Estamos en una era donde la tecnología impacta en nuestra vida. Especialmente con los avances de la inteligencia artificial y Machine Learning, la tecnología en la nube se encuentra pivotando para convertirse en más interconectada e inteligente como es el caso de los dispositivos IoT.
La computación, el almacenamiento y el networking siguen siendo los principales generadores de ingresos para los proveedores de tecnología en la nube. Sin embargo, el aprendizaje automático se está convirtiendo en el punto focal para modernizar la gestión de datos en Cloud. ¿De qué forma ocurre esta influencia y qué beneficios aporta?
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Para 2026, el 85% de las empresas combinarán la experiencia humana con Inteligencia Artificial, Machine Learning, procesamiento del lenguaje natural y reconocimiento de patrones para ayudar a aumentar la previsión.
Fuente: IDC
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Las ventajas del Cloud para una gestión inteligente de datos
Con la expansión de las organizaciones, el conjunto de datos utilizados se incrementa. En consecuencia, los modelos de aprendizaje automático exigen más potencia computacional para procesar el enorme volumen de información disponible.
Con los servicios en la nube, las empresas pueden obtener ventajas adicionales entre las que destacan:
- Experimentación con múltiples modelos: se pueden escalar proyectos y experimentar con las capacidades del aprendizaje automático a medida que aumenta la demanda de sus productos. Así, la velocidad del ciclo de vida del aprendizaje automático aumenta drásticamente con la ayuda de la computación en la nube.
- Menores costos: el aprendizaje automático puede resultar costoso si continúa implementando grandes modelos de aprendizaje en sus servidores. La nube evita la necesidad de infraestructura y mantenimiento ya que sólo se debe pagar por la cantidad de almacenamiento que se utiliza.
- Fácil integración: los buenos servicios en la nube vienen con kits de desarrollo de software y API que ayudan a integrar la funcionalidad del aprendizaje automático directamente en las aplicaciones.
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Inteligencia Artificial al servicio de la gestión de datos eficaz
- Mayor seguridad: los datos se almacenan en el centro de datos seguro de la nube. La responsabilidad de la seguridad recae en el proveedor de la nube y las organizaciones no requieren contar con una infraestructura de seguridad.
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El 67% de los expertos cree que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático desempeñan ahora un papel fundamental en la implementación de la computación en la nube.
Fuente: Market Splash
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4 usos de tecnología en la nube con Machine Learning
La eficiencia y las posibilidades de la tecnología en la nube crecen a un ritmo exponencial. En muchos de esos casos, detrás de esta tecnología se encuentra el Machine Learning con soluciones innovadoras y potenciando posibilidades. Este es el caso de:
- Computación cognitiva: esta tecnología utiliza el procesamiento del lenguaje natural, la minería de datos y el reconocimiento de patrones para permitir la comunicación de un modo diferente. Los nuevos negocios combinan talento con robótica, llegando a simular el pensamiento humano. Detección de emociones, lectura de expresiones faciales, reconocimiento visual o análisis de video son algunas de las técnicas empleadas por estos sistemas de auto-aprendizaje.
- Bots como servicio: el soporte al cliente se ha transformado gracias a las nuevas posibilidades de la tecnología en la nube y al machine learning. Los robots interactivos forman parte de la estrategia de servicio al cliente de las organizaciones que buscan entregar una experiencia única. Esta alternativa permite al sistema aprender de manera continua en base a los patrones de conversación que se van recogiendo y a los pasados.
- Ciberseguridad cognitiva: el Machine Learning, aplicado a la protección de datos, les brinda a las empresas un escudo de seguridad a prueba de hackers. Los algoritmos complejos hacen a la organización más inteligente, permitiéndoles analizar los flujos de datos enviados desde y hacia servidores buscando patrones anómalos. De esta forma, los recursos se dedican a la prevención proactiva de ataques y se minimizan las pérdidas asociadas a la gestión de alertas falsas.
- Planificación empresarial de datos: el consumo, la capacidad y el volumen de procesamiento son datos que permiten hacer una planificación más eficaz de los recursos. El aprendizaje automático aplicado a la gestión de datos ayuda a aumentar la velocidad y mejorar el flujo de información soportado por los centros de datos logrando un sistema más eficiente y con una mayor capacidad de respuesta.
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Gestión de datos simple: Cloud & Data potenciados con IA
Del internet de las cosas (IoT) a la inteligencia artificial, la tecnología en la nube está detrás de todas las operaciones de la empresa, impulsando la eficiencia, la seguridad de datos en la nube y la innovación. Se trata de un territorio para aprovechar las oportunidades en una era de transformaciones constantes para que tu negocio sea verdaderamente un data-forward.
Ya no se trata de estar listo para dar el salto a la nube, si no de cómo aprovechar el Cloud Computing en favor del negocio y de los datos.