Las startups se preparan para una crisis de datos en la IA

La industria de la inteligencia artificial se enfrenta a un inminente agotamiento de datos necesarios para entrenar grandes modelos lingüísticos. Ante esta crisis, empresas como Gretel y Toloka están creando y utilizando datos sintéticos para suplir esta carencia. Sin embargo, este enfoque tiene sus limitaciones, como la exageración de sesgos y el “colapso del modelo”. La alternativa más sostenible podría ser construir modelos más pequeños y eficientes que requieran menos datos desde el principio.

Si la industria de la IA llegara a quedarse sin datos, ¿qué nuevas tecnologías o enfoques se desarrollarían para superar esta crisis? Esto podría cambiar radicalmente la dirección del desarrollo de la inteligencia artificial, priorizando la eficiencia sobre el volumen de datos.

Inspirado en un artículo leído en Forbes