{"id":44509,"date":"2024-08-02T12:50:04","date_gmt":"2024-08-02T10:50:04","guid":{"rendered":"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/?p=44509"},"modified":"2024-08-02T04:01:05","modified_gmt":"2024-08-02T02:01:05","slug":"seguridad-empresa-datos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/seguridad-empresa-datos","title":{"rendered":"Su CEO puede estar preparado para la IA, pero sus datos no lo est\u00e1n"},"content":{"rendered":"

La preocupaci\u00f3n por los datos dudosos ha estado con nosotros desde los albores de las hojas de c\u00e1lculo. Ahora que la GenAI ha irrumpido en escena, se culpa a los datos cuestionables de las alucinaciones<\/a> y otros comportamientos extra\u00f1os que asolan habitualmente a los LLM<\/a>.<\/strong><\/p>\n

La calidad de los datos determina la fiabilidad de los resultados de la IA. Si no se tiene plena confianza en las cadenas, flotadores, bools, chars, enums y matrices que se introducen en un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico<\/a>, no se puede estar seguro al 100% de las respuestas que escupe o de las inferencias que hace.<\/p>\n

Para confiar en la IA, se necesitan datos fiables.<\/strong> \u00bfC\u00f3mo pueden los equipos de MLOps garantizar que sus conjuntos de entrenamiento sean siempre adecuados?<\/p>\n

\n

Puntos clave<\/span><\/h2>\n