El Paraíso de Datos Ilimitados: ¿Tendremos Suficientes Datos para Entrenar a la IA después de 2026?
- George Márquez
- 29 ago
- 20 Min. de lectura
Actualizado: 4 sept
¿No tendremos datos propios de alta calidad a partir de 2026? Una exploración de las consecuencias de superar el umbral crítico en el que la demanda de datos de entrenamiento de IA puede superar la oferta; analizando la compleja interacción entre los avances tecnológicos, las limitaciones ambientales y la carrera por cultivar fuentes alternativas. Este artículo explora la crisis que podría llegar en 2026 cuando la demanda de datos supere la oferta, y analiza las posibles soluciones como los datos sintéticos, simulaciones y nuevas estrategias para alimentar a los modelos de IA.
El Paraíso de Datos Ilimitados para alimentar a la IA: un concepto que durante años sostuvo la promesa de una inteligencia artificial en crecimiento constante. Pero ¿Qué pasará cuando el ritmo exponencial de los modelos supere la capacidad humana para generar información útil, diversa y no redundante? En este artículo exploramos lo que varios expertos ya advierten: el inminente agotamiento de datos reales de calidad, una barrera silenciosa que podría frenar todo el progreso en IA generativa.
Desde hace más de una década, los modelos de IA han crecido alimentándose de cantidades masivas de datos disponibles en internet, documentos públicos, interacciones sociales, libros digitalizados y más. Pero hoy, expertos como Epoch AI, OpenAI y Google DeepMind advierten sobre un problema que podría cambiar el rumbo de la historia tecnológica: el agotamiento de datos de calidad para 2026 o antes.
En este artículo analizamos las causas de esta posible crisis de entrenamiento, sus consecuencias, y las posibles salidas: desde la generación de datos sintéticos hasta la creación de entornos simulados de alta fidelidad. ¿Podemos mantener el progreso de la IA sin nuevos datos? ¿O estamos ante el primer gran límite natural de la inteligencia artificial moderna?
Con el peligro de una "secuela de datos" en inteligencia artificial (IA) para 2026, particularmente en el ámbito de la capacitación en IA, es un asunto importante y complicado que impacta en múltiples avances ambientales, tecnológicos y socioeconómicos. El progreso y el desempeño futuro de los sistemas de Inteligencia Artificial y Machine Learning, que se apoyan en gran parte en grandes cantidades de datos variados y etiquetados con exactitud para aprender e inferir, podrían enfrentarse particularmente a este tipo de carencia.
Entender las complejidades de una crisis de datos de inteligencia artificial
Investigaciones e informes recientes confirman la crisis inminente en la disponibilidad de datos de alta calidad requeridos para el entrenamiento de sistemas de inteligencia artificial avanzados. La rápida utilización de estos datos por los modelos actuales de Inteligencia Artificial, como los empleados en el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y el reconocimiento de imágenes, podría estar superando la creación de nuevos datos útiles. Un reporte de la Epoch AI, por ejemplo, sugiere que la industria de la Inteligencia Artificial podría quedar sin datos de alta calidad para propósitos de entrenamiento antes de 2026.
Los escritores llevan a cabo un estudio exhaustivo para prever la futura disponibilidad de datos sin etiquetar en la red y sus consecuencias para la expansión de los modelos de aprendizaje automático. El equipo emplea dos técnicas fundamentales para sus estimaciones: (a) tasas históricas de crecimiento del tamaño de los conjuntos de datos y (b) tamaños de conjuntos de datos ideales para el computación, basados en presupuestos computacionales futuros proyectados. Así, el investigador proyecta las tendencias en el uso de datos calculando el almacenamiento total de datos sin etiquetar disponibles en internet durante las décadas venideras. Además, distingue entre datos de calidad superior y inferior dependiendo de las fuentes y los procedimientos de filtrado empleados en los grandes volúmenes de datos existentes. Las fuentes de información de alta calidad comprenden libros, reportajes de noticias, estudios científicos, Wikipedia y contenido filtrado en la web, que se perciben como fiables y útiles para propósitos de formación. No obstante, las proyecciones se fundamentan en el ritmo actual al que los modelos de Inteligencia Artificial utilizan datos y en el ritmo de expansión de las reservas de datos en línea, que son considerablemente más pausadas que los grupos de datos empleados para capacitar a la IA.
