Al igual que en los inicios de la aviación, cuando los pioneros se atrevían a desafiar la gravedad y volar hacia lo desconocido, los albores de la inteligencia artificial presentan una mezcla similar de maravilla y desafío. Del mismo modo que la ingeniería meticulosa y las normativas estrictas transformaron el transporte aéreo de una hazaña audaz en un conector mundial indispensable, la IA está en camino de convertirse en una fuerza integral de nuestro paisaje digital.

El viaje de la integración de la IA, especialmente con la reciente introducción del análisis de datos a través del intérprete de código plugin ChatGPT, refleja la evolución de la aviación, llena de potencial, pero que exige precaución y precisión. Para ayudar a garantizar que la IA de análisis de datos alcance su potencial y se convierta en un medio tan confiable como los viajes aéreos modernos, destacamos algunas de nuestras estrategias recientes que nos han ayudado a volar con seguridad a través de las primeras pruebas de análisis de datos de IA.

Replicar y planear

Hemos tomado resultados completos y los hemos recreado utilizando un intérprete de código para que sirvan como referencia de IA. Utiliza tu plan de desarrollo para crear instrucciones que se ejecuten en cada paso. Este método le mostrará cómo y específicamente dónde toma decisiones la IA, y dónde puede fallar. Pídale a la IA que le explique sus decisiones o que le indique específicamente que se atenga a sus decisiones anteriores.

Este proceso educará a su equipo sobre cómo funciona la IA, pero también es una forma maravillosa de aprender a través de la práctica. Aunque puede parecer más lento que hacerlo sin la IA, es una inversión en un flujo de trabajo que puede ampliarse a futuro.

Al replicar una regresión para un cliente, nuestro análisis de regresión se reprodujo eficazmente utilizando siete indicaciones. He aquí una versión generalizada a modo de ejemplo:

1. Cargar el conjunto de datos (con contexto sobre lo que representan) y solicitar a la IA que informe sobre todos los campos y sus formatos.
2. Solicitar a la IA que filtre los datos, eliminando los valores atípicos, abordando los valores que faltan y explicando la metodología para crear un conjunto de datos puro y completo.
3. Aplicar un modelo de regresión lineal y comprobar si hay multicolinealidad. Indique a la IA qué columnas debe evitar y qué variables son dependientes/independientes. Después de configurar y ejecutar el modelo, proporcione un resumen detallado, destacando los coeficientes, los niveles de importancia y otras métricas relevantes.
4. Recopile sus conclusiones en una tabla bien organizada. Esta tabla mostrará las variables utilizadas, sus coeficientes y los valores p asociados del modelo de regresión. Para facilitar el acceso y el análisis posterior, exporte esta tabla a un archivo Excel.

Un practicante de IA

Piense en la IA como en un practicante diligente y utilícela para tareas de menor riesgo que usted se ocupará de comprobar y volver a comprobar. Asígnele tareas con instrucciones claras, y asuma que la IA necesita instrucciones tan claras como las que daría a un practicante nuevo en su primer día. Algunas tareas que ahorran tiempo y son apropiadas para un practicante de IA incluyen:

• Categorización de datos mediante bibliotecas de NLP
• Limpieza y fusión de datos
• Análisis de texto para generar nuevos campos
• Tratamiento de valores omitidos

Utilice varias plataformas de IA: Aunque el plugin de interpretación de código es único, busque metodología y código de varias fuentes, como si se tratara de una segunda opinión médica. Utilice plataformas como Claude.AI para corroborar las sugerencias de ChatGPT y generar confianza en el resultado.

Plataformas empresariales: La esperada plataforma empresarial de ChatGPT, una solución segura que cumple la norma SOC2, promete una mayor confianza en la IA. Ofrece una consola de administración, integraciones de seguridad de datos, un panel de control de uso transparente, plantillas de flujo de trabajo personalizables y funciones avanzadas de análisis de datos. Esté atento a su lanzamiento a finales de este año.

Al igual que los aviones transformaron el transporte, la IA tiene el potencial de revolucionar varios sectores. Con una navegación cuidadosa, decisiones informadas y una visión clara, el análisis de datos está a punto de alcanzar nuevas alturas en el ámbito digital, prometiendo un futuro en el que su trayectoria sea tanto decidida como pionera.