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Inteligencia Artificial, Machine Learning y Big Data

by Redacción PowerData on mayo 22, 2020

PowerData inteligencia artificial machine learning y big data

Inteligencia Artificial (IA), Machine Learning y Big Data son los grandes catalizadores del cambio en estos tiempos. Cuán profundas y provechosas sean esas transformaciones dependerá de cuánto nos animemos a innovar y a subirnos a una ola que, de lo contrario, simplemente seguirá.

¿Por qué Big Data?

El Big Data se está moviendo rápidamente hacia una nueva etapa de madurez que promete un impacto aún mayor en los negocios, así como también una disrupción en la industria en los próximos años. A medida que las iniciativas maduran, las organizaciones combinan ahora la agilidad de los procesos de Big Data con la escalabilidad de la inteligencia artificial. Estas dos características ayudan a acelerar la entrega de valor aún más que antes.

Por otro lado, la habilidad de gestionar grandes volúmenes y fuentes de datos está habilitando las capacidades de la IA y, especialmente de machine learning, que permanecían dormidas desde hace décadas debido a tres problemas relativamente frecuentes:

  1. La falta de disponibilidad de datos que sufrían las empresas.

  2. Los tamaños de muestra limitados, que afectaban negativamente a las capacidades de las organizaciones.

  3. La imposibilidad de analizar cantidades masivas de datos en milisegundos, por falta de herramientas adecuadas.

 

La Inteligencia Artificial y la explosión de datos

PowerData inteligencia artificial machine learning y big dataCada año, la cantidad de datos que producimos se duplica. Las previsiones de IDC dicen que en la próxima década habrá 150.000 millones de sensores conectados a la red (más de 20 veces la población de la Tierra). Estos datos ayudan a que los dispositivos de Inteligencia Artificial aprendan cómo piensan y sienten los seres humanos. Aceleran su curva de aprendizaje y también permiten la automatización del análisis de datos. Cuanta más información hay para procesar, más datos recibe el sistema, más aprende y, en última instancia, más preciso se vuelve.

Hoy día, artificial intelligence es capaz de aprender sin apoyo humano por medio del machine learning o aprendizaje automático. A diario se conocen nuevos casos, como el del algoritmo DeepMind de Google, que aprendió recientemente por sí solo cómo ganar 49 juegos de Atari, sin que fuese necesaria ningún tipo de interacción por parte de las personas.

En el pasado, el crecimiento de IA era mínimo por dos motivos principales:

  1. Se recurría a un conjunto de datos limitados que utilizaban muestras representativas en lugar de utilizar datos reales en tiempo real.
  2. La incapacidad para analizar cantidades masivas de datos en segundos. 

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La Inteligencia Artificial, potenciada por Big Data

Cada vez más, empresas de todos los sectores se unen a pioneros en Inteligencia Artificial como Google y Amazon para implementar soluciones de IA en sus organizaciones.

MetLife, uno de los mayores proveedores globales de seguros y programas de beneficios para empleados, también ha impulsado iniciativas de Inteligencia Artificial con Big Data. Su proyecto de artificial intelligence se basa en el reconocimiento de voz para lograr una visión mejorada del negocio gracias al seguimiento de incidentes y resultados.

La empresa tiene un procesamiento de reclamos más eficiente, donde los modelos que se venían empleando habitualmente se han enriquecido con datos no estructurados que ahora se analizan, como los informes médicos. De esta forma, al analizar cada interacción entran en juego nuevos factores, informaciones complementarias que aportan valor y permiten descubrir detalles importantes.

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Pero ¿podrá alguna vez un ordenador pensar como un cerebro humano?

Algunos dicen que nunca, mientras que otros dicen que eso ya está ocurriendo. Seguir la actualidad informativa y las decisiones de grandes empresas tecnológicas como Facebook nos permite conocer que, pese a algunas carencias y escándalos aparte, las intervenciones robóticas pueden parecer movidas por el raciocinio en algunos casos.

Lo cierto es que nos hallamos en un punto en que la capacidad de las máquinas para ver, entender e interactuar con el mundo está creciendo a un ritmo tremendo, que no deja de aumentar con el volumen de datos que les ayuda a aprender y entender aún más rápido. El big data es el combustible que potencia a la IA Inteligencia Artificial.

 

Tres formas críticas en las que Big Data está potenciando IA

Existen, en concreto, tres maneras en las que los grandes datos permiten crecer a la artificial intelligence ofreciendo a los algoritmos oportunidades que éstos saben aprovechar:

  • La tecnología de Big Data: ahora, las empresas y sus proyectos de inteligencia artificial tienen la capacidad de acceder a grandes volúmenes de información. A partir de ahí, están en disposición de procesar enormes cantidades de datos que antes requerían hardware y software extremadamente costosos.

  • Disponibilidad de grandes conjuntos de datos: ICR (Information Collection Request), transcripción, archivos de voz e imagen, datos meteorológicos y datos logísticos están ahora disponibles en formas que nunca fueron posibles en el pasado. A día de hoy, incluso los viejos ficheros "originados en papel" están también disponibles en formato digital.

  • Machine learning a escala: los algoritmos "escalados" tales como redes neuronales recurrentes y deep learning están impulsando el avance de la IA Inteligencia Artificial.

La inteligencia artificial, en especial el machine learning combinado con Big Data y la gestión de datos, brindan a las empresas la oportunidad de ganar competencia analítica, lograr modelos predictivos y tomar decisiones en tiempo real sobre un universo de datos incalculable para la mente humana.

Las herramientas están. Las posibilidades existen. Está en cada organización y en sus directivos la decisión de subirse a la ola o no.

 

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Topics: Big Data, Inteligencia Artificial

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