{"id":74366,"date":"2025-01-22T08:02:29","date_gmt":"2025-01-22T06:02:29","guid":{"rendered":"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/?p=74366"},"modified":"2025-01-22T11:03:34","modified_gmt":"2025-01-22T09:03:34","slug":"nitesh-bansal-curacion-datos-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/nitesh-bansal-curacion-datos-ia","title":{"rendered":"Nitesh Bansal: Por qu\u00e9 la curaci\u00f3n de datos de IA es crucial para las empresas"},"content":{"rendered":"

A medida que m\u00e1s empresas implementan la inteligencia artificial (IA)<\/a> en el lugar de trabajo, la compilaci\u00f3n de conjuntos de datos hist\u00f3ricos precisos para entrenar los modelos de IA es cada vez m\u00e1s esencial.<\/p>\n

Aunque la IA puede ofrecer ventajas significativas a las empresas que desarrollan productos digitales de vanguardia, deben centrarse en la calidad de los datos que utilizan para el entrenamiento.<\/strong><\/p>\n

Con buenos datos, los modelos pueden ayudar en muchas tareas de ingenier\u00eda de productos, como la investigaci\u00f3n, la codificaci\u00f3n, la creaci\u00f3n de prototipos y la colaboraci\u00f3n. Pero, \u00bfcon datos malos? Como dice el refr\u00e1n, “basura entra, basura sale”.<\/p>\n

Techopedia habl\u00f3 con Nitesh Bansal, CEO de R Systems<\/strong>, una empresa de ingenier\u00eda de productos y servicios digitales<\/strong>, sobre c\u00f3mo los conjuntos de datos impulsar\u00e1n un nuevo nivel de personalizaci\u00f3n en las experiencias de producto, mejorar\u00e1n la toma de decisiones sobre productos y conducir\u00e1n a una implementaci\u00f3n m\u00e1s amplia de los bucles de retroalimentaci\u00f3n continua.<\/p>\n

\u00bfAyudar\u00e1n los circuitos de retroalimentaci\u00f3n a reforzar la fiabilidad de la IA? \u00bfCu\u00e1l ser\u00e1 su impacto en los servicios sanitarios y financieros? Explora el papel de la curaci\u00f3n de datos y la IA en 2025.<\/p>\n

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