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Los grandes modelos lingüísticos (LLM) están transformando la forma en que las organizaciones administran los datos no estructurados mediante la automatización de la creación de gráficos de conocimiento. Estos gráficos organizan los datos en entidades (nodos) y relaciones (bordes), lo que facilita la comprensión de las conexiones dentro de conjuntos de datos complejos.
Por qué es importante:
Los pasos clave del proceso incluyen:
Desafíos a abordar:
Los LLM están cambiando las reglas del juego cuando se trata de crear gráficos de conocimiento. Al transformar el texto no estructurado en datos estructurados y consultables, estos modelos agilizan el proceso mediante tres pasos principales: identificar entidades y relaciones, diseñar esquemas y conectar los resultados a bases de datos de gráficos.
La columna vertebral de un grafo de conocimiento es su capacidad para identificar entidades y las relaciones entre ellas. A diferencia de los sistemas tradicionales basados en reglas, los LLM se destacan en la comprensión del contexto y el significado, lo que los hace ideales para esta tarea.
Noah Mayerhofer, ingeniero de software en Neo4j, comparte su enfoque sencillo:
«Adoptamos el enfoque más simple posible: pasamos los datos de entrada al LLM y dejamos que este decida qué nodos y relaciones extraer. Pedimos al LLM que devuelva las entidades extraídas en un formato específico, que incluya un nombre, un tipo y propiedades. Esto nos permite extraer los nodos y los bordes del texto de entrada».
Para gestionar grandes conjuntos de datos, divida el texto en partes más pequeñas que quepan dentro de la ventana de contexto del LLM. Esto garantiza que el modelo procese toda la información sin superar los límites de los tokens.
Para mantener la coherencia en todos estos fragmentos, proporcionar al LLM una lista de los tipos de nodos extraídos anteriormente. Esto evita la duplicación de entidades con etiquetas inconsistentes y mantiene la coherencia del gráfico. Tras la extracción, combine las entidades duplicadas para reducir la redundancia y consolidar las propiedades. Esto es especialmente importante para conjuntos de datos grandes en los que la misma entidad puede aparecer varias veces con ligeras variaciones.
En campos como la investigación científica, donde la información está dispersa en textos, tablas y figuras, los LLM son particularmente efectivos. Sus capacidades de secuencia a secuencia los hacen ideales para extraer datos complejos de trabajos académicos. Como señala Nature.com, «La mayoría del conocimiento científico sobre los materiales en estado sólido se encuentra disperso en el texto, las tablas y las figuras de millones de artículos de investigación académica».
Una vez que se extraen las entidades y las relaciones, el siguiente paso es organizarlas mediante esquemas bien definidos.
Los esquemas actúan como el modelo para su gráfico de conocimiento, ya que definen la estructura y garantizan la coherencia lógica. Un esquema describe los tipos de entidades, relaciones y atributos que se deben incluir en el gráfico.
NVIDIAEl flujo de trabajo de diciembre de 2024 destaca la importancia de la validación del esquema. Mediante el uso de herramientas como NeMo, microservicios LoRa y NIM, NVIDIA modelos ajustados para mejorar la precisión y reducir los costos. Por ejemplo, utilizaron el modelo Llama-3 70B NIM con instrucciones detalladas para extraer los pares entidad-relación, lo que les permitió obtener mejores resultados con una latencia más baja.
Para optimizar aún más, NVIDIA ajustó un modelo Llama3-8B más pequeño utilizando NeMo Framework y LoRa. Generaron datos de tripletes con Mixtral-8x7B para solucionar problemas como el formato incorrecto de los tripletes y mejorar el análisis mediante estrategias de repetición de solicitudes.
Definir esquemas gráficos claros para guiar al LLM en la extracción de nodos, relaciones y atributos relevantes. Este enfoque estructurado ayuda a crear gráficos de conocimiento significativos en lugar de conexiones aleatorias.
La validación es clave para mantener la calidad de los datos. Utilice Pydántico modelos para hacer cumplir las reglas estructurales y semánticas durante la validación. Estos modelos actúan como barreras y garantizan que los datos extraídos se adhieran al esquema.
UN El «modo estricto» puede filtrar cualquier información que no se ajuste al esquema, lo que da como resultado datos más limpios y consistentes. Además, la supervisión humana puede servir como un control de calidad final, especialmente para eliminar los triples ruidosos o incorrectos. Si bien los LLM son eficaces, la combinación de la automatización con la revisión humana garantiza una mayor fiabilidad.
