La transformación digital, un fenómeno intensificado por la pandemia de COVID-19, ha transformado el mundo empresarial y la sociedad. En este escenario, tecnologías como el Big Data y la Inteligencia Artificial (IA) emergen como pilares fundamentales, impulsando la productividad y la competitividad de las organizaciones.
Una de las características más destacadas de ambos es el uso estratégico de los datos para que las organizaciones aumenten su productividad y su potencial competitivo. Esto, sin duda, hace que estas dos herramientas sean extremadamente valiosas en el contexto actual.
Por otro lado, crean una relación de dependencia, lo que obliga a tomar medidas para garantizar el funcionamiento óptimo de estos recursos. Por lo tanto, La gobernanza del software es un proceso fundamental para las empresas.
En este artículo, compartiremos detalles sobre estas dos soluciones y cómo han impactado a empresas de todo el mundo. ¡No te lo pierdas!
Descubra la conexión entre estas dos tecnologías
Vale la pena resaltar que ambos tienen una relación muy estrecha, pues el Big Data es una fuente de datos para la Inteligencia Artificial, la cual requiere de información consolidada para ser aplicada adecuadamente en diversos segmentos de la economía (industria, marketing, ventas, logística, entre otros).
Pero ¿por qué ocurre esto? La respuesta empieza por el hecho de que el Big Data es capaz de recopilar una gran cantidad de datos que circulan por la web. Esto permite utilizar la información para analizar y predecir tendencias, lo cual es crucial, por ejemplo, al lanzar nuevos productos y servicios.
Utilizando toda la información obtenida a través del Big Data, es posible comprender cómo navega una persona en la web, qué contenidos busca más en las redes sociales y cuáles son sus hábitos de compra al acceder a internet.
Por mucho que las personas se esfuercen por obtener y analizar datos, es imposible hacerlo con la velocidad, calidad y eficiencia esperadas debido a la explosión de información que circula en línea. En otras palabras, los recursos tecnológicos son esenciales para una toma de decisiones óptima.
Por esta razón, la Inteligencia Artificial ha cobrado gran importancia recientemente. Una de las razones es que la IA permite automatizar los procesos de identificación y análisis de datos. Además, facilita la implementación del aprendizaje automático, que consiste en el aprendizaje automático continuo.
Con esta capacidad, a medida que los equipos reciben información, pueden realizar una serie de tareas que antes estaban restringidas a los humanos. Gracias a la IA, el sector industrial ha automatizado la producción, lo que ha ayudado a aumentar la cantidad de artículos fabricados y a reducir los costos laborales. El uso del Big Data y la Inteligencia Artificial es el principal responsable de la eliminación de diversas actividades manuales en una industria y de la habilitación de sistemas de gestión empresarial que funcionan con información actualizada para facilitar la toma de decisiones.
Conozca más sobre Big Data
Es innegable que la recopilación de datos es clave para que una empresa maximice el potencial de la información. Para ayudarte a comprenderlo mejor, te presentamos las 5 V que guían el Big Data. ¡No te lo pierdas!
Volumen
Implica la capacidad de gestionar un gran volumen de datos, un aspecto crucial dada la inmensa cantidad de información disponible en línea. Con los dispositivos móviles y la presencia de múltiples plataformas, es esencial contar con una herramienta capaz de recopilar, almacenar y procesar datos rápidamente.
Variedad
El Big Data gestiona varios tipos de datos, lo que resulta fundamental para enriquecer y mejorar la calidad de los análisis.
Velocidad
Para una toma de decisiones precisa y rápida, es fundamental que la información esté disponible a corto plazo, es decir, en tiempo real. Esto solo es posible hoy en día gracias al dinamismo del Big Data y la IA.
Veracidad
Disponer de recursos tecnológicos que permitan realizar análisis complejos es crucial. Sin embargo, esto solo se convierte en una ventaja competitiva cuando los datos obtenidos son fiables, es decir, la información es útil y proviene de una fuente conocida.
Valor
También cabe destacar que no tiene sentido recopilar una gran cantidad de datos si no se alinean con las necesidades de una empresa. Con tecnología de vanguardia, es posible contar con mecanismos capaces de proporcionar información estratégica y vital para el crecimiento empresarial.
Conozca más sobre el poder de la Inteligencia Artificial y el Big Data
El mundo corporativo ya no permite tomar decisiones basadas únicamente en la experiencia de los directivos y sus impresiones personales sobre el mercado. Si una empresa aún recurre a este enfoque para lograr resultados más significativos, corre un grave riesgo de perder dinero y clientes.
