{"id":12069,"date":"2024-05-09T12:01:12","date_gmt":"2024-05-09T12:01:12","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=12069"},"modified":"2024-05-10T05:04:11","modified_gmt":"2024-05-10T05:04:11","slug":"interview-chad-sanderson-ceo-of-data-contracts-platform-gable-ai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/es\/2024\/05\/interview-chad-sanderson-ceo-of-data-contracts-platform-gable-ai\/","title":{"rendered":"Entrevista: Chad Sanderson CEO de la plataforma de contratos de datos Gable.ai"},"content":{"rendered":"

Cuando las empresas despliegan herramientas de IA empresarial, a menudo se encuentran con que su lago de datos puede ser profundo, pero est\u00e1 desordenado. Incluso si empiezan con datos cuidadosamente seleccionados, una mala gesti\u00f3n de los cambios en los datos puede tener graves consecuencias.<\/strong><\/p>\n

Chad Sanderson es el CEO y fundador de Gable.ai, donde ayuda a las organizaciones a mejorar la calidad de los datos a escala.<\/p>\n

Pude hablar con \u00e9l sobre la importancia de la calidad de los datos y c\u00f3mo los contratos de datos pueden garantizar que las aplicaciones creadas a partir de grandes cantidades de datos mantengan su integridad.<\/p>\n

\"\"
Chad Sanderson. Fuente: Suministrada<\/figcaption><\/figure>\n

P: Usted es periodista. Quieres contarnos c\u00f3mo acabaste en el mundo de los datos y c\u00f3mo te apasionan la ciencia y la calidad de los datos?<\/strong><\/p>\n

Chad Sanderson: \"La ciencia de datos fue algo que empec\u00e9 a practicar como periodista porque dirig\u00eda mi propio sitio web y necesitaba configurar la anal\u00edtica web. Aprend\u00ed todo el GA4, empec\u00e9 a hacer pruebas A-B, ciencia de datos muy b\u00e1sica. Y luego me gust\u00f3 tanto que lo convert\u00ed en mi trabajo a tiempo completo, aprend\u00ed estad\u00edstica por mi cuenta y acab\u00e9 trabajando para Oracle<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span> como analista y cient\u00edfico de datos.<\/em><\/p>\n

Y luego empec\u00e9 a dirigir equipos en el espacio de datos. Primero, m\u00e1s en equipos de experimentaci\u00f3n y an\u00e1lisis. Luego empec\u00e9 a dedicarme m\u00e1s a la ingenier\u00eda de datos y, por \u00faltimo, a la infraestructura, a las plataformas de infraestructura de datos.<\/em><\/p>\n

As\u00ed que trabaj\u00e9 en la plataforma de Inteligencia Artificial de Microsoft. Y luego tambi\u00e9n dirig\u00ed la plataforma de IA y datos en una empresa tecnol\u00f3gica de transporte de mercanc\u00edas en fase avanzada llamada Convoy\".<\/em><\/p>\n

P: Recientemente habl\u00f3 en el MDS Fest sobre los contratos de datos y c\u00f3mo permiten a las empresas tener esta gobernanza de datos federada. Podr\u00eda explicarnos brevemente en qu\u00e9 consiste?<\/strong><\/p>\n

Chad Sanderson: \"Los contratos de datos son una especie de mecanismo de aplicaci\u00f3n de la gobernanza federada de datos y la gesti\u00f3n federada de datos.<\/em><\/p>\n

B\u00e1sicamente, en el mundo antiguo, es decir, en el mundo heredado, on-prem, hace 20 a\u00f1os, hab\u00eda arquitectos de datos que constru\u00edan todo un ecosistema de datos en una empresa, empezando por las bases de datos transaccionales, los sistemas ETL, todos los diversos mecanismos que transforman los datos y b\u00e1sicamente los preparan para el an\u00e1lisis y la ciencia de datos y la IA.<\/em><\/p>\n