Con los datos validados en la mano, el siguiente paso es la integración en una base de datos de gráficos.
Una vez validados los datos, es el momento de almacenarlos en una base de datos de gráficos. Las bases de datos de gráficos como Neo4j están diseñadas específicamente para gestionar las complejas relaciones y las estructuras dinámicas de los gráficos de conocimiento.
Cadena LANGde LLM Graph Transformer simplifica este proceso al proporcionar un marco para integrar las salidas de LLM en bases de datos de gráficos. Por ejemplo, el agregar_documentos_gráficos El método le permite importar datos de forma masiva a Neo4j mientras preserva su estructura relacional.
Para mejorar el rendimiento de la indexación y de las consultas, utilice Etiqueta de entidad base parámetro para añadir una etiqueta secundaria a cada nodo. Además, el incluir_fuente El parámetro puede rastrear el origen de cada entidad o relación vinculándola de nuevo al documento fuente. Esta función tiene un valor incalculable para la depuración y el control de calidad.
El LLM Knowledge Graph Builder de Neo4j muestra cómo funciona esta integración. Procesa contenido no estructurado, como archivos PDF, imágenes y transcripciones de YouTube, extrayendo entidades y relaciones y almacenándolas directamente en una base de datos de Neo4j.
Plataformas como prompts.ai Simplifique aún más el flujo de trabajo con capacidades de IA multimodales y el seguimiento de los tokens de pago por uso. Su interoperabilidad permite a los usuarios experimentar con diferentes modelos y enfoques para construir gráficos de conocimiento.
Las bases de datos de gráficos son ideales para los gráficos de conocimiento porque son excelentes para modelar y consultar relaciones complejas. A diferencia de las bases de datos relacionales tradicionales, ofrecen la flexibilidad necesaria para gestionar los esquemas dinámicos que suele requerir el contenido generado por el LLM.
Es fundamental garantizar que las salidas de LLM tengan el formato adecuado para la base de datos de gráficos. Hacer coincidir el formato de entrada esperado evita errores durante la importación y preserva la integridad de los datos durante todo el proceso.
Si bien aprovechar los LLM para la automatización de gráficos de conocimiento ofrece eficiencia, también conlleva su propio conjunto de desafíos. Para garantizar la precisión y la confiabilidad, las organizaciones deben abordar estos problemas de manera frontal.
Mantener una alta calidad de los datos es un obstáculo recurrente, especialmente en la extracción y desambiguación de entidades. Los LLM suelen fallar a la hora de determinar si diferentes términos se refieren a la misma entidad. Esto puede provocar nodos duplicados y relaciones fragmentadas, lo que debilita la capacidad del gráfico para revelar información significativa.
Este problema se agudiza aún más cuando se trabaja con grandes conjuntos de datos de diversas fuentes. Una sola entidad, ya sea una persona, una organización o un concepto, puede aparecer con varios nombres, abreviaturas o formatos. Por ejemplo, «IBM», «International Business Machines» y «Big Blue» pueden referirse a la misma empresa, pero si no se alinean correctamente, crean una estructura gráfica desarticulada.
Las tasas de precisión para la extracción de entidades y relaciones pueden alcanzar el 92% y el 89%, respectivamente, cuando los LLM se combinan con gráficos de conocimiento. Sin embargo, alcanzar estos niveles requiere un preprocesamiento y una validación rigurosos de los datos.
Las ambigüedades añaden otro nivel de dificultad. Tomemos el nombre «Apple», por ejemplo: podría referirse a la empresa dedicada a la fruta o a la empresa tecnológica. Sin suficiente contexto, los LLM pueden malinterpretar dichos términos, lo que lleva a errores que se propagan por todo el gráfico.
Abordar estos problemas exige una alineación sólida de los esquemas y un procesamiento seguro y rentable.
La alineación de esquemas es una tarea técnicamente exigente en la creación automatizada de gráficos de conocimiento. Las diferencias en las ontologías y las estructuras de datos conflictivas suelen provocar inconsistencias lógicas y asignaciones de propiedades incompatibles.
Un estudio de caso de 2025 realizado por un importante proveedor de atención médica destaca este desafío. Se enfrentaron a importantes problemas con la coherencia de los datos hasta que introdujeron una capa semántica. Su director de TI explicó:
«La introducción de la capa semántica marcó una diferencia fundamental. Le dio a la IA el contexto clínico del que carecía, por ejemplo, la distinción entre cuándo se factura un procedimiento y cuándo se realiza realmente, una brecha que anteriormente había socavado la calidad y la confianza de los datos».