El informe predice un tipo de escenario de referencia, en el que el stock de datos lingüísticos de alta calidad, cruciales para entrenar modelos de ML efectivos y precisos, especialmente los Modelos Lingüísticos Grandes (LLM), probablemente se agotarán antes de 2026. Sin embargo, a diferencia de los datos lingüísticos de alta calidad, se espera que el stock de datos lingüísticos de baja calidad y datos de imágenes dure mucho más, con proyecciones que indican agotamiento entre 2030 y 2050 para los datos lingüísticos de baja calidad, y entre 2030 y 2060 para los datos de imágenes.
Varias razones de la próxima sequía de datos
Hay diversas razones que respaldan la falta de datos pertinentes y de excelente calidad para el entrenamiento de modelos de ML e Inteligencia Artificial. Una razón primordial de esta inminente falta de datos es el incremento exponencial en la necesidad de habilidades de IA en varios sectores, lo que demanda grandes volúmenes de datos para que los modelos de IA puedan aprender y mejorar. Se emplean cientos de gigabytes de información de texto o miles de millones de pares de imagen-texto para entrenar modelos de Inteligencia Artificial, especialmente modelos de lenguaje de gran tamaño como GPT. No obstante, la producción de estos datos podría no adaptarse al ritmo de estas exigencias, lo que también provoca inquietud respecto a las restricciones de sostenibilidad en el avance de la IA. En realidad, el efecto medioambiental del entrenamiento de la Inteligencia Artificial, que demanda significativos recursos energéticos e hídricos, añade un nivel extra de complejidad al problema. Se anticipa que para 2026, los centros de datos, esenciales para guardar y manejar los datos requeridos para la Inteligencia Artificial, dupliquen su uso de energía, lo que generará una considerable presión sobre los recursos de energía. El agua empleada para enfriar estos centros de datos también representa una inquietud, en particular en zonas que ya se encuentran con escasez de agua.
En contraposición, normativas de privacidad tales como la Ley de Inteligencia Artificial de la Unión Europea (Ley de IA de la UE), o el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD), y la Ley de Portabilidad y Responsabilidad del Seguro Médico (HIPAA), establecen normas rigurosas acerca de cómo se pueden recolectar, utilizar y divulgar los datos personales. Estas limitaciones buscan salvaguardar la privacidad de los individuos, pero también pueden restringir significativamente la disponibilidad de datos para proyectos de Inteligencia Artificial y Machine Learning en diversas zonas del planeta. Específicamente, la información delicada, que abarca datos personales, financieros y de salud, frecuentemente no puede ser divulgada o empleada más allá de contextos particulares, lo que intensifica la falta de datos. Las inquietudes éticas respecto al uso y posible uso indebido de la Inteligencia Artificial, junto con las sensibilidades culturales, pueden limitar la disponibilidad de datos en función de las situaciones. Elementos como la privacidad del usuario, el permiso para el uso de datos, junto con la adecuación cultural de los métodos de recolección de datos, pueden restringir significativamente el volumen y la magnitud de los grupos de datos que pueden ser recolectados y utilizados éticamente para el entrenamiento de Inteligencia Artificial y Machine Learning.
Un elemento crucial que contribuye a la falta de datos es su calidad. Respecto a la calidad, numerosos grupos de datos muestran inexactitudes, inconsistencias y valores ausentes, lo cual puede producir datos falsos y modelos de baja confiabilidad. La labor requerida para depurar y preprocesar los datos para que se ajusten a los criterios de calidad de entrenamiento puede ser significativa, lo que resulta en una escasez de datos de alta calidad. De manera parecida, los modelos de aprendizaje supervisado, comunes en el aprendizaje automático (ML), necesitan datos etiquetados para su formación. El procedimiento de etiquetado de datos es lento, arduo y demanda la participación humana para registrar y clasificar con exactitud los elementos de datos.
