Marcos de Datos para la IA Generativa

Resumen

Los sistemas de IA generativa—modelos de lenguaje de gran escala (LLMs), Generación Aumentada por Recuperación (RAG) y la IA agencial—exigen estrategias de datos modernas para garantizar precisión y fiabilidad. Estas tecnologías dependen de datos de alta calidad y bien gobernados; sin un marco robusto, incluso los modelos avanzados corren el riesgo de generar resultados defectuosos.

Este curso explora cómo los principios de datos fundamentales permiten soluciones escalables y confiables de IA generativa. Comenzamos analizando el papel de los LLMs en las aplicaciones de IA actuales, abordando limitaciones como las alucinaciones y el contexto obsoleto.

A continuación, examinamos cómo RAG mejora los LLMs con mecanismos de recuperación y por qué la IA agencial—facilitando el razonamiento y la toma de decisiones autónomos—es la próxima frontera. Cada evolución destaca la importancia crucial de los datos estructurados y gobernados.

Aprenderás los componentes principales de una estrategia de datos moderna:

marcos unificados, gestión efectiva y gobernanza basada en principios. Desglosamos cómo los datos estructurados y no estructurados potencian de manera única los sistemas de IA e introducimos pilares como accesibilidad, seguridad, genealogía y escalabilidad.

A través de estudios de caso, ejercicios prácticos y discusiones lideradas por expertos, obtendrás conocimientos prácticos sobre taxonomías de datos, clasificación e implementación en el mundo real. Al finalizar el curso, dominarás la aplicación de estas estrategias en proyectos de GenAI, garantizando que los sistemas se construyan sobre fundamentos de datos fiables y aptos para la empresa.

Este curso está dirigido a Científicos de Datos, Ingenieros de Datos, Líderes de IA o GenAI, y a cualquier aprendiz curioso que quiera entender las estrategias de datos modernas, especialmente los marcos de datos y su impacto y aplicaciones. Al final de este curso, podrás explicar los componentes de un marco de datos moderno y su papel en GenAI.

También podrás diferenciar entre datos estructurados y no estructurados en implementaciones de IA y aplicar principios fundamentales de gobernanza y gestión de datos para apoyar soluciones escalables de GenAI.

Programa de estudio

• Entendiendo los Fundamentos de la Estrategia Moderna de Datos
En el dinámico panorama actual de la IA, los datos ya no son solo un subproducto; son el combustible que impulsa los sistemas inteligentes. Este módulo introduce el papel fundamental de los marcos de datos en la estrategia de datos moderna, especialmente en el contexto de las aplicaciones de IA Generativa. Comenzamos discutiendo cómo los Modelos de Lenguaje Grande (MLL), la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) y los sistemas de IA Agente dependen de datos de alta calidad y bien gestionados. Explorarás la evolución de estas tecnologías, sus dependencias en datos estructurados y no estructurados, y cómo la estrategia de datos debe evolucionar paralelamente. El módulo también cubre los pilares centrales de una estrategia moderna de datos: marcos de datos, gestión y gobernanza, y explica su papel crítico en impulsar el rendimiento, el cumplimiento y la escalabilidad en soluciones GenAI. A través de ejemplos, estudios de caso y guías paso a paso, aprenderás a diseñar marcos que apoyen la relevancia, la calidad y la responsabilidad, asegurando que los sistemas de IA sean tanto poderosos como responsables.
• Introducción a un Marco de Datos Comprehensivo
A medida que la IA generativa sigue evolucionando, la importancia de marcos de datos bien estructurados se ha vuelto central para construir sistemas de IA escalables y éticos. En este módulo, nos enfocamos en diseñar marcos de datos comprensivos que apoyen las necesidades de los sistemas de IA modernos, especialmente aquellos que dependen tanto de datos estructurados como no estructurados. Explorarás el papel de las taxonomías personalizadas en la organización de datos, y cómo estas taxonomías permiten la clasificación y recuperación de datos de manera consistente. También examinamos cómo los principios de IA Responsable (RAI) influyen en la estrategia y gobernanza de datos, asegurando que la equidad, la transparencia y la responsabilidad estén integradas en la base. A través de discusiones prácticas y perspectivas de expertos, verás cómo los componentes de un marco de datos robusto—diseño de taxonomía, consideraciones éticas y prácticas de gobernanza—trabajan juntos. Finalmente, miramos hacia las tendencias emergentes y las expectativas en evolución en los marcos de datos para prepararnos para el futuro del despliegue de GenAI.

Enseñado por

Fractal Analytics and David Drummond

Asignaturas

Ciencias de la Computación