El incremento de los datos y la velocidad de procesamiento han conseguido que la Inteligencia Artificial (IA) tenga el mayor crecimiento en la historia . Y es que la base principal de ésta son los datos, ya que se nutre de los mismos y los emplea para obtener información del entorno, analizarlo y actuar con él en consecuencia.
Quince años atrás el matemático e investigador de mercado, Clive Humby , había expresado que “los datos son el nuevo petróleo” , y no se equivocó. Desde ese momento, y hasta la fecha, la cantidad total de datos en el mundo se ha multiplicado por 74 .
Cabe destacar que con cada interacción que realizamos a diario generamos, transmitimos y recibimos datos. Son éstos, precisamente, los que nos dan una vista actual del estatus de un proceso o actividad y, además, los que permiten predecir resultados. Por esta razón, se consideran el recurso más valioso en la actualidad.
En los últimos años, la Inteligencia Artificial y el Big Data han impulsado y generado una variedad de innovaciones tecnológicas, mismas que han dado forma al entorno digital actual y a la Industria 4.0 . Estas dos tendencias presentan un objetivo común: sacarle el máximo valor a la gran cantidad de datos que se generan.
Conscientes de esta realidad, gigantes tecnológicos como Amazon , Microsoft, Netflix, entre otros, han desarrollado un dominio en la intersección, donde el Big Data se encuentra con la IA. Esta convergencia es lo que MIT Sloan Management Review ha denominado “el desarrollo más importante que está configurando el futuro de cómo las empresas impulsan el valor empresarial de sus capacidades de análisis y datos .”
Estas organizaciones entienden cómo combinar el conocimiento de datos y capacidades de IA sólidas en soluciones diferenciadas con valor de mercado masivo.
Desde la catalogación de datos, hasta su comprensión, la Inteligencia Artificial ofrece nuevas e interesantes oportunidades para gestionar grandes volúmenes de informació n. Algunas de ellas son:
La IA y el Deep Learning ( aprendizaje profundo ) permiten automatizar todas las tareas rutinarias relacionadas con los datos, como su integración y administración. Los datos pueden ser ordenados automáticamente según numerosos parámetros, eliminando la necesidad de revisarlos manualmente, como se hacía en los procesos tradicionales.
Además de procesar todos los datos, la Inteligencia Artificial también permite comprobar problemas de calidad o inconsistencias en los mismos . Esta tecnología se convierte en un sistema eficaz de control de calidad, con el objetivo de que los sistemas analíticos y de Big Data sean capaces de sacar conclusiones fiables. Cuando estos problemas son descubiertos, las aplicaciones basadas en IA pueden hacer correcciones automáticamente o marcar estas anomalías para que el equipo las tenga en cuenta y tomen acciones correctivas.
La Inteligencia Artificial y el Big Data han impulsado y generado una variedad de innovaciones tecnológicas / Imagen: Possessed Photography vía Unsplash
Aún existe una gran cantidad de información no digitalizada o en formatos sin conexión, almacenada en plataformas de gestión tradicionales. La tecnología avanzada de la Inteligencia Artificial permite rescatar estos datos y hacerlos accesibles para los sistemas actuales.
Saber qué información almacenar y cuál descartar es un problema muy recurrente en las tareas de gestión de cualquier negocio, sobre todo en aquellos en los que el volumen de datos es muy extenso. La IA ayuda a tomar estas decisiones, analizando los patrones de uso de datos y recomendando las estrategias óptimas para su administración y almacenamiento.
Como podemos ver, el Big Data y la Inteligencia Artificial se complementan cada vez más. Y es que el Big Data actúa como un input que recibe un conjunto masivo de datos que necesitan ser procesados y los estandariza para convertirlos en útiles. En tanto, la Inteligencia Artificial es la consecuencia de este proceso. Consiste en un conjunto de softwares que aprovechan el output generado por estos resultados para crear series de algoritmos que hacen que programas y mecanismos puedan mostrar comportamientos inteligentes y razonar como lo hacen los humanos, dando lugar a múltiples ventajas para las empresas .
En otras palabras, la Inteligencia Artificial se nutre de los datos procesados y aprende de ellos, creando y reconociendo patrones y desarrollando soluciones sofisticadas de analítica para todo tipo de sectores.
Las técnicas como el aprendizaje automático, el análisis predictivo y la visualización de datos , son las que ayudan a encontrar un significado al profundizar en grandes conjuntos de datos, y las que mejoran la velocidad y precisión en la toma de decisiones.
En la actualidad, todas las organizaciones que cuentan con grandes volúmenes de información están adoptando la Inteligencia Artificial como una herramienta clave para gestionar sus datos. Y es que esta tecnología les permitirá maximizar el uso y disponibilidad de los datos para predecir escenarios, tomar decisiones en tiempo real y prevenir fallas.
Por tal motivo, para cualquier directivo y compañía, cada vez es más importante entender la evolución de los datos al Machine Learning y a la Inteligencia Artificial, ya que esto les permitirá avanzar y crecer dentro del entorno emergente.
