JBS Dev: Sobre datos imperfectos y el último tramo de la IA, desde la capacidad del modelo hasta la sostenibilidad de costes

Joe Rose, presidente de JBS Dev, desmonta el mito de que los datos deben ser perfectos para implementar cargas de trabajo con IA generativa y agentic. Las herramientas actuales permiten manejar datos de baja calidad de manera efectiva, como se vio en un proyecto de migración de facturación en el sector médico, donde la IA extrajo y procesó información de PDFs e imágenes. Rose enfatiza la importancia de mantener humanos en el bucle para validar resultados y aumentar gradualmente la automatización del 20% al 80%. En el futuro, los debates se centrarán en la sostenibilidad de costes y la portabilidad de modelos para ejecutarlos en dispositivos locales. JBS Dev participa en el AI & Big Data Expo, donde Rose aboga por implementar workloads agentic usando herramientas cloud existentes en lugar de proveedores SaaS.