Los resultados fueron espectaculares: los análisis de eficacia del tratamiento se completaron un 60% más rápido y las consultas críticas se resolvieron en días en lugar de semanas. Y lo que es aún más impresionante, la organización descubrió una reducción del 30% en las complicaciones relacionadas con un nuevo enfoque de tratamiento, información que había permanecido oculta debido a la fragmentación de los datos.
Este ejemplo subraya la importancia de la evolución de las técnicas de validación a medida que surgen nuevos datos. Los gráficos de conocimiento deben ser dinámicos y permitir actualizaciones constantes para reflejar la nueva información. Esto requiere herramientas automatizadas para gestionar las actualizaciones y garantizar la alineación con las estructuras de datos existentes.
El uso de los LLM para la automatización de gráficos de conocimiento también plantea preocupaciones sobre los costos y la privacidad, especialmente cuando se trabaja con datos confidenciales.
El procesamiento de grandes conjuntos de datos con LLM puede resultar caro debido a los modelos de precios basados en tokens. Muchas organizaciones subestiman el costo total, que incluye no solo la configuración inicial, sino también las actualizaciones continuas, la validación y el control de calidad.
La privacidad es otro tema crítico. Los LLM pueden exponer inadvertidamente información confidencial durante el procesamiento o la generación. Este riesgo se ve agravado por la posibilidad de que los LLM memoricen los datos de entrenamiento, lo que provoca filtraciones involuntarias durante su uso posterior. Un incidente notable ocurrido en 2023 puso de manifiesto la facilidad con la que se pueden exponer los datos confidenciales durante el procesamiento del LLM.
La dependencia de conjuntos de datos extensos, que a menudo contienen información confidencial o de propiedad exclusiva, agrava estos riesgos. Introducir documentos confidenciales en plataformas comerciales de LLM podría revelar involuntariamente secretos comerciales, datos de clientes u otra información crítica.
Para las organizaciones que manejan datos confidenciales, los LLM comerciales basados en la nube pueden no ser la mejor opción. En cambio, implementar LLM locales o privados es una opción más segura. Sin embargo, es esencial implementar medidas de seguridad sólidas en las primeras etapas del proceso. Retrasar estas medidas puede conllevar modificaciones costosas y soluciones complejas más adelante.
La automatización introduce vulnerabilidades adicionales. Los agentes de LLM, diseñados para el procesamiento en tiempo real y las interacciones con sistemas externos, pueden aumentar los riesgos de privacidad. Estos agentes son susceptibles a amenazas como la pérdida de memoria y los ataques clandestinos, en los que actores malintencionados incrustan factores desencadenantes para manipular el modelo o extraer información confidencial.
A pesar de estos desafíos, las posibles recompensas son notables. Los gráficos de conocimiento pueden aumentar la precisión de las respuestas de la LLM en un 300% en entornos empresariales, y la integración de los datos contextuales de estos gráficos mejora la alineación de las tareas en un 15%. La clave está en implementar marcos sólidos de gestión de riesgos y protocolos de seguridad desde el principio.
La creación automática de un gráfico de conocimiento requiere un enfoque estructurado. Esto incluye limpiar los datos, extraer entidades, validar esquemas e integrar gráficos para garantizar una mayor precisión y eficiencia.
Un gráfico de conocimiento fiable comienza con un proceso bien organizado. El primer paso es preprocesamiento de datos - limpiar, normalizar y segmentar el texto sin procesar para prepararlo para los grandes modelos lingüísticos (LLM). Una vez preparados, los datos están listos para extracción de entidades y relaciones usando LLMs.
Si bien los LLM pueden identificar entidades y relaciones, la validación adicional es crucial para garantizar que el gráfico sea confiable. Este proceso es paralelo a los métodos anteriores de extracción de entidades y validación de esquemas.
Validación de esquemas desempeña un papel fundamental en el mantenimiento de la coherencia. Cada entidad y propiedad del gráfico debe tener una definición clara que sirva de guía para modelar la información. Esto reduce los errores lógicos y garantiza la uniformidad en todo el gráfico.
