Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés. # Estrategia de datos | **Pregunta** | **Ejemplo de respuesta** | | --- | --- | | ¿Qué tipos de datos específicos son cruciales para sus cargas de trabajo de IA generativa y a qué porcentaje de ellos se puede acceder actualmente? | Los registros de llamadas de los clientes y los datos de reseñas de productos son cruciales. En la actualidad, se puede acceder al 85% de estos tipos de datos para nuestros proyectos de IA generativa. | | ¿Cómo garantiza y mide la calidad de sus datos? | Hemos implementado métricas de calidad de los datos, que incluyen la integridad, la precisión, la coherencia y la puntualidad. Utilizamos herramientas automatizadas para evaluar estas métricas con regularidad y contamos con un equipo dedicado a la limpieza y el enriquecimiento de los datos. | | ¿Qué porcentaje de sus datos cumple con sus estándares de calidad para el uso generativo de la IA? | En la actualidad, el 78% de nuestros datos cumplen con nuestros estándares de calidad. Nuestro objetivo es alcanzar el 95% en los próximos 12 meses mediante la mejora de los procesos de limpieza de datos. | | ¿Cómo piensa generar confianza entre sus partes interesadas sobre el uso de datos en la IA generativa? | Estamos creando un consejo de ética sobre la IA, proporcionando explicaciones claras de las decisiones en materia de IA y realizando auditorías trimestrales sobre la IA para garantizar la transparencia y la imparcialidad. | | ¿Qué tan completa es su documentación sobre las fuentes y el linaje de los datos? | Mantenemos un catálogo de datos detallado que incluye los metadatos de todas nuestras fuentes de datos, incluidos el origen, la frecuencia de actualización y el uso. Usamos herramientas de linaje de datos para rastrear cómo fluyen y se transforman los datos en nuestros sistemas. | | ¿Cómo garantiza la diversidad en sus conjuntos de datos para evitar sesgos en los modelos de IA? | Obtenemos activamente datos de diversos grupos demográficos y auditamos periódicamente nuestros conjuntos de datos para detectar sesgos representativos. También utilizamos técnicas de generación de datos sintéticos para equilibrar las categorías subrepresentadas. | | ¿Cuál es su frecuencia de actualización de datos para los modelos de IA generativa críticos y cómo se determina esta frecuencia? | Los modelos críticos se actualizan semanalmente. Esta frecuencia viene determinada por las métricas de rendimiento de las pruebas A/B, y nuestro objetivo es que la degradación entre actualizaciones no supere el 2%. | | ¿Cuántas versiones de los conjuntos de datos críticos mantiene y durante cuánto tiempo? | Mantenemos las últimas cinco versiones de cada conjunto de datos críticos, con un período de retención de 18 meses para cada versión. | | ¿Cuántos equipos multifuncionales participan en sus iniciativas de IA generativa y tienen acceso a sus datos? | Tenemos tres equipos multifuncionales. Cada equipo incluye científicos de datos, expertos en el campo, especialistas en ética y analistas de negocios. | | ¿Qué políticas y prácticas de gobierno de datos tiene implementadas? | Tenemos un comité de gobierno de datos multifuncional que supervisa nuestras políticas de datos. Hemos implementado controles de acceso basados en funciones, esquemas de clasificación de datos y auditorías periódicas para garantizar el cumplimiento de nuestro marco de gobierno. | | ¿Qué medidas ha adoptado para garantizar la privacidad de los datos, obtener el consentimiento adecuado y mantener la confidencialidad? | Hemos implementado un marco integral de privacidad de datos alineado con el GDPR y la CCPA. Esto incluye obtener el consentimiento explícito para el uso de los datos, implementar técnicas de anonimización de los datos y realizar evaluaciones periódicas del impacto en la privacidad. | | ¿Qué porcentaje de sus conjuntos de datos de entrenamiento de IA se auditaron para detectar sesgos en el último trimestre? | El 70% de nuestros conjuntos de datos de entrenamiento de IA se auditaron para detectar sesgos el trimestre pasado. Estamos implementando herramientas automatizadas de detección de sesgos para realizar auditorías trimestrales al 100%. | | ¿Cuál es su capacidad de procesamiento de datos actual y cuánto prevé que necesitará para las futuras cargas de trabajo generativas de IA? | Nuestra capacidad actual es de 10 TB/day. We project needing 30 TB/day en un año y estamos ampliando nuestra infraestructura para satisfacer esta demanda. | | ¿Cuál es su estrategia para equilibrar la privacidad de los datos con las necesidades de datos de los modelos de IA generativa? | Estamos implementando técnicas avanzadas de anonimización y generación de datos sintéticos. Nuestro objetivo es aumentar los datos utilizables para la IA en un 40% y, al mismo tiempo, reducir los riesgos de privacidad en un 60% durante el próximo año. | | ¿Qué porcentaje de sus conjuntos de datos de aprendizaje automático (ML) están etiquetados con precisión y cuál es su tasa de precisión objetivo? | Actualmente, el 85% de nuestros conjuntos de datos de aprendizaje automático están etiquetados con precisión. Nuestro objetivo es lograr una tasa de precisión del 95% en el próximo trimestre mediante el empleo de técnicas de etiquetado tanto humanas como automatizadas. |