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Comprender la relación entre la Inteligencia Artificial y el Big Data

La transformación digital es un fenómeno que ha proporcionado una serie de cambios en el mundo empresarial y en la sociedad, algo que se ha intensificado con la pandemia del nuevo Coronavirus (Covid-19). Un buen ejemplo de ello fue el fortalecimiento de tecnologías, como el Big Data y la Inteligencia Artificial (IA),

Ambos tienen como uno de los factores más llamativos el uso más estratégico de los datos por parte de las organizaciones para aumentar la productividad y el potencial competitivo. Sin duda, este es un aspecto que hace que estas dos herramientas sean sumamente valiosas en el escenario actual.

Por otro lado, crean una relación de dependencia, lo que hace necesario tomar medidas para asegurar el óptimo funcionamiento de estos recursos. Por lo tanto, los La gobernanza del software es un proceso fundamental para las empresas..

En este artículo, expondremos detalles sobre estas dos soluciones y cómo juntas han impactado a varias empresas en todo el mundo. ¡Verificar!

Inteligência Artificial e Big Data

Descubre el vínculo entre estas dos tecnologías

Cabe señalar que ambos tienen una relación muy estrecha, porque Big Data es una fuente de datos para la Inteligencia Artificial, que necesita información consolidada para ser aplicada adecuadamente en varios segmentos de la economía (industria, marketing, ventas, logística, entre otros). ).

Pero, ¿por qué ocurre esto? La respuesta parte del hecho de que Big Data es capaz de recopilar una gran calidad de datos que circulan en la web. De esta forma, permite utilizar la información para analizar y predecir tendencias, lo cual es muy importante, por ejemplo, para lanzar nuevos productos y servicios.

De toda la información que obtiene el Big Data es posible hacerse una idea de cómo navega una persona por la web, qué contenidos busca más en una red social y cuáles son sus hábitos de compra cuando accede a internet.

Por mucho que el ser humano se esfuerce en obtener y analizar datos, es imposible realizar esta actividad con la rapidez, calidad y eficacia que se espera debido a la explosión de información que circula en el mundo online. En otras palabras, es necesario un aparato tecnológico para que la toma de decisiones sea la mejor posible.

Por ello, la Inteligencia Artificial ha cobrado un gran protagonismo en los últimos tiempos. Una de las razones es que la IA permite la automatización de los procesos de identificación y análisis de datos. Además, permite el despliegue de aprendizaje automático que consiste en aprendizaje automático constante.

Con esta característica, un equipo, a medida que recibe información, se vuelve capaz de realizar una serie de tareas que antes estaban restringidas solo a los seres humanos. Gracias a la IA, el sector industrial ha automatizado la producción, lo que ayuda a aumentar la cantidad de artículos fabricados y reducir los costos de mano de obra. El uso de Big Data y la Inteligencia Artificial son los principales responsables de la eliminación de varias actividades manuales en una industria y de posibilitar el uso de sistemas de gestión empresarial, que trabajan con información actualizada para facilitar la toma de decisiones.

Más información sobre Big Data

Big Data

Es innegable que la recopilación de datos es clave para que una empresa aproveche al máximo el potencial de la información. Para que lo entiendas mejor, vamos a señalar las 5 V que guían el Big Data. ¡Hacer un seguimiento!

Volumen

Consiste en la capacidad de gestionar un gran volumen de datos, algo imprescindible debido a la inmensa cantidad de información que hay en internet. Con los dispositivos móviles y la presencia de múltiples plataformas, es necesario contar con una herramienta capaz de recolectar, almacenar y procesar datos rápidamente.

Variedad

Hay varios tipos de datos que son manejados por Big Data y esto es fundamental para el enriquecimiento y la calidad del análisis.

Velocidad

Para que una toma de decisiones sea certera y rápida, es fundamental que la información esté disponible a corto plazo, es decir, en tiempo real. Esto solo ocurre hoy en día gracias al dinamismo del Big Data y la IA.

veracidad

Es muy importante disponer de recursos tecnológicos que permitan realizar análisis complejos. Por otro lado, esto solo se convierte en una ventaja competitiva cuando los datos obtenidos son confiables, es decir, la información es útil y proviene de una fuente conocida.

Valor

También vale la pena señalar que no tiene sentido recopilar una gran variedad de datos si no satisfacen las necesidades de las empresas. Con un aparato tecnológico de punta, es posible contar con mecanismos capaces de ofrecer información estratégica y vital para el crecimiento de un negocio.

Obtenga más información sobre el poder de la Inteligencia Artificial y Big Data

El mundo corporativo ya no tiene espacio para decisiones tomadas únicamente sobre la base de la experiencia y las impresiones personales de los gerentes sobre el mercado. Si una corporación aún confía en este procedimiento para lograr resultados más expresivos, tiene serias posibilidades de perder dinero y clientes.