Las empresas actuales buscan una mayor previsibilidad en el rendimiento de sus acciones. Para lograrlo, la adopción de IA y Big Data es esencial, ya que estas tecnologías permiten usar datos para evaluar escenarios, automatizar procesos y tomar decisiones más informadas basadas en la información generada.
Cabe mencionar también que estas dos capacidades tecnológicas pueden integrarse con otras tecnologías. Un claro ejemplo es el Internet de las Cosas (IoT), que permite a los dispositivos intercambiar datos y comunicarse mediante redes inalámbricas.
Análisis
En el sector industrial, las máquinas conectadas al IoT pueden recopilar datos en tiempo real durante la producción. Por lo tanto, un eje de cinta transportadora proporciona a un sistema de Big Data información sobre factores como la humedad, la velocidad, la temperatura, la vibración, etc.
Con base en los datos recibidos, la Inteligencia Artificial cuenta con los recursos necesarios para analizarlos. Esto puede indicar, por ejemplo, la necesidad de mantenimiento debido a un problema identificado en el equipo. Esto simplifica las reparaciones preventivas, evitando tiempos de inactividad prolongados y una disminución de la productividad.
El Big Data y la Inteligencia Artificial también aportan valor a otros segmentos de la economía. En el caso del marketing, ambas herramientas permiten recopilar y analizar una amplia gama de datos de consumidores procedentes de redes sociales, sitios web corporativos o aplicaciones empresariales.
Con base en la información recopilada, un emprendedor puede determinar mejor el momento oportuno para lanzar una promoción destinada a aumentar las ventas. Además, es posible determinar con mayor consistencia si el lanzamiento de un nuevo producto o servicio alcanzará los objetivos.
Al evaluar con precisión el nivel de participación del público objetivo, una empresa puede garantizar mejor que los clientes estén interesados en comprar productos actuales y futuros. Esto influye indudablemente en la política de ventas.
Descubra los beneficios que estas tecnologías pueden aportar a su negocio
La innovación ha pasado de ser un diferenciador clave a un requisito obligatorio para las organizaciones. En otras palabras, adoptar este concepto se ha vuelto necesario para mantener el enfoque en la mejora continua y la capacidad de aportar más valor a los consumidores.
La IA y el Big Data encajan en este contexto gracias a su capacidad para proporcionar información valiosa a los distintos departamentos de una empresa. En el caso del inventario, es posible comprender qué artículos han permanecido inactivos durante más tiempo, lo que facilita la integración con el departamento de ventas. Esta práctica facilita el desarrollo de iniciativas para comercializar productos con mayor tiempo de existencias.
Tampoco podemos ignorar que estas dos tecnologías contribuyen a la adopción de robots virtuales, ya comunes en muchos sitios web y aplicaciones empresariales. Estos asistentes permiten un servicio más rápido y eficiente, lo que ayuda a mejorar las relaciones e integrar definitivamente a una marca en la transformación digital.
Historia
El concepto de inteligencia artificial no es contemporáneo. Aristóteles, maestro de Alejandro Magno, buscó reemplazar el trabajo esclavo con objetos autónomos, lo que constituyó la primera idealización de la inteligencia artificial, una idea que sería explorada mucho más tarde por la informática. El desarrollo de esta idea tuvo su máximo apogeo en el siglo XX, con especial atención en la década de 1950, con pensadores como Herbert Simon y John McCarthy. Los primeros años de la IA estuvieron llenos de éxitos, pero de forma limitada. Considerando 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 el Solucionador de problemas generales (Solucionador de Problemas Generales) o GPS, desarrollado por Newell y Simon. Este programa fue diseñado para imitar los protocolos humanos de resolución de problemas. Dentro del limitado tipo de problemas que podía resolver, se descubrió que el orden en que los humanos abordaban los mismos problemas variaba. Por lo tanto, GPS podría haber sido el primer programa en incorporar el enfoque de "pensar como un humano".
Desde sus inicios, los fundamentos de la inteligencia artificial se han sustentado en diversas disciplinas que han aportado ideas, perspectivas y técnicas a la IA. Los filósofos (desde el año 400 a. C.) hicieron concebible la IA al considerar que la mente es, en ciertos aspectos, similar a la de una máquina, que opera con conocimiento codificado en un lenguaje interno y que el pensamiento puede utilizarse para elegir acciones. Los matemáticos, a su vez, proporcionaron las herramientas para manipular afirmaciones de certeza lógica, así como afirmaciones inciertas y probabilísticas. También sentaron las bases para comprender la computación y el razonamiento algorítmico.