Este procedimiento puede restringir considerablemente la disponibilidad de datos etiquetados, en particular para actividades que demandan un alto grado de experiencia en el dominio o para lenguajes y contextos con escasos recursos. La complejidad de algunos campos demanda habilidades especializadas para recolectar y etiquetar datos de manera precisa. La falta de especialistas capaces de entender y registrar datos en campos concretos restringe la disponibilidad de grupos de datos de alta calidad y específicos del dominio. Esta carencia de experiencia puede ser especialmente intensa en campos en desarrollo o de nicho de investigación y aplicación.
Otra característica de la calidad de la información es el sesgo. El problema del sesgo en los datos de entrenamiento puede representar un reto significativo, generando modelos de Inteligencia Artificial que mantienen o incluso intensifican las desigualdades ya existentes. Los prejuicios pueden emerger de muestras de datos no representativas, lo que conduce a modelos con un desempeño insatisfactorio para los grupos no representados. Los intentos de reducir el sesgo pueden dificultar aún más los procedimientos de recolección y clasificación de datos, contribuyendo a la falta de datos útiles.
La recolección, el almacenamiento y el manejo de grandes volúmenes de datos demandan considerables recursos tanto tecnológicos como económicos. Igualmente, en naciones y áreas geográficas más desfavorecidas, las startups y las organizaciones de menor tamaño pueden encontrar obstáculos para obtener el hardware y software requeridos, lo que complica la recolección y utilización de grandes cantidades de datos. Esta restricción de recursos puede provocar una dependencia de grupos de datos más reducidos y menos variados, lo que empeora la falta de datos y crea significativos focos de inequidad en los datos.
Apple ha llegado a un acuerdo para licenciar millones de imágenes de Shutterstock con el fin de entrenar sus modelos de IA . Otras empresas tecnológicas, como Google, Meta y Amazon, han obtenido acuerdos similares con Shutterstock para desarrollar motores visuales de IA. La noticia del acuerdo con Apple llega mucho después de su firma a finales de 2022, y se espera que le cueste a Apple hasta 50 millones de dólares. Esto se suma a las noticias sobre negociaciones previas entre Apple y varias editoriales para un entrenamiento similar de modelos de lenguaje extenso (LLM) de IA utilizando contenido de artículos periodísticos. Conde Nast, IAC y NBC se encuentran entre los grandes medios de comunicación que supuestamente han estado en conversaciones con Apple para licenciar su contenido. — Appleinsider.
Efectos socioeconómicos de la falta de datos
Una potencial serie de datos para 2026 como marco inicial tiene significativas repercusiones socioeconómicas que engloban varios sectores y comunidades. La aportación de la Inteligencia Artificial a la economía mundial es significativa y está en aumento; se proyecta que podría llegar a 15,7 billones de dólares para 2030. De acuerdo con un reciente reporte de McKinsey, la Inteligencia Artificial generativa posee la capacidad de incrementar el valor equivalente a entre 2,6 y 4,4 billones de dólares al año en los 63 casos de uso estudiados. Por otro lado, el Producto Interno Bruto total del Reino Unido en 2021 alcanzó los 3,1 billones de dólares. El efecto de la Inteligencia Artificial se incrementaría entre un 15% y un 40%, y la proyección casi se duplicaría si consideramos el efecto de incorporar la IA generativa al software que se emplea actualmente para actividades más allá de esos contextos de uso. Si se implementan completamente los casos de uso, la tecnología tiene el potencial de producir un valor que oscile entre 200 000 y 340 000 millones de dólares al año en todo el sector bancario. También es notable el posible efecto en el comercio minorista y en los productos de consumo envasados: entre 400.000 y 660.000 millones de dólares anuales.
