La privacidad y la seguridad de los datos son una prioridad para los clientes cuando se embarcan en su propio viaje de IA generativa. ¿Cómo aprovechar el valor que la IA puede ofrecer y, al mismo tiempo, garantizar que se mantenga la privacidad de sus datos y evitar la información errónea y, en última instancia, evitar malas decisiones y ramificaciones para su negocio?
La privacidad y la seguridad de los datos han sido fundamentales para las iniciativas de análisis y datos, incluida la migración a la nube.
Al definir su propia estrategia para utilizar la IA generativa en su organización, lo primero que debe decidir es qué enfoque desea adoptar para su modelo de lenguaje grande (LLM). La creación de un LLM empresarial de forma segura y compatible supone que se está ejecutando el modelo en un entorno seguro que protege sus datos y los de sus clientes. También supone que elige un modelo básico que no utiliza información protegida. Y para entrenar este modelo con éxito, debe asegurarse de tener buenos datos.
La IA generativa tiene que ver con los datos; Los grandes modelos de lenguaje son tan buenos como los datos con los que se entrenan, por lo que es imperativo establecer una base de datos confiable con un tejido de datos moderno.
Mientras planifica su estrategia de implementación y sus inversiones en infraestructura para su LLM empresarial, aquí le presentamos cinco formas esenciales de garantizar que su base de datos esté segura y lista para la IA generativa:
1. Movimiento inteligente e integración de datos
Si disponede una gran cantidad de datos en una amplia gama de formatos, procedentes de una amplia gama de fuentes. Para la IA generativa, esto es realmente algo bueno, ya que los modelos de lenguaje grandes se benefician al entrenarse en grandes conjuntos de datos. Pero para permitir un flujo fluido y eficiente de esa información para optimizar la creación del contenido generado, es necesario poder identificar, recopilar y mover estos datos a un almacén de datos o lago de datos.
Aprovechando una arquitectura de replicación punto a punto segura que garantiza una baja latencia de datos y una máxima disponibilidad de datos.
2. Actualización continua de tus datos
La entrega de datos siempre actualizados permite que los grandes modelos de lenguaje se adapten, mejoren y generen resultados contextualmente relevantes y coherentes para una amplia gama de tareas y aplicaciones basadas en el lenguaje. Esto requiere un enfoque de gestión de datos que admita la captura de datos de cambios en tiempo real para ingerir y replicar datos continuamente cuando y donde sea necesario.
Al transmitir datos en tiempo real, optimiza la precisión y relevancia de los resultados que produce su modelo de lenguaje grande.
3. Transformación optimizada de tus datos
Para que sus datos estén listos para el consumo de su modelo de lenguaje grande, deben transformarse adecuadamente desde su estado sin procesar. Necesita flexibilidad para ejecutar estas transformaciones de la manera más eficiente según su sistema de destino. Por ejemplo, SQL push-down es ideal para un almacén de datos en la nube, mientras que un clúster Spark y Spark SQL son más apropiados para un lago de datos.
Asegurándose de que los modos de datos y la lógica de transformación de datos estén disponibles y se utilicen para ajustar el modelo a fin de ofrecer resultados óptimos en la generación de código generativo para entrenar su modelo.
4. Acceso a datos de calidad
La calidad de los datos es fundamental para la IA generativa, ya que influye directamente en la confiabilidad, precisión y coherencia de los resultados del modelo. Al utilizar datos de alta calidad durante el entrenamiento, el modelo puede aprender patrones y asociaciones significativos, asegurando que genere contenido valioso y contextualmente apropiado.
Cómo confía en él: aprovechando soluciones que pueden limpiar y perfilar datos automáticamente en tiempo real, para que no tenga que preocuparse por entrenar su modelo con datos incorrectos.
5. Gobernanza de tus datos
La gobernanza de datos es vital para la IA generativa porque garantiza el uso responsable y eficaz de los datos por parte de su gran modelo lingüístico. Esto se puede lograr no solo a través de estrategias y políticas establecidas para la recopilación, conservación y almacenamiento de datos, sino también a través de tecnología para automatizar estos procesos de un extremo a otro para su
canal de datos. Por ejemplo, es posible que desee proteger automáticamente los datos PII del entrenamiento del modelo.
Aprovechando las soluciones de catálogo y linaje para ayudar a encontrar y documentar automáticamente cualquier relación entre conjuntos de datos y validar la precisión y coherencia de los datos.
La capacidad de aprovechar datos de cualquier fuente, mejorar la calidad y crear un tejido de datos moderno, integral y seguro es imprescindible para tener éxito con la IA generativa (y prácticamente cualquier otra cosa que haga con sus datos).
