En una era donde cada clic, cada interacción y cada rastro digital se registra y almacena, ha surgido una nueva carrera, no por recursos físicos, sino por el oro virtual de nuestro tiempo: los datos. Los conjuntos de datos de inteligencia artificial, en particular, se han convertido en un bien codiciado que empresas, gobiernos e instituciones de investigación recopilan, refinan y monetizan con fervor. Al igual que durante la histórica Fiebre del Oro en California, nos encontramos en los albores de una era en la que las herramientas de los buscadores de fortuna ya no serán palas y tamices, sino algoritmos y potencia informática.
La nueva veta de oro del mundo techno
Las cifras hablan por sí solas: se prevé que el mercado de conjuntos de datos de entrenamiento de IA, valorado en 3200 millones de dólares en 2025, alcance los 6980 millones de dólares en 2029, con una impresionante tasa de crecimiento anual del 21,5 %. Este vertiginoso desarrollo subraya la importancia crucial de los conjuntos de datos de alta calidad en nuestro sistema económico, cada vez más impulsado por la IA.
«Los datos son el nuevo petróleo»: esta frase del matemático británico Clive Humby se ha convertido en un mantra muy citado en los últimos años. Pero, como bien señala el blog de Unitlab, lo valioso no son los datos en bruto, sino su procesamiento y refinamiento. Así como el petróleo crudo solo cobra valor al refinarse para obtener gasolina, plástico o productos químicos, los datos deben clasificarse, depurarse, anotarse y estructurarse para alcanzar su máximo potencial.
La Comisión Europea predice que la economía de datos en los países de la UE-27 podría crecer de 325 000 millones de euros en 2019 a más de 550 000 millones de euros en 2025, lo que equivale aproximadamente al 41 % del PIB total de la UE. A nivel mundial, la IA podría aportar hasta 15,7 billones de dólares a la economía mundial para 2030, según un estudio de PwC.
De la materia prima al producto refinado: la cadena de valor de los datos
En la economía de datos moderna, ya no basta con poseer grandes cantidades de información. El verdadero arte reside en transformar estos datos sin procesar en información valiosa y modelos de IA entrenados.
Los datos existen en diversos formatos, cada uno con sus propias características y desafíos —explica el blog de DataHub Analytics—. La mayoría de los datos se encuentran en estado bruto, desestructurado y fragmentado. Las empresas están inundadas de datos de diversas fuentes (redes sociales, comentarios de clientes, datos de ventas, datos de sensores, etc.), todos almacenados en diferentes formatos y, a menudo, aislados entre departamentos.
Aquí es donde la IA entra en escena como un "alquimista moderno": puede transformar datos sin procesar y caóticos en información valiosa que impulsa el éxito empresarial. Mediante potentes algoritmos y aprendizaje automático, la IA puede procesar enormes cantidades de datos, identificar patrones y predecir tendencias futuras con una precisión notable.
DataScientist42: "Dedicamos el 801 % de nuestro tiempo a limpiar y estructurar datos antes siquiera de comenzar el entrenamiento de aprendizaje automático. Esta es la parte invisible del iceberg de la IA que nadie ve. #AIDataIsTheNewGold #MLOps"
Conjuntos de datos de alto valor: los puntos fuertes de la minería de datos
No todos los conjuntos de datos tienen el mismo valor. La Comisión Europea ha acuñado el término «Conjuntos de Datos de Alto Valor» (HVD), que se refiere a los datos que pueden generar el mayor valor para la sociedad, la economía y el medio ambiente. Estos HVD son especialmente importantes dada la proliferación de aplicaciones de IA y aprendizaje automático en diversos campos.
La calidad y la integridad de un conjunto de datos de entrenamiento son cruciales porque permiten que los algoritmos de IA, especialmente los modelos de aprendizaje automático, aprendan y comprendan patrones y relaciones dentro de los datos, mejorando así la capacidad del modelo para transferir su conocimiento a casos desconocidos.
