Inteligencia Artificial (IA), Machine Learning y la analitica avanzada, que incluye Big Data, son los grandes catalizadores del cambio en estos tiempos. Cuán profundas y provechosas sean esas transformaciones dependerá de su implementación por parte de las organizaciones para mejorar una amplia gama de los procesos que llevan a cabo.
La analítica avanzada o advanced analytics 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 gestión y análisis de datos con la escalabilidad de la inteligencia artificial. Estas dos características ayudan a acelerar la entrega de valor aún más que antes.
|
El 95% de las empresas citan la necesidad de administrar datos no estructurados como un problema para su negocio. Fuente: Techjury |
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:
|
El tamaño del mercado global de Advanced Analytics (que incluye Big Data) se valoró en USD 34,560 millones en 2021 y se espera que se expanda a una tasa de crecimiento anual compuesto (CAGR) del 21,1% de 2022 a 2030. Los principales factores que impulsan el crecimiento del mercado son la llegada del machine learning y la inteligencia artificial (IA). Fuente: Grand View Research |
A continuación un gráfico con la proyección de crecimiento en USA
Fuente: Grand View Research
Cada año, la cantidad de datos que producimos se duplica. Por ejemplo, a diario Google recibe más de 3500 millones de búsquedas y los usuarios de WhatsApp intercambian hasta 65 mil millones de mensajes. Estos datos junto con los que se generan en las operaciones comerciales y financieras cotidianas ayudan a que los dispositivos de IA 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 se disponga para procesar, el aprendizaje y la precisión obtenidas son mayores.
Hoy en día, la IA 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:
Cada vez más, empresas de todos los sectores se unen a pioneros en Inteligencia Artificial como Google y Amazon para implementar soluciones 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 IA 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. De esta forma, al analizar cada interacción entran en juego nuevos factores, informaciones complementarias que aportan valor y permiten descubrir detalles importantes.
Otra área en la que el aprendizaje automático puede ser de gran ayuda es en la salud: durante los momentos más álgidos de la pandemia de COVID el aprendizaje automático logró predecir la mortalidad de los pacientes con una precisión del 92%. Además antes de que el mundo supiera del nuevo virus, los sistemas de inteligencia artificial habían detectado el brote de un tipo desconocido de neumonía.
Ahora bien, ¿podrá alguna vez un ordenador pensar como un cerebro humano?
Seguir la actualidad informativa y las decisiones de grandes empresas tecnológicas como Facebook nos permite conocer que las intervenciones robóticas pueden parecer movidas por el raciocinio en algunos casos.
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 veloz gracias al mayor volumen de datos que tienen a disposición. Así, los datos son el combustible que potencia a la Inteligencia Artificial y a su vez la IA potencia los datos permitiendo una gestión y análisis automatizado.
Tal vez te interese leer:
Mejora el acceso a tus datos con una gestión inteligente de datos
Existen, en concreto, tres maneras en las que los grandes datos permiten crecer a la IA ofreciendo a los algoritmos oportunidades que éstos saben aprovechar:
La inteligencia artificial, en especial el machine learning combinado con Advanced Analytics 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.