Actualmente, las empresas quieren tener más previsibilidad sobre el desempeño de las acciones realizadas. Para que esto se logre, la adopción de IA y Big Data es fundamental porque estas tecnologías permiten utilizar los datos para evaluar escenarios, automatizar procesos y tomar decisiones más calificadas a partir de los conocimientos generados.  

También vale la pena mencionar que estas dos características tecnológicas se pueden integrar con otras tecnologías. Un claro ejemplo es el Internet de las Cosas (IoT), que permite que los equipos intercambien datos y se comuniquen a través de redes inalámbricas.

Analizar

En el sector industrial, las máquinas conectadas a IoT pueden recopilar datos en tiempo real durante la producción. Como resultado, un eje transportador proporciona a un sistema Big Data información sobre factores como la humedad, la velocidad, la temperatura, la vibración, entre otros.

Sobre la base de los datos enviados, la Inteligencia Artificial tiene los subsidios necesarios para analizar los datos. Así, puede indicar, por ejemplo, la necesidad de mantenimiento por algún problema identificado en el equipo. Esto simplifica la realización de reparaciones preventivas, lo que evita el tiempo de inactividad prolongado del servicio y la caída de la productividad.

Big Data e Inteligencia Artificial también agregan valor en otros segmentos de la economía. En el caso del marketing, las dos herramientas permiten recopilar y analizar una serie de datos de los consumidores en las redes sociales, en la web corporativa o en las apps empresariales.

A partir de la información recopilada, un emprendedor está en mejores condiciones para verificar el momento oportuno para realizar una promoción con foco en incrementar las ventas. Además, es posible verificar, de manera más consistente, si el lanzamiento de un nuevo producto o servicio es capaz de alcanzar las metas.

Al verificar con precisión el nivel de participación de la audiencia objetivo, una empresa tendrá más garantías de que los clientes estarán interesados en consumir productos actuales y futuros. Esto, sin duda, influye en la política de ventas.

Conozca los diferenciales que estas tecnologías generan para su negocio

La innovación ya no es un gran diferencial y se ha convertido en una obligación para las organizaciones. En otras palabras, la adopción de este concepto se hizo necesaria para mantener el enfoque en la mejora continua y la capacidad de agregar más valor a los consumidores.

La IA y el Big Data forman parte de este contexto por su capacidad de poner información valiosa a disposición de diversos sectores de una empresa. En el caso del área de stock, es posible tener una dimensión de los artículos que han estado más tiempo ociosos, lo que permite la integración con el área de ventas. Esta práctica ayuda a pensar en acciones destinadas a comercializar productos almacenados por más tiempo.

Tampoco podemos ignorar el hecho de que estas dos tecnologías contribuyen a la adopción de robots virtuales, que ya son comunes en muchos sitios web y aplicaciones empresariales. Estos asistentes permiten un servicio más eficiente y rápido, lo que contribuye a mejorar la relación e insertar definitivamente una marca en la transformación digital.

Histórico

El concepto de inteligencia artificial no es contemporáneo. Aristóteles, maestro de Alejandro Magno, tuvo como objetivo reemplazar el trabajo esclavo con objetos autónomos, siendo esta la primera idealización reportada de la Inteligencia Artificial, una idea que sería explorada mucho más tarde por la informática. El desarrollo de esta idea se dio de lleno en el siglo XX, con foco en los años 50, con pensadores como Herbert Simon y John McCarthy. Los primeros años de la IA estuvieron llenos de éxitos, pero de forma limitada. Teniendo en cuenta las primeras computadoras, las herramientas de programación de la época y el hecho de que solo unos años antes las computadoras eran vistas como objetos capaces de realizar operaciones aritméticas y nada más, era sorprendente que una computadora pudiera realizar cualquier actividad remotamente inteligente.

El éxito inicial continuó con la Solucionador de problemas generales (General Troubleshooter) o GPS, desarrollado por Newell y Simon. Este programa está diseñado para imitar los protocolos humanos de resolución de problemas. Dentro de la clase limitada de acertijos que podía manejar, se encontró que el orden en que los humanos abordaban los mismos problemas. Por lo tanto, GPS fue quizás el primer programa en incorporar el enfoque de "pensar en humanos".

Desde un principio, los cimientos de la inteligencia artificial han sido apoyados por diversas disciplinas que han aportado ideas, puntos de vista y técnicas a la IA. Los filósofos (desde el 400 a. C.) han hecho que la IA sea concebible, considerando las ideas de que la mente es en cierto modo similar a una máquina, que opera con el conocimiento codificado en algún lenguaje interno y que el pensamiento puede usarse para elegir las acciones a realizar. . A su vez, los matemáticos proporcionaron las herramientas para manipular declaraciones de certeza lógica, así como declaraciones inciertas y probabilísticas. También sentaron las bases para comprender la computación y el razonamiento sobre algoritmos.