Se espera que el mercado de análisis de big data, valorado en 271.830 millones de dólares en 2022, alcance la asombrosa cifra de 745.150 millones de dólares para 2030, con una tasa de crecimiento anual compuesta del 13,5 %. Estas cifras subrayan el enorme valor que las empresas otorgan al análisis y el aprovechamiento de los datos.
Minería de datos: desafíos en la nueva fiebre del oro
Al igual que la minería de oro tradicional, la minería de datos también presenta numerosos desafíos y riesgos. Una pregunta fundamental que preocupa a muchas empresas e investigadores es: "¿Cuánto vale mi conjunto de datos?".
A pesar de la evidente importancia de los datos en las empresas modernas, algunas preguntas fundamentales siguen sin respuesta: "¿Qué es el valor de los datos? ¿Cómo se puede cuantificar?". El "valor" de los datos a menudo solo se entiende cuantitativamente cuando se utilizan en una aplicación y se evalúan los resultados, por lo que actualmente es difícil evaluar el valor del big data.
Ético de IA: «El valor de los datos no solo reside en su tamaño, sino también en su calidad, diversidad y recopilación ética. Debemos dejar de tratarlos como materias primas y empezar a respetarlos como artefactos culturales y sociales. #DataEthics #ResponsibleAI»
La presupuestación de datos es otro tema complejo. Recopilar conjuntos de datos para IA es una tarea laboriosa, costosa y compleja. Para los profesionales, invertir en datos suele ser un salto a lo desconocido. Surgen dos preguntas clave: 1) ¿Cuál es el rendimiento de saturación esperado de un modelo de IA con una cantidad determinada de datos? Y 2) ¿Cuántos datos adicionales se necesitan para lograr una mejora de rendimiento determinada?
Datos sintéticos: la nueva frontera del desarrollo de la IA
Un avance prometedor en los conjuntos de datos de IA son los datos sintéticos. Si bien los datos del mundo real siempre son la mejor fuente de información, suelen ser costosos, desequilibrados, inaccesibles o inutilizables debido a restricciones de privacidad y regulatorias.
Los datos sintéticos ofrecen una solución elegante: se generan artificialmente mediante simulaciones o algoritmos informáticos, pero conservan las propiedades estadísticas y las distribuciones del conjunto de datos original, reflejando así los datos reales. Esta tecnología permite la generación de datos bajo demanda, en cualquier cantidad y con especificaciones precisas.
La Comisión Europea estima que la economía de datos en Europa alcanzará un valor de 1 billón de dólares para 2025, equivalente al 61 % del PIB de la región. Con la llegada de los datos sintéticos, este valor podría aumentar significativamente.
El ecosistema de la economía de datos: ¿Quiénes son los ganadores?
En la nueva fiebre del oro de los datos, diversos actores a lo largo de la cadena de valor se están posicionando. Las empresas de telecomunicaciones, que ya proporcionan la infraestructura digital, tienen una oportunidad especial para facilitar la creación de ecosistemas de datos. Sin embargo, sorprendentemente, su participación en los ecosistemas de datos se encuentra entre las menos desarrolladas de todos los sectores: solo el 19 % está fortaleciendo las iniciativas existentes de ecosistemas de datos, en comparación con el 4 % en la industria de generación de energía.
La distribución geográfica de los beneficios económicos derivados de la IA revela patrones interesantes: se prevé que China obtenga los mayores beneficios económicos de la IA, con un aumento del PIB del 26 % en 2030, seguida de América del Norte con un 14,5 %. En conjunto, estas regiones representarán aproximadamente el 70 % del impacto económico global.
Análisis en tiempo real: la nueva fiebre del oro
Las tecnologías de bases de datos nativas de la nube están revolucionando las capacidades de análisis en tiempo real en todos los sectores, al permitir a las organizaciones extraer información útil de conjuntos de datos masivos con una latencia mínima. Estas tecnologías incluyen la optimización del almacenamiento en columnas, el procesamiento en memoria y la transmisión de datos.