Y todos esos datos se proporcionaban a los cient\u00edficos desde un equipo centralizado. Se puede pensar de la misma manera que un bibliotecario opera una biblioteca.<\/em><\/p>\n

Se aseguran de qu\u00e9 libros entran, qu\u00e9 libros salen, c\u00f3mo est\u00e1n organizados los libros, y eso facilita mucho a los investigadores encontrar la informaci\u00f3n que necesitan para sus proyectos.<\/em><\/p>\n

Pero lo que ocurri\u00f3 15 a\u00f1os despu\u00e9s, 20 a\u00f1os despu\u00e9s, es que pasamos a la nube y a los ingenieros de software, y el software se comi\u00f3 el mundo, como dice Mark Andreessen, y todas las empresas decidieron convertirse en empresas de software. La forma en que las empresas estaban ejecutando las empresas de software era dejando que los equipos de ingenier\u00eda se movieran tan r\u00e1pido como pudieran para construir aplicaciones de una manera s\u00faper iterativa y experimental.<\/em><\/p>\n

Eso significaba que todos los datos que generaban estas aplicaciones ya no estaban sujetos a la planificaci\u00f3n de la estructura y el dise\u00f1o y la organizaci\u00f3n por parte del arquitecto de datos. Usted acaba de tomar toda esta informaci\u00f3n y la arroj\u00f3 en un lugar llamado el lago de datos. Y el lago de datos estaba muy desordenado.<\/em><\/p>\n

La responsabilidad de dar sentido a toda esta informaci\u00f3n pantanosa recay\u00f3 en el ingeniero de datos. Y as\u00ed se vive un poco en ambos mundos, donde tienes la capa de aplicaci\u00f3n descentralizada y totalmente federada y una capa de datos muy, muy centralizada y equipos de ingenier\u00eda de datos haciendo todo lo posible para darle alg\u00fan sentido.<\/em><\/p>\n

El contrato de datos es un mecanismo para que los equipos de datos posteriores y los equipos de ingenier\u00eda de datos digan: oye, vamos a empezar a utilizar estos datos de una manera determinada.<\/em><\/p>\n

Tenemos ciertas expectativas al respecto. Y eso significa que los ingenieros que crean los datos se apropian de ellos del mismo modo que un arquitecto de datos se apropiar\u00eda de todo el sistema un a\u00f1o antes. Y eso es lo que realmente permite escalar la gobernanza, escalar la calidad.<\/em><\/p>\n

Si no es as\u00ed, la situaci\u00f3n se vuelve ca\u00f3tica\".<\/em><\/p>\n

P: Es el tipo de situaci\u00f3n de \"basura que entra, basura que sale\". Si cambias algo muy peque\u00f1o en tus datos, eso puede tener profundas ramificaciones aguas abajo.<\/strong><\/p>\n

Chad Sanderson: \"S\u00ed, eso es exactamente cierto. Y hay muchas empresas que han sufrido impactos realmente desafortunados de sus modelos de IA solo por cambios relativamente peque\u00f1os que los desarrolladores de aplicaciones no consideran un gran problema.<\/em><\/p>\n

Por ejemplo, digamos que est\u00e1s recopilando el cumplea\u00f1os de alguien porque quieres enviarle autom\u00e1ticamente un mensaje de cumplea\u00f1os muy bonito.<\/em><\/p>\n

Es posible que almacenes esa informaci\u00f3n de cumplea\u00f1os en tres columnas con el mes de cumplea\u00f1os, el a\u00f1o de cumplea\u00f1os y la fecha de cumplea\u00f1os. Y coges toda esa informaci\u00f3n y puedes hacer cosas extravagantes con ella. Pero si el ingeniero dice, sabes qu\u00e9, dividir esto en tres columnas diferentes es est\u00fapido.<\/em><\/p>\n