Para entender cómo la falta de información de inteligencia artificial impacta en la tecnología, el desarrollo económico, el empleo y el bienestar social, es imprescindible entender cómo impacta en la sociedad y la economía. Las tecnologías de Inteligencia Artificial y Machine Learning han jugado un papel crucial en fomentar la innovación y el desarrollo económico en áreas como la salud, las finanzas, el transporte y la producción recientemente. La falta de datos de alta calidad podría frenar significativamente el avance tecnológico, restringiendo el potencial de la Inteligencia Artificial para solucionar problemas complicados y optimizar la eficiencia. Esta ralentización podría impactar negativamente en la competitividad mundial y el desarrollo económico, especialmente para los sectores y naciones que encabezan la investigación y uso de la IA.
El avance y la aplicación de tecnologías de Inteligencia Artificial han generado, y continuarán generando, nuevas oportunidades de empleo y han demandado nuevas competencias en el ámbito laboral mundial. Una falta de datos podría obstaculizar el progreso de la IA, afectando el empleo en sectores que la impulsan al obstaculizar la generación de nuevos empleos y la necesidad de competencias vinculadas a ella. No obstante, al contrario, podría incrementarse la necesidad de profesionales formados en generación, curación y generación de datos artificiales, destacando así la importancia de que los programas de educación y formación se ajusten a estas nuevas exigencias.
A corto plazo, hasta 2026, si las proyecciones de falta de datos se concretan, se anticipa un incremento considerable en el costo de los datos de alta calidad. Conforme las tecnologías de Inteligencia Artificial continúan progresando y se incrementa la necesidad de conjuntos de datos avanzados, es posible que la falta de estos datos aumente los gastos. Esto es particularmente relevante para los datos que no solo poseen una alta calidad, sino que también son lo suficientemente variados y amplios para entrenar de manera eficiente modelos de Inteligencia Artificial complejos. El principio de oferta y demanda establece que, conforme se reduce la disponibilidad de datos de alta calidad, se incrementa el gasto para las entidades de obtener o acceder a dichos datos.
Frente al futuro, hasta el año 2050, la evolución de los precios de los datos se basará en gran medida en la efectividad con la que las comunidades de inteligencia artificial y ciencia de datos enfrenten los retos de la falta de datos. Las avances en la creación de datos artificiales, el incremento en la eficacia de los datos y la creación de nuevas fuentes de información podrían atenuar las consecuencias de una falta de datos. Si estos esfuerzos resultan exitosos, podrían estabilizar o incluso disminuir el precio de los datos en el largo plazo. No obstante, si estos retos parecen inalcanzables, la constante falta de datos de alta calidad podría provocar precios estables o incluso un incremento en los mismos.
Desde un punto de vista económico, el incremento en el precio de los datos puede conllevar diversas repercusiones socioeconómicas. Las entidades de menor tamaño y las empresas emergentes pueden enfrentar cada vez más obstáculos para competir en el desarrollo de Inteligencia Artificial debido a los elevados costos de obtención de los datos requeridos. Esto podría resultar en un fortalecimiento de la innovación en IA en empresas más grandes y con mayor solidez financiera, lo que podría obstaculizar la innovación y disminuir de manera desequilibrada la diversidad en el ecosistema de IA. Además, el incremento en el valor de los datos puede impulsar el desarrollo de los mercados de datos y las iniciativas de intercambio de datos, dado que las entidades aspirarían a obtener ganancias de sus activos de datos. Esto podría crear nuevos esquemas empresariales y posibilidades de cooperación entre sectores. El reto de la falta de datos también podría fomentar la innovación en el uso y generación de los mismos. Podría centrarse más en el desarrollo de modelos de inteligencia artificial más eficaces que necesiten menos información, la utilización de datos artificiales y los progresos en el intercambio de datos y la cooperación, respetando la privacidad y los aspectos éticos. Estas modificaciones podrían llevar a ecosistemas de Inteligencia Artificial más robustos y sostenibles que requieran menos de grandes volúmenes de datos.
