4 formas en que el aprendizaje automático impacta la tecnología en la nube

Estamos en una era en la que la tecnología impacta en nuestra vida diaria. Nesse sentido, al fusionarse con el aprendizaje automático, a tecnología en la nube está girando para estar más interconectado e inteligente. Un ejemplo de esto son los dispositivos IoT.

La informática, el almacenamiento y las redes siguen siendo los principales generadores de ingresos para los proveedores de tecnología en la nube. Porém, el aprendizaje automático se está convirtiendo en el punto focal de la nube contemporánea.

Veamos cuatro formas en las que el aprendizaje automático está influyendo en la tecnología de la nube:

Tecnología en la nube que se origina en el aprendizaje automático

Cada vez mais, hay un aumento en la eficiencia y las posibilidades de la tecnología en la nube. En muchos de estos casos, detrás de esta tecnología está el aprendizaje automático con soluciones innovadoras, mejorando las posibilidades. Este es el caso de:

1. Computación cognitiva: Esta tecnología utiliza procesamiento de lenguaje natural, minería de datos y reconocimiento de patrones para permitirnos comunicarnos de una manera diferente. Los nuevos negocios combinan el talento con la robótica, incluso simulando el pensamiento humano. Esta forma de computación inteligente se está implementando en soluciones específicas para cada tipo de industria con la proliferación de API. La detección de emociones, la lectura de expresiones faciales, el reconocimiento visual o el análisis de video son las técnicas que utilizan estos sistemas de autoaprendizaje.

   

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2. Bots como servicio: La atención al cliente se ha transformado gracias a las nuevas posibilidades de la tecnología en la nube y el aprendizaje automático. Los robots interactivos son parte de la estrategia de servicio al cliente de las organizaciones que buscan brindar una experiencia única. Esta alternativa reemplaza muchas de las aplicaciones en uso, dejando a un lado los chats tradicionales u otras aplicaciones móviles al poner el foco en el aprendizaje automático, que va más allá de las API conversacionales, permitiendo que el sistema aprenda continuamente en base a patrones de conversación que ya se están recopilando en el pasado.

3. Ciberseguridad cognitiva: Aprendizado de máquina, aplicado a la protección de datos, proporciona a las empresas un escudo de seguridad a prueba de piratas informáticos. Los algoritmos complejos hacen que las organizaciones sean más inteligentes, lo que les permite analizar los flujos de datos enviados hacia y desde los servidores cada milisegundo en busca de patrones anómalos para localizar intrusos. Desta maneira, los recursos se dedican a la prevención proactiva de ataques y se minimizan las pérdidas asociadas con el manejo de falsas alertas.
4. Planificación empresarial de datos: el consumo, la capacidad y el volumen de procesamiento son datos que permiten una planificación más eficiente de los recursos. El aprendizaje automático aplicado a la gestión de datos ayuda a aumentar la velocidad y mejorar el flujo de información que admiten los centros de datos, lo que le permite disfrutar de beneficios adicionales, como evitar el almacenamiento en búfer. El aprendizaje automático es la mejor garantía para lograr un sistema más eficiente y receptivo.

Desde Internet de las cosas (IoT) hasta la inteligencia artificial, la tecnología en la nube está cada vez más detrás de todas las operaciones de la empresa, impulsando la eficiencia y la innovación. Es un territorio reservado para líderes, visionarios y empresas que no se conforman con el camino que ha pasado, sino que buscan generar oportunidades en este mundo de posibilidades.

UMA) E, podrá adaptarse a esta nueva era, donde el que no se adapta, muere.