S\u00f3lo quiero tener una columna para la fecha. Eso est\u00e1 bien. Y van a hacer eso porque hace que su aplicaci\u00f3n sea m\u00e1s f\u00e1cil de usar.<\/em><\/p>\n

Pero cualquiera que est\u00e9 utilizando esos datos espera tres columnas. As\u00ed que si ma\u00f1ana s\u00f3lo reciben una, y dos que estaban utilizando se han ido, va a volar todo lo que hab\u00edan construido.<\/em><\/p>\n

Es el tipo de cosas que ocurren continuamente en las empresas\".<\/em><\/p>\n

P: Usted es el Director General de una empresa llamada Gable. \u00bfCu\u00e1les son algunos de los principales retos a los que se enfrentan las empresas y que espera resolver? \u00bfC\u00f3mo aborda su plataforma algunos de esos problemas?<\/strong><\/p>\n

Chad Sanderson: \"As\u00ed que el mayor desaf\u00edo que hemos escuchado de la mayor\u00eda de las empresas que se mueven en el espacio de IA y ML, al menos desde el lado de los datos, es realmente dos cosas. La primera es la propiedad. La propiedad significa que si soy alguien que est\u00e1 creando sistemas de IA, que estoy creando los modelos, necesito que alguien se haga cargo de los datos que estoy utilizando y se asegure de que esos datos se tratan como una API.<\/em><\/p>\n

Si eres ingeniero de software y dependes de una aplicaci\u00f3n ajena, lo haces a trav\u00e9s de una interfaz. Esa interfaz est\u00e1 bien documentada. Tiene expectativas muy claras.<\/em><\/p>\n

Hay acuerdos de nivel de servicio. Se espera que funcione durante cierto tiempo. Si hay fallos, alguien va y los arregla.<\/em><\/p>\n

Y esta es la raz\u00f3n por la que usted puede sentirse c\u00f3modo tomando una dependencia de las aplicaciones que no son s\u00f3lo la cosa que usted construy\u00f3. Y en los datos, eso es lo que estamos haciendo cuando estamos extrayendo datos del conjunto de datos de otra persona, como una base de datos, por ejemplo. Y luego estamos construyendo un modelo en la parte superior de la misma.<\/em><\/p>\n

Estamos tomando una dependencia de una interfaz, pero hoy en d\u00eda no hay mucha propiedad sobre esa interfaz. No hay un verdadero SLA. No hay mucha documentaci\u00f3n.<\/em><\/p>\n

Puede cambiar en cualquier momento. Y si as\u00ed es como funcionan las API, todo nuestro ecosistema de Internet ser\u00eda un caos. Nada funcionar\u00eda.<\/em><\/p>\n

As\u00ed que esto es lo que muchas empresas y equipos de datos est\u00e1n deseando en este momento, la capacidad de confiar en que los datos que est\u00e1n utilizando van a ser los mismos datos ma\u00f1ana que ayer. Esa es una parte. Y luego uno de los resultados realmente esenciales de eso es la calidad de los datos.<\/em><\/p>\n

Nos preocupamos por asegurarnos de que los datos coinciden con nuestras expectativas. Digamos que estoy trabajando con datos de transporte y estoy consumiendo informaci\u00f3n sobre distancias de transporte de mercanc\u00edas. Siempre espero que la distancia de env\u00edo signifique lo que yo espero que signifique y no que de repente signifique otra cosa, \u00bfverdad?<\/em><\/p>\n

Si digo que es una distancia de env\u00edo en millas, ma\u00f1ana no quiero que de repente signifique kil\u00f3metros porque la IA no va a saber que ha cambiado de millas a kil\u00f3metros. No tiene el contexto para entenderlo.<\/em><\/p>\n