No obstante, en un contexto inicial, la falta de datos de alta calidad intensificaría las inequidades presentes en el desarrollo y la puesta en marcha de la Inteligencia Artificial. Las entidades y naciones más adineradas con más recursos para recolectar o obtener datos podrían sostener o incluso incrementar su dominio en innovación en IA, mientras que las organizaciones más pequeñas y los países en vías de desarrollo podrían quedarse aún más rezagadas. Esta desigualdad y la aparición del "capitalismo de datos" podrían incrementar la brecha digital, restringiendo la disponibilidad de las ventajas de las tecnologías de Inteligencia Artificial para las comunidades infrarepresentadas y agravando las inequidades socioeconómicas.
Adicionalmente, el esfuerzo por recolectar más información para atenuar los impactos de una serie de datos podría llevar a un incremento en las prácticas de recolección de datos oscuros que podrían violar la privacidad y los criterios éticos. Las entidades podrían verse tentadas a ignorar las inquietudes relacionadas con la privacidad en la urgencia de reunir la información necesaria para el entrenamiento de IA, lo que genera serios dilemas éticos y posiblemente disminuye la confianza pública en las tecnologías de IA.
La potencial falta de datos para 2026 representa grandes retos para el sector de la Inteligencia Artificial, lo que probablemente se reflejará en un incremento en los gastos de los datos a corto plazo. El desarrollo futuro de los precios de los datos para la Inteligencia Artificial se basará en la habilidad de la industria para innovar y ajustarse a estos retos. Las repercusiones socioeconómicas de estos avances son significativas y impactan en todas las áreas, desde la rivalidad en el mercado hasta la inequidad económica a nivel mundial. Enfrentar estos retos demandará un trabajo conjunto y la cooperación de la comunidad de la Inteligencia Artificial, los líderes políticos y los participantes del sector.
Soluciones vanguardistas y perspectivas futuras
Para reducir el peligro de una serie de datos y sus consecuencias, se están investigando varias tácticas. Esto abarca la optimización de los algoritmos de Inteligencia Artificial para emplear de manera más eficaz los datos actuales, la creación de datos artificiales y la búsqueda de nuevas fuentes de datos de entrenamiento, como textos digitalizados previos a la era de internet. Adicionalmente, los modelos multimodales podrían exhibir un desempeño superior al de los modelos monomodales a través del aprendizaje por transferencia. Esto incrementaría de manera eficiente el acervo de datos para cubrir una mezcla de los acervos de todas las variantes de datos.
Esta perspectiva sugiere una interacción dinámica donde la IA no solo consume datos, sino que también facilita su creación, compensando potencialmente los desafíos que plantea la escasez de datos.
Una de las rutas más alentadoras por las que la Inteligencia Artificial puede ayudar a mitigar la falta de datos es la creación de datos artificiales. Los datos sintéticos son información producida de manera artificial que replica las características estadísticas de los datos reales sin incluir información genuina. Métodos como las Redes Generativas Antagónicas (GAN), los Autocodificadores Variacionales (VAE) y los Campos de Radiancia Neural (NeRF) se encuentran en la primera línea de producción de datos artificiales. Estos procedimientos pueden generar conjuntos de datos variados y de excelente calidad que se pueden emplear para capacitar modelos de Inteligencia Artificial en situaciones donde los datos reales son limitados, delicados o costosos de recolectar.
