El poder de la inteligencia artificial centrada en datos

Descubre cómo la inteligencia artificial centrada en datos potencia tu negocio y viceversa.


La inteligencia artificial viene jugando un papel predominante en la transformación digital que encaran las empresas que deciden salir empoderadas del nuevo contexto global y, sobre todo, en la hiper automatización que ello demanda. 

Pero, ¿qué rol juega la inteligencia artificial y los datos en todo esto? ¿Por qué es cada vez más accesible y necesaria a la vez? La verdad es que, la inteligencia artificial necesita tanto de los datos como los datos necesitan de la inteligencia artificial. Veamos por qué.

Las diversas fuentes que alimentan a la IA

Definida como la habilidad de una máquina de presentar las mismas capacidades que los seres humanos (como el razonamiento, el aprendizaje, la creatividad y la capacidad de planear), la inteligencia artificial permite que los sistemas tecnológicos perciban su entorno, se relacionen con él, resuelvan problemas y actúen con un fin específico.

PowerData - El poder de la inteligencia artificial

Para conseguir efectividad, la construcción e implementación de sistemas de inteligencia artificial y machine learning, un subcampo de la AI, requieren grandes conjuntos de datos. Las máquinas reciben grandes volúmenes de datos, los procesan y responden a ellos luego de extraer muchas entidades, relaciones y grupos.

 

 

Se pronostica que el mercado global de software de inteligencia artificial crecerá rápidamente en los próximos años, alcanzando alrededor de USD 126 mil millones para 2025.

Fuente: Statista

 

Para ampliar y enriquecer las correlaciones realizadas por los algoritmos elegidos, el machine learning necesita datos de diversas fuentes, en diversos formatos, sobre diversos procesos. Del mismo modo, la inteligencia artificial resulta fundamental para identificar y preparar los datos necesarios para aumentar el valor de los sistemas basados ​​en IA o análisis. 

 

PowerData - El poder de la inteligencia artificial

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La necesidad de datos inteligentes

PowerData - El poder de la inteligencia artificial

Un reciente artículo de Harvard Business Review advierte que si bien han habido múltiples avances en la analítica empresarial en los últimos años, “todavía es difícil usar datos y análisis para comprender y predecir muchos de los fenómenos importantes en las organizaciones”.

Sin embargo, está surgiendo una nueva generación de análisis empresarial que incorpora cierto grado de automatización e información contextual. Cada vez más se usa la IA y la automatización para sacar el máximo provecho de los datos y se puedan preparar ideas y recomendaciones listas para entregar a los tomadores de decisiones sin necesidad de que un analista las prepare por adelantado.

Eso significa que la clave del éxito y la verdadera destreza analítica de las organizaciones estará dada por un apetito cultural por los datos, un conjunto de sistemas transaccionales que generen datos para ser analizados y la voluntad de invertir e implementar estas nuevas tecnologías.

 

 

Más del 75% de las compañías analizadas ha probado algún tipo de IA, pero menos del 15% ha logrado un impacto significativo y escalable.

Fuente: McKinsey

 

 

En la misma línea, para tener éxito con la IA, las empresas deben tener un entorno de datos automatizados históricos confiables que sea compatible con las necesidades de IA. 

Se accede, así, al concepto de data intelligence, un sistema para entregar datos confiables que incluye inteligencia sobre datos, o metadatos. Ese enfoque permite a las organizaciones responder a seis preguntas clave:

 

  • ¿Quién está usando qué datos?

  • ¿Dónde están los datos y de dónde provienen?

  • ¿Cuándo se accede a los datos y cuándo se actualizó por última vez?

  • ¿Por qué tenemos datos? ¿Por qué necesitamos mantener (o descartar) los datos?

  • ¿Cómo se utilizan los datos o cómo deberían utilizarse los datos?

  • ¿Qué relaciones son inherentes a los datos y con los consumidores de datos?

 

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Se trata, en definitiva, de dos caras de la misma moneda: el éxito a largo plazo de la IA depende de una correcta gestión de datos y de modelos efectivos, y viceversa. El objetivo no es acumular datos, sino utilizarlos para alimentar correctamente los sistemas. Además, si los datos no son confiables o son insuficientes, los modelos predictivos conducirán indefectiblemente al error. Toda la cultura empresarial del futuro se sustenta en estos lineamientos, que han llegado para quedarse.

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