De lo que se trata en Gable es de asegurarse de que existen esas expectativas y acuerdos de nivel de servicio muy claros, de que todos los datos que los equipos est\u00e1n utilizando para la IA son claramente de su propiedad, y de que toda la organizaci\u00f3n entiende c\u00f3mo las diferentes personas dentro de la empresa est\u00e1n utilizando los datos y d\u00f3nde se necesita realmente ese tierno amor y cuidado.\"<\/em><\/p>\n

P: Se hace mucho hincapi\u00e9 en garantizar la calidad de los datos para permitir la IA, pero \u00bfla IA permite hacerlo mejor?<\/strong><\/p>\n

Chad Sanderson: \"La IA es incre\u00edble, francamente. Creo que estamos en medio de un ciclo de hype, definitivamente, 100%.<\/em><\/p>\n

As\u00ed que la gente va a hacer algunas afirmaciones sobre lo que la IA puede hacer que son extravagantes. Pero creo que si somos realistas y nos centramos en lo que la IA puede hacer ahora mismo, ya hay mucho valor a\u00f1adido para nuestra empresa en particular. El principal valor a\u00f1adido de Gable, lo que hacemos de forma diferente a los dem\u00e1s, es la interpretaci\u00f3n de c\u00f3digos.<\/em><\/p>\n

Gable no es una herramienta de datos. Somos una herramienta de ingenier\u00eda de software construida para las complejidades de los datos. Y podemos interpretar el c\u00f3digo que en \u00faltima instancia produce datos para averiguar qu\u00e9 est\u00e1 haciendo ese c\u00f3digo.<\/em><\/p>\n

As\u00ed que si tengo, digamos, un evento que est\u00e1 siendo emitido desde un sistema front-end, y cada vez que alguien hace clic en un bot\u00f3n, hay c\u00f3digo que dice, hey, este bot\u00f3n se hace clic. Quiero enviar un evento llamado bot\u00f3n pulsado a una base de datos. Y luego de esa base de datos, vamos a enviarlo a nuestro lago de datos.<\/em><\/p>\n

Y luego, desde nuestro lago de datos, lo enviamos al entrenamiento de modelos para alg\u00fan sistema de IA. Y lo que Gable puede hacer es decir que, si alg\u00fan ingeniero de software decide cambiar la estructura de ese evento de clic en el bot\u00f3n en el c\u00f3digo, lo que tendr\u00eda un impacto en todo el mundo aguas abajo, podemos reconocer que eso ha sucedido durante el proceso DevOps.<\/em><\/p>\n

As\u00ed que cuando un ingeniero de software est\u00e1 pasando por GitHub y haciendo cambios en su c\u00f3digo, puedes decir, oh, espera un segundo, antes de que realmente hagas este cambio, hemos detectado que algo ha ido mal aqu\u00ed.<\/em><\/p>\n

Hemos desarrollado gran parte de esa interpretaci\u00f3n del c\u00f3digo utilizando m\u00e1s m\u00e9todos basados en el aprendizaje autom\u00e1tico y el an\u00e1lisis est\u00e1tico.<\/em><\/p>\n

Pero la IA, que es muy h\u00e1bil reconociendo convenciones, como patrones comunes de codificaci\u00f3n, hace un trabajo realmente bueno proporcionando contexto sobre por qu\u00e9 la gente est\u00e1 haciendo cambios en el c\u00f3digo o cu\u00e1l es su intenci\u00f3n. As\u00ed que hay muchas formas interesantes de aplicar la IA a nuestro producto en particular\".<\/em><\/p>\n

P: Si las empresas quieren aprovechar la IA van a necesitar datos. \u00bfCu\u00e1les cree que son las mayores oportunidades para que las empresas gestionen y desarrollen sus datos? \u00bfC\u00f3mo pueden aprovecharlas y prepararse para ello?<\/strong><\/p>\n

Chad Sanderson: \"As\u00ed que creo que todas las empresas que quieran aprovechar la IA necesitan elaborar una estrategia de datos. Y creo que habr\u00e1 dos estrategias de datos que ser\u00e1n hiperrelevantes para todas las empresas.<\/em><\/p>\n