Las tecnologías de Inteligencia Artificial también juegan un papel fundamental en la optimización de la recolección y la calidad de los datos. Los sistemas de recolección de datos basados en Inteligencia Artificial pueden automatizar la recolección de información de diferentes fuentes, tales como sensores, aparatos del Internet de las Cosas (IoT) e interacciones en línea, asegurando así un flujo constante de datos. Además, la Inteligencia Artificial tiene la capacidad de tratar problemas habituales de calidad de los datos, tales como la inconsistencia, la falta de precisión y la incompletitud, mejorando de esta manera el conjunto de datos a disposición para el entrenamiento y el análisis. Las tecnologías de Inteligencia Artificial también juegan un papel fundamental en la optimización de la recolección y la calidad de los datos. Los sistemas de recolección de datos basados en Inteligencia Artificial pueden automatizar la recolección de información de diferentes fuentes, tales como sensores, aparatos del Internet de las Cosas (IoT) e interacciones en línea, asegurando así un flujo constante de datos. Además, la Inteligencia Artificial tiene la capacidad de tratar problemas habituales de calidad de los datos, tales como la inconsistencia, la falta de precisión y la incompletitud, mejorando de esta manera el conjunto de datos a disposición para el entrenamiento y el análisis.
La conexión simbiótica entre los Datos Abiertos y la Inteligencia Artificial ilustra aún más cómo la IA puede aportar al crecimiento del escenario de datos. Las propuestas de Datos Abiertos ofrecen conjuntos de información de acceso público que pueden fomentar la investigación y el progreso de la Inteligencia Artificial [6]. Por otro lado, la Inteligencia Artificial puede incrementar el valor de los Datos Abiertos al examinar y obtener información de estos grupos de datos. Esto podría incentivar la divulgación de más información abierta por gobiernos y entidades.
Es crucial que la idea de que la Inteligencia Artificial no solo consume, sino también produce datos, sea una respuesta persuasiva a la potencial falta de datos para 2026. Conforme los sistemas de Inteligencia Artificial se incorporen más a las interacciones humanas y al entorno físico, podrán generar nuevos flujos de información valiosos para el progreso y la formación de la IA. En este contexto, resulta imprescindible investigar cómo la interacción de la Inteligencia Artificial con los seres humanos, su ambiente y el universo físico puede aportar de manera implícita a la creación de nuevos datos y cómo las organizaciones pueden prepararse estratégicamente para este camino del El Paraíso de Datos Ilimitados.
Los sistemas con intervención humana (HitL) implican a individuos en los procesos de anotación de datos de Inteligencia Artificial y toma de decisiones, lo que puede incrementar significativamente la calidad y variedad de los datos producidos. Al incluir la experiencia humana, HitL tiene la capacidad de generar, con restricciones, conjuntos de datos etiquetados de alta calidad, fundamentales para la capacitación de modelos de Inteligencia Artificial. Por ejemplo, en el sector de la salud, HitL puede emplearse para capturar imágenes médicas con exactitud experta, generando conjuntos de datos valiosos para la capacitación de sistemas de Inteligencia Artificial de diagnóstico.
Igualmente, las herramientas de Inteligencia Artificial colaborativa, como la Interfaz de Negotiación de Generación (GenNI), promueven la interacción entre humanos e Inteligencia Artificial en la creación de texto descriptivo y otros materiales. Estas herramientas tienen la capacidad de producir grandes cantidades de datos de texto anotados, que posteriormente pueden emplearse para capacitar y perfeccionar modelos de procesamiento del lenguaje natural.
Un ejemplo sobresaliente de la interacción entre humanos y inteligencia artificial en la actualidad para el desarrollo de datos a gran escala lo proporcionan las herramientas de atención al cliente basadas en Inteligencia Artificial, como los chatbots y los asistentes virtuales, capaces de producir volúmenes masivos de datos de conversación. Estos datos pueden examinarse no solo en términos de contenido bruto, sino también para potenciar la comprensión de la Inteligencia Artificial del lenguaje y el comportamiento humano, generando así sistemas de IA más avanzados.
