuevos y útiles de personas reales, aplican ingeniería rápida de expertos en el dominio, aprovechan algoritmos de ciencia de datos perfeccionados y aprovechan bases de datos de normas y activos de datos.

En pocas palabras, la calidad y confiabilidad de los datos sintéticos dependen completamente de los datos humanos reales utilizados para crearlos y actualizarlos, así como de la experiencia de las personas que están detrás de todo ello.

También le ayudaremos a mantenerse alejado de los "vendedores de aceite de serpiente" que han surgido a raíz del potencial de la IA generativa, que carecen de los controles adecuados, la reputación, la experiencia o la validación de sus afirmaciones y pueden causar estragos en las marcas y las empresas.

Este punto de vista tiene como objetivo ayudarle a comprender el panorama actual y lo que puede deparar el futuro. Esperamos que le ayude a formarse una opinión objetiva sobre los datos sintéticos, demostrar tanto su potencial como sus riesgos y refinar las preguntas que debe plantearse a sí mismo y a sus socios antes de empezar a considerarlos.