La primera es que ahora mismo, los grandes modelos iterativos, los LLM, los LLM de cara al p\u00fablico que todos conocemos, como OpenAI<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span>Nube, Gemini<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span>, Anthropic<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span>Todos ellos utilizan principalmente datos p\u00fablicos, datos que se pueden obtener en Internet.<\/em><\/p>\n

Y esto sin duda tiene utilidad para un modelo amplio y general. Pero uno de los retos con estos LLMs es algo llamado ventanas de contexto, lo que significa que cuanta m\u00e1s informaci\u00f3n tienen para razonar, peor trabajo hacen. As\u00ed que cuanto m\u00e1s estrecha sea la tarea que se les puede proporcionar con una cantidad limitada de contexto, m\u00e1s eficaces son.<\/em><\/p>\n

Es como una persona, \u00bfverdad? Si te doy la informaci\u00f3n de un libro y luego te pregunto por un p\u00e1rrafo muy concreto de la p\u00e1gina 73, es probable que tu capacidad para recordarlo sea baja. Pero si s\u00f3lo te doy un cap\u00edtulo para leer, es probable que lo hagas mucho mejor.<\/em><\/p>\n

As\u00ed que eso es una especie de punto es como muchos de estos modelos generales, creo que no va a ser tan \u00fatil para las grandes empresas. Y vamos a empezar a ver modelos m\u00e1s y m\u00e1s peque\u00f1os que est\u00e1n m\u00e1s orientados al contexto. As\u00ed que se basan en contextos m\u00e1s peque\u00f1os.<\/em><\/p>\n

Y la forma de obtener un contexto preciso y de alta calidad es mediante la obtenci\u00f3n de datos precisos y de gran calidad sobre ese tema espec\u00edfico, sea cual sea el tema espec\u00edfico que se est\u00e9 analizando. Y creo que esto se va a convertir en los datos se va a convertir en el foso competitivo para la mayor\u00eda de las empresas.<\/em><\/p>\n

As\u00ed que creo que va a ser una inversi\u00f3n enorme que muchas empresas van a tener que hacer. Tenemos que recopilar tantos datos de alta calidad como podamos para poder introducirlos en estos modelos y no utilizar los modelos m\u00e1s amplios con las ventanas de contexto m\u00e1s grandes.\"<\/em><\/p>\n

P: \u00bfC\u00f3mo van a afectar cosas como el GDPR y la CCPA en California a la forma en que las personas o las empresas gestionan la calidad y la seguridad de los datos?<\/strong><\/p>\n

Chad Sanderson: \"Creo que el GDPR y la CCPA son realmente buenos ejemplos de por qu\u00e9 muchas empresas est\u00e1n preocupadas por c\u00f3mo ser\u00e1 la regulaci\u00f3n de estos modelos generativos en el futuro.<\/em><\/p>\n

Incluso si Estados Unidos dice: \"Oye, esto est\u00e1 bien\", si la UE decide que no, en \u00faltima instancia, tienes que aplicar estas normas a todo el mundo, \u00bfno? El gran problema con el GDPR es que no puedes saber si un cliente que accede a tu sitio web procede de Europa o de Estados Unidos.<\/em><\/p>\n

Y desde luego, puedes hacer geolocalizaci\u00f3n y cosas as\u00ed. Pero puede que haya un europeo en Estados Unidos que utilice tu aplicaci\u00f3n y el GDPR no discrimina entre esa persona y alguien que vive en Europa. Tienes que tener la capacidad de tratarlos de la misma manera.<\/em><\/p>\n

Y eso significa, efectivamente, que hay que tratar a todos los clientes por igual, porque realmente no se sabe qui\u00e9n es esa persona que est\u00e1 al otro lado. Y eso requiere mucha gobernanza, mucha innovaci\u00f3n tecnol\u00f3gica muy interesante, muchos cambios en la forma de gestionar el marketing y cosas por el estilo. Y creo que probablemente vamos a ver algo similar con la IA cuando la regulaci\u00f3n realmente comience a salir.<\/em><\/p>\n