El Paraíso de Datos Ilimitados
Para datos de alta calidad destinados a nichos particulares, los actores con grandes presupuestos podrían incrementar la producción de datos con una inversión adecuada, particularmente en el escenario de datos de alta calidad. Algunas opciones incluyen la grabación masiva de pantallas o la supervisión a gran escala. Específicamente, las grandes transformaciones económicas podrían influir de manera significativa en la generación de datos de esta forma. Por ejemplo, la amplia adopción de vehículos autónomos conduciría a una cantidad nunca antes vista de grabaciones de vídeo en trayectos terrestres. Las herramientas de Inteligencia Artificial en el sector de la salud, como las empleadas para registrar datos patológicos, tienen la capacidad de producir grupos de datos exhaustivos que contienen estructuras de datos de decisión a razonamiento, lo que aporta datos útiles para el entrenamiento de modelos de IA en el diagnóstico médico. Igualmente, los sistemas de inteligencia artificial empleados en la vigilancia ambiental pueden producir información acerca de los niveles de polución, los patrones del clima y otros elementos ambientales. Estos datos pueden emplearse para capacitar modelos de Inteligencia Artificial con el objetivo de anticipar cambios en el medio ambiente e informar en la toma de decisiones políticas.
Específicamente, el avance acelerado de la robótica y los sistemas autónomos, como los empleados en la producción de vehículos autónomos, junto con los modelos de acción a gran escala (LAM), produce datos sensoriales, operativos e interactivos que pueden emplearse para capacitar modelos de Inteligencia Artificial para una mejor comprensión e interacción con el mundo físico. Tecnologías como la realidad aumentada (RA) tienen el potencial de transformar la manera en que los seres humanos interactúan con la realidad y generar grandes vías para la recolección de información visual para la Inteligencia Artificial. Igualmente, el aprendizaje visual en contexto real puede adaptarse a flujos de información en tiempo real. Por ejemplo, en los últimos tiempos, los científicos de Apple han creado un sistema de inteligencia artificial denominado ReALM ( Resolución de referencia como modelado de lenguaje ) capaz de entender referencias ambiguas a entidades en pantalla, además de contexto conversacional y de fondo, lo que facilita interacciones más auténticas con los asistentes de voz.
Al producir nuevos datos y mejorar la calidad de los conjuntos de datos ya existentes, la Inteligencia Artificial puede fomentar la innovación en todos los sectores, promoviendo el desarrollo económico y la creación de nuevos productos y servicios. El escenario fluctuante de la generación y análisis de datos propulsados por la Inteligencia Artificial generará nuevas posibilidades de empleo y exigirá competencias en ciencia de datos, desarrollo de IA y generación de datos artificiales.
No obstante, un peligro y riesgo inherente a la generación y manejo de datos impulsados por Inteligencia Artificial es el problema de la recursión, que usualmente podría propiciar un desplome del saber. Es crucial identificar y tratar los potenciales desafíos de desarrollar sistemas de Inteligencia Artificial que se apoyen demasiado en los resultados de otros.
Este panorama puede equipararse a una versión avanzada del juego "teléfono", en la que los LLM o agentes fundamentan sus respuestas en síntesis o datos producidos por otros sistemas de Inteligencia Artificial.
Estas dependencias de replicación pueden causar un deterioro en la calidad y la confiabilidad de los datos durante las iteraciones. Para prevenirlo, es imprescindible aplicar estrategias que distingan de manera clara los datos producidos por humanos de los producidos por Inteligencia Artificial. Esta diferenciación es crucial para asegurar la integridad y confiabilidad de los datos producidos y utilizados por los sistemas de inteligencia artificial.
Una estrategia para reducir estos riesgos consiste en preservar el acceso a datos y textos originales y no intermediados. Por ejemplo, esto puede conseguirse a través de un método de generación aumentada de recuperación meticulosamente elaborado, que facilita la preservación de los extremos diversos y ricos del saber. Este método resalta la relevancia de disponer de una base firme de fuentes primarias de las que los sistemas de Inteligencia Artificial puedan obtener datos. Además, el método de producir varios resultados y posteriormente implementar un proceso de reclasificación ofrece otra alternativa factible. Esta metodología no solo incrementa la variedad del contenido producido por Inteligencia Artificial, sino que también eleva la posibilidad de generar resultados exactos y pertinentes al dar prioridad a las fuentes más fiables. Estas estrategias son fundamentales para mantener la profundidad y amplitud del conocimiento accesible a los sistemas de IA, a la vez que protegen contra la dilución de la calidad de la información inherente a las dependencias recursivas.