Los economistas han formalizado el problema de tomar decisiones que maximicen el resultado esperado para el tomador de decisiones. Los psicólogos han adoptado la idea de que los humanos y los animales pueden considerarse máquinas de procesamiento de información. Los lingüistas han demostrado que el uso del lenguaje se ajusta a este modelo. Los ingenieros informáticos proporcionan los artefactos que hacen posibles las aplicaciones de IA. Los programas de IA tienden a ser extensos y no podrían funcionar sin los grandes avances en velocidad y memoria que ha proporcionado la industria informática.

Hoy en día, la IA abarca una amplia gama de subcampos. Entre estos subcampos se encuentra el estudio de modelos conexionistas o redes neuronales. Una red neuronal puede verse como un modelo matemático simplificado de cómo funciona el cerebro humano. Consiste en una gran cantidad de unidades elementales de procesamiento, o neuronas, que reciben y envían estímulos eléctricos entre sí, formando una red altamente interconectada.

En el procesamiento, los estímulos recibidos se componen según la intensidad de cada conexión, produciendo un único estímulo de salida. Es la disposición de las interconexiones entre las neuronas y sus respectivas intensidades lo que define las principales propiedades y el funcionamiento de un RN. El estudio de las redes neuronales o conexionismo está relacionado con la capacidad de las computadoras para aprender y reconocer patrones. También podemos destacar el estudio de la biología molecular en un intento por construir vida artificial y el área de la robótica, ligada a la biología y que busca construir máquinas que alberguen vida artificial. Otro subcampo de estudio es el vínculo entre la IA y la Psicología, en un intento de representar mecanismos de razonamiento y búsqueda en la máquina.

En los últimos años se ha producido una revolución en el trabajo de la inteligencia artificial, tanto en contenido como en metodología. Ahora es más común usar teorías existentes como base en lugar de proponer teorías completamente nuevas, basar la información en teoremas rigurosos o evidencia experimental rígida en lugar de confiar en la intuición y resaltar la relevancia de las aplicaciones reales en lugar de ejemplos de juguete.

El uso de la IA permite no solo obtener ganancias significativas en el rendimiento, sino que también permite el desarrollo de aplicaciones innovadoras, capaces de una expansión extraordinaria de nuestros sentidos y habilidades intelectuales. Cada vez más presente, la inteligencia artificial simula el pensamiento humano y se extiende por nuestra vida cotidiana. En mayo de 2017, en Brasil, se creó ABRIA (Asociación Brasileña de Inteligencia Artificial) con el objetivo de mapear las iniciativas brasileñas en el sector de inteligencia artificial, englobando esfuerzos entre empresas nacionales y formación de mano de obra especializada. Este paso refuerza que, actualmente, la inteligencia artificial está impactando en el sector económico.

IA experimental

Investigación en IA experimental

La inteligencia artificial comenzó como un campo experimental en la década de 1950 con pioneros como allen newell y Herbert Simón, quien fundó el primer laboratorio de inteligencia artificial en Universidad de Carnegie mellon, y McCarty, quien junto con marvin minski, que fundó el MIT AI Lab en 1959. Estuvieron entre los participantes en la famosa conferencia de verano de 1956 en Darthmouth College.

Históricamente, existen dos estilos principales de investigación en IA: IA "limpia" y IA "desaliñada". AI “puros”, limpios, clásicos o simbólicos. Implica la manipulación de símbolos y conceptos abstractos, y es la metodología utilizada en la mayoría sistemas expertos.

Paralelamente a este enfoque se encuentra el enfoque de IA “desaliñado” o “conexionista”, a partir del cual la Redes neuronales son el mejor ejemplo. Este enfoque crea sistemas que intentan generar inteligencia a través del aprendizaje y la adaptación en lugar de crear sistemas diseñados específicamente para resolver un problema. Ambos enfoques aparecieron en una etapa temprana de la historia de la IA. En los años 60 y 70, los conexionistas fueron retirados de la vanguardia de la investigación de IA, pero el interés en esta línea de IA se reanudó en los años 80, cuando comenzaron a darse cuenta de las limitaciones de la IA "limpia".

La investigación de inteligencia artificial fue fuertemente financiada en la década de 1980 por la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa en los Estados Unidos y el Proyecto de Quinta Generación en Japón. El trabajo subsidiado no produjo resultados inmediatos, a pesar de las grandiosas promesas de algunos profesionales de la IA, lo que condujo proporcionalmente a grandes recortes en la financiación de las agencias gubernamentales a fines de la década de 1980 y la consiguiente desaceleración de la actividad en el sector, conocido como el invierno de la IA. Durante la próxima década, muchos investigadores de IA se trasladaron a áreas relacionadas con objetivos más modestos, como el aprendizaje automático, robótica y visión por computador, a pesar de que la investigación sobre IA pura ha continuado en niveles bajos.

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