Big Data e IA, colaboradores necesarios

La Inteligencia Artificial (IA) está en boca de todos gracias a los desarrollos capaces de generar imágenes, ilustraciones, incluso videojuegos, tesis doctorales o libros. Un ejemplo muy mediático puede ser Dalle-2, la IA de OpenAI que es capaz de generar imágenes a partir de descripciones de texto.

Fuera de este foco mediático se encuentran multitud de desarrollos prácticos en el terreno empresarial que nos muestran cómo la IA es una de las tecnologías con más presente y futuro del panorama actual.

La adopción de la IA en las empresas es cada vez más acelerada. Un estudio reciente de IBM afirma que el 35 % de las compañías ya la utilizan, mientras que un 42 % considera su adopción inminente.

Entre los usos más habituales de la IA en las empresas nos encontramos, por ejemplo, herramientas para marketing y ventas; aplicaciones de seguridad y detección de amenazas; IA conversacional, asistentes virtuales y bots; automatización de procesos; detección de fraude; analítica e inteligencia de negocio; inteligencia en la cadena de suministros y muchas otras aplicaciones.

La gestión de los datos es crucial para la adopción de la IA

Un informe del MIT Technology Review afirma que tanto la IA como la gestión de datos son dos pilares esenciales para el éxito de las empresas. De esta manera, la mala gestión de los datos se considera como un factor crítico que podría poner en peligro el futuro éxito de esta adopción de la IA.

En dicho informe se puede comprobar cómo más de la mitad de los ejecutivos esperan que el uso de la IA sea generalizado en las funciones empresariales para 2025, y cerca del 94% de los encuestados afirman que ya están utilizando la IA en su línea de negocio hoy.

Además, más de dos tercios de los ejecutivos encuestados afirman que los problemas con los datos son la razón más probable para que las empresas no alcancen sus objetivos de IA, y las principales vías para alcanzarlos son la mejora de la velocidad de procesamiento, la gobernanza y la calidad de los datos. Esto, desde luego, tiene mucho que ver con los modelos de entrenamiento de los sistemas de IA.

El Big Data y la Inteligencia Artificial tienen una relación basada en la sinergia. Para poder funcionar correctamente según los modelos de los que parte, la IA necesita cantidades ingentes de datos para aprender y mejorar sus procesos de toma de decisiones. Pero estos conjuntos de datos no pueden ser formados de cualquier manera.

Los datos de entrenamiento son cruciales para que la calidad del modelo de aprendizaje automático sea apropiada, por lo que es necesario garantizar no sólo la cantidad, sino también la calidad de los datos. Se hacen necesarias labores de limpieza y depuración de los datos, que suelen llevar bastante tiempo y recursos, pero que implican enormes beneficios una vez que la IA es entrenada.

Por otro lado, la analítica de Big Data se sirve de la IA para mejorar sus resultados. Es posible aplicar análisis aumentados o predictivos, por ejemplo. La analítica Big Data impulsada por la IA puede dotar a sus usuarios de herramientas intuitivas y de las tecnologías que necesitan para extraer información de alto valor de los datos.

Esto implica una serie de campos de aplicación directa en las empresas que utilizan IA y Big Data, como, por ejemplo:

  • Detectar con anticipación tendencias emergentes de la industria y del mercado para poder, así, sacarles partido cuanto antes, integrándolas en la estrategia de la compañía.
  • Analizar el comportamiento de las personas y actuar en diferentes frentes, desde la segmentación de clientes hasta la personalización de productos, campañas, servicios…
  • Mejorando la toma de decisiones al emplear sistemas inteligentes de apoyo.

El Big Data es una de las tecnologías con más proyección en la actualidad por su papel crucial en el entrenamiento de la Inteligencia Artificial al servicio de las empresas. Podemos decir que una no tiene sentido sin la otra, de hecho, y por ese motivo es una de las tecnologías sobre las que, en Arsys, ponemos nuestro foco dentro de Arsys Lab, creado para estudiar la incorporación de nuevas funcionalidades al conjunto de servicios de la compañía.

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