El paso final es construcción e integración de gráficos. Aquí, las entidades y relaciones validadas están vinculadas a las bases de datos de gráficos existentes. Es importante realizar la resolución de entidades en esta etapa para evitar nodos duplicados o relaciones fragmentadas.
Un ejemplo práctico proviene de EN VIGOR, que encontró problemas con la superposición de sinónimos en sus UMLS Datos (Sistema Unificado de Lenguaje Médico). Esto condujo a resultados de aprendizaje automático inexactos. Cambiando a Mondo ontología, que proporcionó distinciones más detalladas para su caso de uso en la atención médica, mejoraron significativamente la calidad de sus gráficos de conocimiento.
Las plataformas integradas pueden simplificar aún más el proceso de automatización. Estas herramientas combinan capacidades de inteligencia artificial multimodal con funciones de colaboración en tiempo real, lo que aborda muchos desafíos técnicos relacionados con la creación de gráficos de conocimiento automatizados. Plataformas como prompts.ai son excelentes ejemplos de este enfoque.
Las características clave incluyen seguimiento de tokenización, que ayuda a las organizaciones a gestionar los costos según modelos de precios basados en fichas, y integración de IA multimodal, lo que permite procesar varios tipos de datos (texto, imágenes y datos estructurados) en un solo flujo de trabajo.
Las herramientas de colaboración en tiempo real permiten a los equipos trabajar juntos en la validación y el refinamiento, lo que garantiza que la supervisión humana complemente los procesos automatizados. Los estudios demuestran que la combinación de la experiencia humana con la automatización puede lograr una calidad cercana a la humana al equilibrar la precisión y la capacidad de recuperación. Además, informes automatizados mantiene a los equipos informados sobre el progreso y señala los posibles problemas con antelación, evitando que los pequeños errores se conviertan en problemas mayores.
A medida que la automatización se amplía, el mantenimiento de la integridad de los datos requiere métricas de evaluación sólidas. Las organizaciones deben adoptar marcos integrales que vayan más allá de las medidas de precisión básicas para evaluar el rendimiento del sistema de manera integral.
Además de las métricas tradicionales de precisión y recuperación, las pruebas específicas del dominio son esenciales para abordar requisitos únicos. Las investigaciones destacan la importancia de las herramientas de control de calidad adaptadas a aplicaciones específicas, ya que garantizan resultados de alta calidad y tasas de éxito confiables.
Los métodos de validación híbridos, que combinan la supervisión automática y humana, pueden monitorear el uso de los tokens, la latencia y las tasas de error, lo que optimiza el rendimiento. Otra técnica valiosa es validación sensible al contexto, donde los LLM reciben un contexto relevante a partir de gráficos de referencia, fuentes textuales o búsquedas en la web. Esto reduce la ambigüedad y mejora la precisión de la resolución de las entidades y la extracción de las relaciones.
El campo de la automatización de gráficos de conocimiento avanza rápidamente, impulsado por los avances en los grandes modelos lingüísticos (LLM) y las crecientes necesidades empresariales. Para 2030, se espera que el mercado de Knowledge Graph alcance los 6.930 millones de dólares, frente a los 1.060 millones de 2024. Este rápido crecimiento subraya la importancia de los gráficos de conocimiento automatizados como infraestructura crítica para los sistemas de IA actuales. Estos avances están allanando el camino para nuevos métodos de creación y validación de gráficos de conocimiento.
Uno de los avances más interesantes es generación de gráficos multimodales. Los LLM modernos ahora son capaces de gestionar relaciones complejas, datos urgentes y múltiples tipos de datos. Esto significa que los gráficos de conocimiento ahora pueden integrar texto, imágenes, vídeos y datos estructurados en un sistema único y coherente.
Un ejemplo destacado es el LLM Knowledge Graph Builder de Neo4j. Esta plataforma convierte los datos no estructurados, como archivos PDF, documentos, URL e incluso transcripciones de YouTube, en gráficos de conocimiento estructurados. Lo logra al combinar las capacidades de LLM con la tecnología de almacenamiento y recuperación nativa de gráficos de Neo4j. ¿El resultado? Actualizaciones en tiempo real y un flujo de trabajo impecable.
Los gráficos de conocimiento dinámicos también están ganando impulso. Estos sistemas crecen y evolucionan a medida que se dispone de nuevos datos, lo que los hace especialmente útiles en industrias con información que cambia rápidamente. Además, soluciones específicas de la industria están surgiendo y están diseñados para satisfacer las demandas únicas de campos como la atención médica, las finanzas y la fabricación. A diferencia de los gráficos de conocimiento estáticos, que pueden quedar obsoletos rápidamente, estas soluciones especializadas están diseñadas para seguir el ritmo de los entornos que cambian rápidamente y abordar desafíos complejos y específicos de cada dominio.