Los economistas han formalizado el problema de tomar decisiones que maximicen el resultado esperado por quien las toma. Los psicólogos han adoptado la idea de que los humanos y los animales pueden considerarse máquinas procesadoras 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 grandes y no podrían funcionar sin los importantes avances en velocidad y memoria que ha permitido la industria informática.
Hoy en día, la IA abarca una amplia variedad de subcampos. Entre estos se encuentra el estudio de los modelos conexionistas o redes neuronales. Una red neuronal puede considerarse un modelo matemático simplificado del funcionamiento del cerebro humano. Consiste en un gran número de unidades de procesamiento elementales, o neuronas, que reciben y envían estímulos eléctricos entre sí, formando una red altamente interconectada.
Durante el procesamiento, los estímulos recibidos se combinan según la intensidad de cada conexión, generando un único estímulo de salida. La disposición de las interconexiones entre neuronas y sus respectivas intensidades define las principales propiedades y el funcionamiento de una red neuronal. El estudio de las redes neuronales, o conexionismo, se relaciona con la capacidad de las computadoras para aprender y reconocer patrones. También podemos destacar el estudio de la biología molecular, en su intento por construir vida artificial, y el campo de la robótica, vinculado a la biología y que busca construir máquinas que alberguen vida artificial. Otro subcampo de estudio es la conexión entre la IA y la psicología, en su intento por representar los mecanismos de razonamiento y búsqueda en las máquinas.
En los últimos años, se ha producido una revolución en el trabajo sobre inteligencia artificial, tanto en contenido como en metodología. Ahora es más común usar teorías existentes como fundamento en lugar de proponer teorías completamente nuevas, fundamentar la información en teoremas rigurosos o evidencia experimental sólida en lugar de en la intuición, y enfatizar la relevancia de las aplicaciones del mundo real en lugar de ejemplos ficticios.
El uso de la IA no solo permite mejoras significativas en el rendimiento, sino que también facilita el desarrollo de aplicaciones innovadoras capaces de expandir drásticamente nuestros sentidos y capacidades intelectuales. La inteligencia artificial está cada vez más presente, simulando el pensamiento humano e impregnando nuestra vida cotidiana. En mayo de 2017, se creó en Brasil ABRIA (Asociación Brasileña de Inteligencia Artificial) para mapear las iniciativas brasileñas en el sector de la inteligencia artificial, abarcando esfuerzos de empresas nacionales y la capacitación de personal especializado. Este paso refuerza el impacto actual de la inteligencia artificial en la economía.
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 Carnegie Mellon, y McCarty, quien junto con Marvin Minsky, quienes fundaron el Laboratorio de IA del MIT en 1959. Estuvieron entre los participantes de la famosa conferencia de verano de 1956 en el Dartmouth College.
Históricamente, ha habido dos estilos principales de investigación en IA: la IA "pulcra" y la IA "desaliñada". La IA "pulcra" es limpia, clásica o simbólica. Implica la manipulación de símbolos y conceptos abstractos, y es la metodología utilizada en la mayoría de los casos. sistemas expertos.
Paralelo a este enfoque se encuentra el enfoque de IA “scruffies” o “conexionista”, del cual el redes neuronales Son el mejor ejemplo. Este enfoque crea sistemas que intentan generar inteligencia mediante el aprendizaje y la adaptación, en lugar de crear sistemas diseñados específicamente para resolver un problema. Ambos enfoques surgieron en las primeras etapas de la historia de la IA. En las décadas de 1960 y 1970, los conexionistas fueron relegados al segundo plano de la investigación en IA, pero el interés en este aspecto de la IA resurgió en la década de 1980, cuando comenzaron a reconocerse las limitaciones de la IA "limpia".
La investigación en inteligencia artificial recibió una importante financiación en la década de 1980 gracias a la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa de Estados Unidos y el Proyecto de Quinta Generación de Japón. El trabajo subvencionado no produjo resultados inmediatos, a pesar de las grandiosas promesas de algunos profesionales de la IA, lo que provocó importantes recortes de financiación por parte de las agencias gubernamentales a finales de la década de 1980 y una posterior desaceleración de la actividad en el sector, un período conocido como el "Invierno de la IA". Durante la década siguiente, muchos investigadores de IA se centraron en campos relacionados con objetivos más modestos, como el aprendizaje automático., robótica y visión artificial, Aunque la investigación sobre IA pura continuó en niveles reducidos.
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