Inteligencia artificial, aprendizaje automático y big data

La Inteligencia Artificial (IA), el Machine Learning y el Big Data son los grandes catalizadores del cambio en estos tiempos. Cuán profundas y rentables sean esas transformaciones dependerá de cuánto nos atrevamos a innovar y montar una ola que de otro modo simplemente continuará.

Por qué Big data?

Big Data se está moviendo rápidamente hacia una nueva etapa de madurez que promete un impacto comercial aún mayor, así como una disrupción en la industria en los próximos años. A medida que las iniciativas maduran, las organizaciones ahora combinan la agilidad de los procesos de Big Data con la escalabilidad de la inteligencia artificial. Estas dos características ayudan a acelerar la entrega de valor incluso más que antes.

Por otro lado, la capacidad de administrar grandes volúmenes y fuentes de datos está habilitando las capacidades de la IA y, especialmente, de aprendizaje automático, que han estado durmiendo durante décadas debido a tres problemas relativamente comunes:

1. La falta de disponibilidad de datos que sufren las empresas.
2. Tamaños de muestra limitados, que afectaron negativamente las capacidades de las organizaciones.
3. La imposibilidad de analizar cantidades masivas de datos en milisegundos, debido a la falta de herramientas adecuadas.

Inteligencia artificial y explosión de datos

Cada año, la cantidad de datos que producimos se duplica. Los pronósticos de IDC dicen que en la próxima década habrá 150 mil millones de sensores conectados a la red (más de 20 veces la población de la Tierra). Estos datos ayudan a los dispositivos de inteligencia artificial a aprender cómo piensan y sienten los seres humanos. Aceleran su curva de aprendizaje y también permiten la automatización del análisis de datos. Cuanta más información hay para procesar, más datos recibe el sistema, más aprende y, en última instancia, más preciso se vuelve.

Hoy dia, inteligencia artificial es capaz de aprender sin apoyo humano a través del aprendizaje automático o el aprendizaje automático. Cada día se conocen nuevos casos, como el algoritmo DeepMind de Google, que recientemente aprendió por sí solo cómo ganar 49 juegos de Atari, sin requerir ningún tipo de interacción por parte de las personas.

En el pasado, el crecimiento de la IA fue mínimo por dos razones principales:

1. Se basó en un conjunto de datos limitado utilizando muestras representativas en lugar de utilizar datos reales en tiempo real.
2. La incapacidad de analizar cantidades masivas de datos en segundos.

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Inteligencia artificial, impulsada por Big Data

Cada vez más, empresas de todos los sectores se unen a pioneros en Inteligencia Artificial como Google y Amazon para implementar soluciones de IA en sus organizaciones..

MetLife, uno de los mayores proveedores mundiales de seguros y programas de beneficios para empleados, también ha impulsado iniciativas de inteligencia artificial con Big Data. Tu proyecto de inteligencia artificial se basa en el reconocimiento de voz para lograr una mejor visión del negocio gracias al seguimiento de incidencias y resultados.

La empresa cuenta con un procesamiento de reclamos más eficiente, donde los modelos que se usaban comúnmente se han enriquecido con datos no estructurados que ahora se analizan, como los informes médicos. De esta forma, al analizar cada interacción entran en juego nuevos factores, información complementaria que aporta valor y permite descubrir detalles importantes.

Pero, ¿puede una computadora pensar como un cerebro humano?

Algunos dicen que nunca, mientras que otros dicen que eso ya está sucediendo. Seguir las noticias y las decisiones de grandes empresas tecnológicas como Facebook nos permite saber que, a pesar de algunas deficiencias Y aparte de los escándalos, las intervenciones robóticas pueden parece movido por la razón en algunos casos.

Lo cierto es que estamos en un punto en el que la capacidad de las máquinas para ver, comprender e interactuar con el mundo está creciendo a un ritmo tremendo, que sigue aumentando con el volumen de datos que les ayuda a aprender y comprender. más rápido. Los macrodatos son el combustible que impulsa la inteligencia artificial de la IA.

Tres formas fundamentales en las que los macrodatos están impulsando la inteligencia artificial

Hay, en particular, tres formas en las que los macrodatos permiten que las empresas crezcan. inteligencia artificial ofreciendo oportunidades de algoritmos que saben aprovechar:

• Tecnología Big Data: ahora, las empresas y sus proyectos de inteligencia artificial tienen la capacidad de acceder a grandes volúmenes de información. A partir de ahí, están en condiciones de procesar grandes cantidades de datos que anteriormente requerían hardware y software extremadamente costosos.
• Disponibilidad de grandes conjuntos de datos: ICR (Solicitud de recopilación de información), transcripción, archivos de voz e imagen, datos meteorológicos y datos de logística ahora están disponibles de formas que nunca antes fueron posibles. Hoy en día, incluso los archivos antiguos «originados en papel» también están disponibles en formato digital.
• Aprendizaje automático a escala: Los algoritmos «escalados», como las redes neuronales recurrentes y el aprendizaje profundo, están impulsando el avance de la IA. Inteligencia artificial.

La inteligencia artificial, especialmente el aprendizaje automático combinado con Big Data y gestión de datos, brinda a las empresas la oportunidad de adquirir competencia analítica, lograr modelos predictivos y tomar decisiones en tiempo real sobre un universo de datos incalculable para la mente humana.

Las herramientas son. Las posibilidades existen. Depende de cada organización y sus gerentes decidir si subirse a la ola o no.