AI has already run out of training data — but there's more waiting to be unlocked, Goldman's data chief says
El director de datos de Goldman Sachs advierte que la industria de la inteligencia artificial ha alcanzado el "pico de datos", ya que el acervo de información pública de alta calidad disponible en Internet se ha agotado prácticamente. Esta escasez amenaza con frenar el rápido desarrollo de nuevos modelos, obligando a un cambio de estrategia: dejar de extraer datos de la web abierta para recurrir a datos sintéticos o a conjuntos de datos corporativos propietarios. Este giro pone de manifiesto una dependencia crítica de la información privada y específica de cada empresa, en lugar del conocimiento público. La dependencia de materiales de entrenamiento generados por máquinas introduce riesgos significativos, como la proliferación de "basura de IA" (AI slop) de baja calidad y posibles estancamientos creativos. Si los modelos entrenan cada vez más con sus propias salidas, podrían tener dificultades para incorporar nuevas perspectivas humanas, lo que plantea preocupaciones filosóficas sobre la trayectoria de la inteligencia artificial. Esta dinámica sugiere que los avances futuros dependerán menos del volumen bruto de datos y más de la calidad y el contexto de la información disponible. Este tema es crucial para open_data, ya que subraya el valor decreciente de los conjuntos de datos públicamente disponibles para el entrenamiento de la próxima generación de sistemas de IA. A medida que los datos públicos se saturan, aumenta la importancia estratégica de los datos empresariales de alta calidad, estructurados y accesibles. Esto pone de manifiesto un cambio en el que la escasez de datos abiertos útiles impulsa el interés por los reservorios propietarios, enfatizando que la usabilidad de los datos y su relevancia contextual son ahora más críticas que la mera cantidad para sostener la innovación en IA.
Fuente: businessinsider.comPublicado el 2025-10-03
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