A pesar de que la automatización se hace más avanzada, la participación humana sigue siendo crucial, especialmente en aplicaciones de alto riesgo. Por ejemplo, si bien los LLM pueden aumentar la precisión de la validación del 75 al 87% sin intervención manual, aún existe un margen de error que puede resultar crítico en áreas delicadas.
Cumplimiento normativo es una de esas áreas en las que la experiencia humana es indispensable. En los sectores regulados, como los de la salud y las finanzas, los sistemas automatizados deben cumplir con estrictos estándares de precisión y auditoría, que a menudo requieren la verificación humana.
La necesidad de experiencia específica en un dominio destaca aún más el papel de los revisores humanos. Como explica Valerie Morel, directora ejecutiva de ONTOFORCE:
«La semántica es el puente entre los datos y la comprensión. En las ciencias de la vida, donde la velocidad y la precisión son fundamentales y donde los datos son complejos, los gráficos de conocimiento ya no son opcionales. Son la forma en que conectamos puntos, sacamos a la luz información y aceleramos el descubrimiento».
Además, marcos de gobierno de datos exigen la supervisión humana para garantizar la precisión, la coherencia y la integridad. Si bien los sistemas automatizados se destacan en el procesamiento de grandes cantidades de datos, los expertos humanos están mejor equipados para detectar errores o inconsistencias sutiles que, de otro modo, podrían socavar la integridad de un gráfico de conocimiento.
Los mejores resultados provienen de combinar la automatización con la experiencia humana. Como MicroStrategy Los expertos Ananya Ojha y Vihao Pham señalan:
«Las personas deben tener un entendimiento común de lo que están midiendo y cómo lo están midiendo. Los gráficos de conocimiento garantizan esta armonía al alinear los datos entre los equipos y sistemas».
La automatización de los gráficos de conocimiento abre las puertas a oportunidades más amplias de automatización del flujo de trabajo. Por ejemplo, sistemas de informes automatizados ahora puede generar información directamente a partir de gráficos de conocimiento, lo que elimina la necesidad de realizar análisis manuales de datos.
Otra área en crecimiento es flujos de trabajo de generación de contenido, donde las organizaciones automatizan la creación de documentación, resúmenes e informes analíticos al combinar los datos de los gráficos de conocimiento con los LLM.
Plataformas como prompts.ai lideran el camino a la hora de permitir flujos de trabajo de IA multimodales, colaboración en tiempo real y seguimiento de la tokenización. Estas herramientas permiten a las empresas crear canales de automatización de extremo a extremo que van mucho más allá de la construcción de gráficos de conocimiento.
La integración de tecnologías semánticas también se está convirtiendo en un objetivo clave. Estas tecnologías están impulsando los avances en la inteligencia artificial, la gestión de metadatos y los procesos de toma de decisiones en las empresas. Como resultado, la automatización de los gráficos de conocimiento ya no se considera una iniciativa independiente, sino un componente central de estrategias de transformación digital más amplias.
Las organizaciones ahora aprovechan los sistemas automatizados de ingesta de datos a través de API para extraer datos en tiempo real de múltiples fuentes. Este enfoque crea gráficos de conocimiento dinámicos que sirven de columna vertebral para varios flujos de trabajo automatizados, lo que maximiza el retorno de la inversión al permitir una amplia gama de aplicaciones posteriores. Estos avances consolidan el papel de los gráficos de conocimiento automatizados como piedra angular de los sistemas de IA modernos.
El paso de la creación manual de gráficos de conocimiento a la automática está cambiando la forma en que las organizaciones administran los datos no estructurados. Gracias a los grandes modelos lingüísticos (LLM), este proceso ahora exige menos tiempo y esfuerzo y, al mismo tiempo, mantiene altos estándares. Toma el Auto KG proyecto, por ejemplo: extrae palabras clave y construye gráficos livianos e interconectados que superan a los métodos de búsqueda semántica tradicionales. Esta transformación respalda un enfoque más ágil y unificado de la administración de datos.
