¿Pueden los datos sintéticos redefinir el curso de la IA?

”… en la medida en que las proposiciones de la matemática se refieren a la realidad, no son ciertas; y en la medida en que son ciertas, no se refieren a la realidad.”

Albert Einstein

Esencialmente, la tecnología de datos sintéticos permite a los profesionales fabricar sin esfuerzo los datos que buscan, de forma instantánea y abundante, personalizados según sus especificaciones exactas. Por ejemplo, una empresa de manufactura está implementando un nuevo proceso que requiere mucha experimentación. Realizar tales pruebas demanda recursos significativos en términos de tiempo y dinero, particularmente cuando nuestro objetivo es asegurar la funcionalidad sin problemas de estas implementaciones. El uso de datos sintéticos puede ayudar a reducir este esfuerzo, acelerando la estrategia de lanzamiento al mercado. De esta manera, parece que el uso de datos sintéticos es la panacea para cualquier negocio.

Pero hay algunos críticos que, en ausencia de suficientes casos de negocio exitosos, afirman que esta tecnología tiene algunos problemas. Sostienen que uno de los aspectos más importantes del análisis de datos es estimar la incertidumbre asociada con nuestras conclusiones, la cual puede verse influenciada por la cantidad de datos disponibles. Así, introducir datos sintéticos podría aumentar artificialmente nuestra confianza en nuestro análisis, llevándonos a tomar decisiones erróneas.

La incertidumbre ha sido la piedra angular de las ciencias de la decisión durante años, hasta el punto de que ha acorralado conceptos tan básicos como el estudio de la naturaleza de los datos o la comprensión de su estructura global subyacente. Por esta razón, los matemáticos modernos y los científicos de datos están adoptando un nuevo enfoque basado en una idea básica: los datos tienen forma, y la forma tiene significado. Y este significado es al menos tan valioso como la incertidumbre asociada con su uso.

En conclusión, adoptar nuevas perspectivas sobre los datos es crucial en nuestra búsqueda por aprovechar nuevas oportunidades como los datos sintéticos en nuestros procesos de toma de decisiones.