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Filtrado de datos reales de una gran cantidad de datos en la era de los datos Existe una creciente brecha de riqueza con respecto a los datos. ¿Qué significa esto? Cada vez nos resulta más difícil examinar los innumerables datos generados por la IA para identificar datos verdaderamente significativos y confiables. Como resultado, a las empresas les resultará aún más difícil almacenar y administrar información de lo que lo hacen ahora, y tendrán que invertir un esfuerzo significativo para determinar cuántos datos aceptar y almacenar desde el principio. Habrá innumerables problemas relacionados con los datos en el futuro, especialmente en la publicidad. Por lo tanto, existe una tendencia a poner la mayor cantidad posible de datos disponibles públicamente en la cadena. Por el contrario, en el proyecto Info-fi en el que estoy trabajando actualmente, mientras que el volumen de datos y la cantidad de contenido relacionado con palabras clave específicas se disparan, La participación del usuario y los indicadores de comportamiento confiables en realidad se están deteriorando en calidad. Esto significa que la calidad de los datos está disminuyendo o se está volviendo poco confiable. Para abordar estos problemas e impulsar las recompensas por la participación y el comportamiento reales, necesitamos mejorar el valor de los datos y mantener un volante de eficiencia y crecimiento de incentivos. Muchos proyectos están trabajando actualmente en estos aspectos, y todos reconocen que este es un problema innegable que surge en la era de la IA. Si bien solo he mencionado los problemas, también hay muchas historias de éxito que surgen de varias ideas. Caso de uso de la vida real: En el caso de Uber, una parte significativa de su presupuesto publicitario en 2024 se desperdició en fraude e ineficiencia. El problema surgió de la dependencia de métricas poco confiables como clics e impresiones en la publicidad tradicional, lo que llevó a la implementación de un modelo basado en incentivos y basado en el comportamiento. Al adoptar un sistema de verificación basado en el comportamiento y un programa de recompensas directas, brindan a los usuarios más incentivos al tiempo que mejoran la lealtad de los usuarios para Uber, creando una situación en la que todos ganan. Vivimos en una era en la que el desarrollo de herramientas para refinar y administrar dichos datos es más importante que nunca.