CloudArchitect: «El análisis de datos en tiempo real ya no es solo un lujo, sino una necesidad. Las empresas que no puedan tomar decisiones en segundos serán superadas por aquellas que sí puedan. #RealTimeAnalytics #CloudNative»
El valor comercial del análisis en tiempo real se demuestra en estudios de casos de comercio electrónico, servicios financieros y manufactura, al tiempo que se reconocen los desafíos de implementación relacionados con la calidad de los datos, la gestión de costos, las brechas de habilidades y la complejidad arquitectónica.
La dimensión ética de la fiebre del oro de los datos
Con el crecimiento exponencial de la economía de datos, también aumentan las preocupaciones éticas. La creciente disponibilidad de datos personales ha dado lugar a regulaciones más estrictas y políticas interesadas por parte de los gigantes tecnológicos. La inteligencia artificial es un devorador de datos que evita lo explícitamente personal en favor de la información recopilada. Ambas tendencias plantean preguntas complejas sobre la propiedad de este valioso recurso subyacente.
“El mantra de mediados de la década de 2000 de que ‘los datos son el nuevo petróleo’ está cobrando nueva vida: aprovecharlos y refinarlos para crear anuncios personalizados se ha vuelto más difícil, debido a la creciente regulación y las políticas egoístas de los gigantes tecnológicos”, informa The Economist.
Mirando hacia el futuro: la próxima fase de la fiebre del oro de los datos
La convergencia de análisis sin servidor, integración de IA, computación de borde y consultas federadas promete transformar aún más la forma en que las organizaciones aprovechan los conocimientos en tiempo real para obtener una ventaja competitiva en la economía digital.
La IA y el big data también se utilizan cada vez más en operaciones sensibles y la gestión de desastres. Numerosos casos de uso han demostrado que la IA puede garantizar un suministro eficaz de información a ciudadanos, usuarios y clientes en tiempos de crisis.
«La inteligencia artificial es un término de moda que impacta a todas las industrias del mundo. Con la llegada de una tecnología tan avanzada, siempre existirá la duda sobre su impacto en nuestra vida social, nuestro medio ambiente y nuestra economía, lo cual influye en todos los esfuerzos por el desarrollo sostenible», advierten los investigadores.
Conclusión: Los buscadores de oro del siglo XXI
La analogía de que "los datos son el nuevo oro" cobra cada día mayor relevancia en nuestro mundo cada vez más conectado e impulsado por la IA. Al igual que en la fiebre del oro histórica, las mayores ganancias hoy en día no provienen necesariamente de quienes simplemente acumulan grandes cantidades de datos, sino de quienes proporcionan las herramientas, la infraestructura y los métodos para procesar, analizar y monetizar eficazmente esos datos.
El futuro pertenece a quienes no solo pueden recopilar datos, sino que también comprenden cómo utilizarlos de forma ética y responsable para generar valor real para la sociedad, la economía y el medio ambiente. En esta nueva economía de datos, los verdaderos pioneros no son los recopiladores de datos, sino los alquimistas de datos: aquellos que pueden transformar la información sin procesar en información valiosa.
A medida que profundizamos en la era digital, la capacidad de seleccionar, refinar y aprovechar eficazmente los conjuntos de datos para la IA se convierte cada vez más en una ventaja competitiva crucial, no solo para las empresas, sino para economías enteras. La nueva fiebre del oro ha comenzado, y la pregunta ya no es si participar, sino cómo sobrevivir y prosperar en este nuevo panorama de datos.
Enlaces adicionales:
- Informe del mercado de conjuntos de datos de entrenamiento de IA
- Blog: Los datos procesados son el nuevo petróleo
- Las economías de datos de Europa alcanzarán un valor de 550.000 millones en 2025
- La IA impulsará significativamente el PIB mundial, según un informe de PwC
- Alquimia de datos: Transformando datos sin procesar en oro con IA
- El tamaño del mercado de análisis de big data superará los USD 745.150 millones en 2030
- La revolución de los datos sintéticos: ¿cómo impulsa la IA?
- The Economist: A medida que los datos personales se vuelven más difíciles de obtener, la IA se está tragando todo lo demás