Europa ya est\u00e1 empezando a presionar al respecto. Y por eso es m\u00e1s seguro para muchas empresas hacer sus propias cosas, \u00bfno? Tengo mi propio jard\u00edn amurallado.<\/em><\/p>\n

S\u00f3lo utilizo los datos que obtengo de nuestras propias aplicaciones. Y esos datos no se van. No estamos siguiendo a los clientes por internet.<\/em><\/p>\n

Nos fijamos en las pautas de uso de nuestros servicios. Creo que esto va a crecer mucho. La otra cosa que creo que va a ser grande son los proveedores de datos.<\/em><\/p>\n

Los vendedores de datos existen desde hace mucho tiempo, o los datos como servicio, en los que se dice: mira, voy a proporcionarte informaci\u00f3n actualizada al minuto sobre el tiempo, y t\u00fa me pagas por acceder a esa informaci\u00f3n. Y yo soy el que ya ha superado los obst\u00e1culos para hacerla segura, accesible y fiable. Y me aseguro de que la calidad de los datos sea alta.<\/em><\/p>\n

Eso ya est\u00e1 ocurriendo. Pero creo que eso va a explotar en los pr\u00f3ximos cinco a diez a\u00f1os si necesitas datos que no puedes recoger de tus propias aplicaciones internas. Y creo que en ese mundo, el concepto de estos contratos va a ser a\u00fan m\u00e1s importante.<\/em><\/p>\n

Y eso va a ir unido a un contrato literal. Si pago para que los datos tengan un aspecto determinado, tengo ciertas expectativas.<\/em><\/p>\n

No espero que esos datos cambien de repente de la \u00faltima vez que me los diste a hoy, porque ahora s\u00ed que pueden repercutir en mi modelo de aprendizaje autom\u00e1tico, que repercute en mi cuenta de resultados.<\/em><\/p>\n

Interactuamos a diario con herramientas de IA, pero casi nunca pensamos en los datos en los que se basan estos modelos. La curaci\u00f3n y gesti\u00f3n de datos va a ser crucial, especialmente para las empresas que desplieguen IA internamente.\"<\/em><\/p>\n

La curaci\u00f3n de datos, la gesti\u00f3n de la calidad y el control van a ser cada vez m\u00e1s cruciales a medida que las empresas creen productos que dependan de datos siempre buenos.<\/p>\n

Si quiere saber m\u00e1s sobre los contratos de datos y c\u00f3mo sacar el m\u00e1ximo partido a los datos de su empresa, puede ponerse en contacto con Chad Sanderson<\/a> u obtenga m\u00e1s informaci\u00f3n en Gable.ai<\/a>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Cuando las empresas despliegan herramientas de IA empresarial, a menudo se encuentran con que su lago de datos puede ser profundo, pero est\u00e1 desordenado. Incluso si empiezan con datos cuidadosamente seleccionados, una mala gesti\u00f3n de los cambios en los datos puede tener graves consecuencias. Chad Sanderson es el CEO y fundador de Gable.ai, donde ayuda a las organizaciones a mejorar la calidad de los datos a escala. Pude hablar con \u00e9l sobre la importancia de la calidad de los datos y c\u00f3mo los contratos de datos pueden garantizar que las aplicaciones creadas a partir de grandes cantidades de datos mantengan su integridad. 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Even if they start with carefully curated data, poor data change management can lead to serious consequences downstream. Chad Sanderson is the CEO and founder of Gable.ai where he helps organizations improve data quality at scale. I got to speak with him about the importance of data quality and how data contracts can ensure that applications built on large amounts of data maintain their integrity. Q: You come from a background as a journalist. 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