Una de las estrategias más eficaces consiste en combinar la similitud vectorial con las asociaciones de grafos en los métodos de búsqueda híbridos. Este enfoque captura relaciones complejas que los métodos tradicionales suelen pasar por alto, lo que da como resultado gráficos de conocimiento más detallados y precisos. Las organizaciones que adoptan esta estrategia obtienen una mejor recuperación de conocimientos y resultados más relevantes desde el punto de vista contextual de los LLM en todas sus operaciones.
Para empezar, defina el alcance y el esquema de su gráfico, valide las entidades y las relaciones e incorpore la supervisión humana en las etapas críticas. El lanzamiento de un proyecto piloto ayuda a refinar los flujos de trabajo utilizando comentarios del mundo real antes de escalar la solución. Estos pasos crean una base para crear gráficos de conocimiento automatizados escalables y confiables.
La automatización no solo reduce el esfuerzo manual y los costos, sino que también permite actualizaciones frecuentes y una cobertura de datos más amplia. Para quienes estén listos para empezar, herramientas como prompts.ai agilizan el proceso con funciones como la automatización del flujo de trabajo, la colaboración en tiempo real y la integración directa de la LLM. Esta plataforma simplifica las tareas complejas, hace un seguimiento de los costos mediante la tokenización de pago por uso y garantiza la compatibilidad con los sistemas existentes, lo que ayuda a las organizaciones a ahorrar tiempo y lograr resultados mensurables.
Las mejores implementaciones combinan la automatización con la experiencia humana. Mientras que los LLM se ocupan de tareas como la extracción de entidades y el mapeo de relaciones, la revisión humana garantiza que los resultados se alineen con los objetivos de la organización y mantengan la precisión. Este equilibrio ofrece eficiencia y calidad.
Para comenzar su proceso de automatización, identifique sus fuentes de datos, establezca un esquema y elija una plataforma de automatización. Comience poco a poco con un caso de uso específico, valide sus procesos y escale a medida que genere confianza en sus flujos de trabajo. La tecnología está lista para la producción y los primeros usuarios ya están cosechando ventajas competitivas.
Los modelos lingüísticos de gran tamaño (LLM) simplifican el proceso de creación de gráficos de conocimiento al automatizar la extracción de información del texto no estructurado. Este enfoque reduce la necesidad de trabajo manual y, al mismo tiempo, maneja grandes volúmenes de datos con facilidad y comprende los matices del lenguaje natural.
Estos modelos utilizan métodos avanzados para generar gráficos de conocimiento con mayor rapidez y precisión, lo que facilita la conversión del texto sin procesar en información estructurada y procesable. Al gestionar las relaciones de datos complejas de manera eficaz, los LLM ofrecen resultados detallados y, al mismo tiempo, requieren una participación mínima de las personas, lo que aumenta tanto la eficiencia como la productividad.
Mantener una alta calidad de los datos cuando se utilizan modelos lingüísticos grandes (LLM) para automatizar los gráficos de conocimiento puede resultar complicado. Pueden surgir problemas como las inexactitudes, los detalles desactualizados y las inconsistencias, lo que reduce la confiabilidad y la utilidad del gráfico de conocimiento.
Para abordar estos problemas, es inteligente combinar Salidas de LLM con herramientas de validación automatizadas y revisión humana para comprobar si hay errores. Configuración exhaustiva procesos de limpieza de datos puede ayudar aún más a estandarizar y refinar los gráficos generados. Además, el uso de datos de instrucciones bien preparados procedentes de gráficos de conocimiento puede aumentar la precisión y la coherencia de los resultados del LLM, lo que se traduce en una mejor calidad general de los datos.
Para proteger la información confidencial y, al mismo tiempo, automatizar los gráficos de conocimiento con grandes modelos lingüísticos (LLM), las organizaciones deben priorizar protocolos de seguridad robustos y enfoques centrados en la privacidad. Esto significa cifrar los datos tanto durante la transmisión como cuando se almacenan, aplicar controles de acceso detallados y emplear tecnologías que preserven la privacidad para minimizar el riesgo de exponer datos confidenciales.
El uso de herramientas que identifiquen y restrinjan las entradas confidenciales también puede ayudar a evitar filtraciones de datos involuntarias. Técnicas como el aprendizaje federado y las comprobaciones de seguridad automatizadas refuerzan aún más la protección de los datos durante todo el proceso de IA. Al combinar estos métodos, las organizaciones pueden reducir los riesgos potenciales y, al mismo tiempo, maximizar los beneficios de las LLM.
