El futuro del big data y la inteligencia artificial

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¿Cómo trabajan juntos? ¿Cómo es que la inteligencia artificial, y su disciplina prominente, el aprendizaje automático, ayuda a proporcionar mejores conocimientos empresariales de big data? Examinemos algunas formas, y echemos un vistazo a lo que sigue para la inteligencia artificial y el análisis de big data.

¿Cuál es el futuro del big data y la inteligencia artificial?

El big data no es exactamente el término de rigor que era hace unos años, pero eso no significa que haya caído en desuso. En todo caso, los grandes datos se han vuelto más grandes.

Lo que una vez podría haber sido considerado un desafío significativo ahora se ve cada vez más como un estado deseado, específicamente en organizaciones que están experimentando e implementando el aprendizaje automático y otras disciplinas de IA (Inteligencia Artificial).

Ahora tenemos datos mucho más utilizables en forma de imágenes, video y voz (por ejemplo). En el pasado, es posible que hayamos intentado minimizar la cantidad de este tipo de datos que capturamos porque no podíamos hacer tanto con ellos, pero incurriría en grandes costos para almacenarlos.

¿Cómo se adapta la inteligencia artificial a los grandes datos? Cuantos más datos pasemos por los modelos de aprendizaje automático, mejores serán. Es un ciclo virtuoso.

Existe una relación recíproca entre Big Data e IA: este último depende en gran medida del primero para el éxito, al tiempo que ayuda a las organizaciones a desbloquear el potencial en sus almacenes de datos de formas que antes eran engorrosas o imposibles.

Hoy, queremos la mayor cantidad de datos que podamos obtener, no solo para obtener una mejor comprensión de los problemas comerciales que estamos tratando de resolver, sino porque mientras más datos ingresamos a través de los modelos de aprendizaje automático, mejores serán. 

¿Quieres tener más claro el concepto? Sabemos que hay un TED Talk para todo, para entender el big data y quedar “dateado”, puedes ver “Big Data e inteligencia artificial, ¿son el futuro? aquí:

Cómo la IA usa la big data

No es que el almacenamiento y otros problemas con big data y análisis hayan pasado por alto. Gruber, por ejemplo, señala que el emparejamiento de Big Data e IA crea nuevas necesidades (o subraya las existentes) en torno a la infraestructura, la preparación de datos y la gobernanza, por ejemplo. 

Pero en algunos casos, las tecnologías de Inteligencia Artificial y Machine Learning pueden ser una parte clave de cómo las organizaciones abordan esas complejidades operativas. (Nuevamente, hay una relación cíclica aquí).

Acerca de esa cuestión de «mejor conocimiento»: ¿cómo es que la  Inteligencia Artificial y el Machine Learning como su disciplina más destacada en el mundo empresarial en este momento, ayuda a los líderes de TI a entregar eso, ya sea ahora o en el futuro? Vamos a contar algunas formas.

3 formas en que la IA alimenta mejores conocimientos:

big data

1. La Inteligencia Artificial está creando nuevos métodos para analizar datos

Uno de los problemas comerciales fundamentales del big data a veces podría resumirse con una simple pregunta: ¿y ahora qué? Resumámoslo en la siguiente expresión: “Tenemos todo esto (ese es el término técnico para datos) y mucho más por venir, entonces, ¿qué hacemos con esa información?”

En el rumor que alguna vez fue ensordecedor en torno a los grandes datos, no siempre fue fácil escuchar las respuestas a esa pregunta.

Además, responder a esa pregunta, o derivar información de sus datos, generalmente requiere mucho esfuerzo manual. AI está creando nuevos métodos para hacerlo. En cierto sentido, AI y ML son los nuevos métodos, en términos generales.

Históricamente, cuando se trata de analizar datos, los ingenieros han tenido que usar una consulta o SQL (una lista de consultas). Pero a medida que la importancia de los datos continúa creciendo, han surgido una multitud de formas de obtener información. La Inteligencia Artificial es el siguiente paso para hacer consultas SQL.

Lo que solían ser modelos estadísticos ahora ha convergido con la informática y se ha convertido en IA y aprendizaje automático.

Big data

2. El análisis de datos se está volviendo menos laborioso

Como resultado, administrar y analizar datos depende menos del esfuerzo manual que consume mucho tiempo. La gente todavía juega un papel vital en la gestión de datos y análisis, pero los procesos que pueden haber tomado días o semanas (o más) se están acelerando gracias a la IA.

La AI y el ML son herramientas que ayudan a una empresa a analizar sus datos de manera más rápida y eficiente que lo que podrían hacer (únicamente) los empleados.

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Con el tiempo, se observado una tendencia a una estrategia de dos niveles cuando se trata de big data, ya que las organizaciones enfrentan el alcance masivo de la información que deben administrar si van a obtener algún valor de ella: capa de almacenamiento y una capa de análisis operativo que se encuentra encima de ella. 

Noticia de última hora: la capa de análisis operativo es la que le importa al CEO, incluso si no puede funcionar sin la capa de almacenamiento.

En otras palabras, las ideas y las decisiones pueden suceder más rápido. Además, TI puede aplicar principios similares, utilizando tecnologías de inteligencia artificial para reducir las cargas manuales, intensivas en mano de obra y aumentar la velocidad, a las cosas de fondo que, admitamos, pocos fuera de TI quieren escuchar.

inteligencia artificial

3. Los humanos todavía importan mucho

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático, entre otras tecnologías emergentes, son fundamentales para ayudar a las empresas a tener una visión más holística de todos esos datos, proporcionándoles una forma de hacer conexiones entre conjuntos de datos clave. Pero no se trata de eliminar la inteligencia y la percepción humana.

Las empresas necesitan combinar el poder de la intuición humana con la inteligencia artificial para aumentar estas tecnologías, o la inteligencia aumentada. Más específicamente, un sistema de IA necesita aprender de los datos, así como de los humanos, para poder cumplir su función.

Las empresas que combinaron con éxito el poder humano y la tecnología son capaces de expandir quién tiene acceso a información clave de análisis más allá de los científicos de datos y analistas de negocios mientras ahorran tiempo y  reducen el sesgo potencial que puede resultar de que los usuarios comerciales interpreten datos. 

Esto da como resultado operaciones comerciales más eficientes, información más rápida obtenida de los datos y, en última instancia, mayor productividad de la empresa.

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