Consideraciones finales
Hay retos para mantener el desarrollo de la IA, pero sus propias habilidades para producir, perfeccionar y emplear datos ofrecen un contraproceso persuasivo. Esto indica con certeza que la Inteligencia Artificial puede ser tanto receptora como gestora de datos, lo que podría contribuir a disminuir los impactos de la falta de estos. Conforme las tecnologías de Inteligencia Artificial siguen progresando, su función en la estructuración del escenario de datos será esencial para enfrentar los retos y las posibilidades socioeconómicas de la era digital.
Las entidades necesitan destinar recursos a infraestructura de Inteligencia Artificial que apoye la generación de datos, incluyendo sensores de vanguardia, dispositivos de IoT y soluciones de almacenamiento de información.
Esta infraestructura facilitará la recolección y el manejo de datos producidos a través de las interacciones entre la Inteligencia Artificial y los seres humanos, además de su interacción con el mundo físico. Es imprescindible establecer políticas robustas de gobernanza de datos para asegurar que los datos producidos a través de Inteligencia Artificial sean de excelente calidad, procedentes de fuentes éticas y respeten las regulaciones. Esto abarca normativas de privacidad, protección y manejo de datos. Mantenerse actualizado en Inteligencia Artificial y tecnologías asociadas permitirá a las organizaciones descubrir nuevas formas de producir datos.
Así pues, es esencial fomentar la alfabetización y las capacidades en Inteligencia Artificial en el ámbito laboral. Los programas de formación y los seminarios pueden asistir a los trabajadores en la comprensión de cómo manejar herramientas de Inteligencia Artificial y aportar a los procesos de producción de datos. La cooperación entre disciplinas interdisciplinarias puede producir usos innovadores de la inteligencia artificial que originen nuevos tipos de información. Específicamente, la cooperación entre ingenieros, científicos de datos y especialistas en el campo puede generar sistemas de Inteligencia Artificial que produzcan información en campos concretos como las ciudades inteligentes o la agricultura de precisión.
Al destinar recursos estratégicos a infraestructura de IA, promover la alfabetización en IA, implementar políticas de gobernanza de datos, impulsar la cooperación interdisciplinaria y monitorear los progresos en IA, las organizaciones pueden estar listas para utilizar la IA como instrumento de generación de datos. Este enfoque proactivo enfrentará los retos de la falta de datos e incentivará la innovación y el desarrollo en el área de la Inteligencia Artificial.
La falta de datos en Inteligencia Artificial y Machine Learning es resultado de una mezcla de retos técnicos, éticos, jurídicos y de recursos. Enfrentar este problema a corto y largo plazo demanda un enfoque sumamente inteligente y estratégico, que comprende el avance en técnicas de recolección y etiquetado de datos más eficaces, progresos en métodos de aprendizaje no supervisado y semisupervisado, y políticas que balanceen las inquietudes acerca de la privacidad con la demanda de datos. Adicionalmente, promover la cooperación entre el ámbito académico, el sector industrial y el gobierno para compartir información y recursos puede contribuir a atenuar las consecuencias de la falta de datos.
El mito del “Internet infinito” ha sido el combustible silencioso del desarrollo de la inteligencia artificial moderna. Sin embargo, estamos cerca de una frontera: la saturación de datos útiles y únicos para entrenar modelos potentes. Esta escasez no es una simple falta de espacio digital, sino un límite fundamental que combina restricciones éticas, técnicas y ambientales.
¿La solución? No basta con reciclar datos antiguos o generar texto infinito. Debemos reinventar la manera en que producimos, seleccionamos y utilizamos información. El futuro de la IA no solo depende del poder computacional, sino de nuestra capacidad para crear datos relevantes, diversos, responsables y útiles. El paraíso de datos se está cerrando. Es hora de diseñar el siguiente ecosistema informativo.
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Fuentes: BlogBoard, Infra Data, Google Trends.
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