IA y Big Data combinados para impulsar los negocios del futuro

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Dominar la IA y el Big Data para convertirse en una “Data Driven Company”.

Con la combinación de Big Data e Inteligencia Artificial se mejoran los procesos de toma de decisiones, gracias a la extracción de información valiosa.

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Convertirse en una "Data Driven Company" con IA

La Inteligencia Artificial (IA) y el Big Data están tomando desde hace unos años atrás una gran importancia en el entorno empresarial, siendo unos de los principales protagonistas en gran cantidad de innovaciones tecnológicas.

Para muchos expertos, IA y Big Data necesitan de ser tratados como dos prioridades y deberían ser combinadas con el objetivo de lograr el máximo rendimiento y efectividad en los proyectos.

En las próximas líneas trataremos de aclarar qué es IA, qué es Big Data y cómo se están utilizando en la actualidad para moldear las estrategias de los líderes digitales. Nos aproximaremos también a su importancia para las empresas que esperan dominar el mercado futuro mediante el análisis de los datos.

¿Qué es Inteligencia Artificial?

Comencemos con el concepto de Inteligencia Artificial (IA), que ya es familiar para muchos de nuestros seguidores.  

La IA tiene sus orígenes en el verano de 1956, durante la Conferencia de Dartmouth, ubicada en Hanover, Nuevo Hampshire (Estados Unidos). Los científicos Allen Newell, Herbert Simon, Marvin Minsky, Arthur Samuel y John McCarthy se reunieron para debatir sobre esta disciplina de la que tanto se habla a día de hoy.

La conferencia tenía el objetivo de confluir y poner en común las habilidades y la experiencia en computación de estos brillantes científicos, para lograr asentar las bases de la IA. Todo ello gracias a la posibilidad de impartir «razonamiento y sentido común» a las máquinas.

En la actualidad la IA tiene un gran peso, tanto en el mundo empresarial como en el social. Probablemente los chatbots sean el ejemplo más conocido de IA en las empresas. Pero existen muchos más. Por ejemplo los sistemas capaces de reconocer y extraer información valiosa en bases desestructuradas. En el ámbito social podríamos resaltar aplicaciones tan conocidas y multialmente utilizadas como podría ser Google Maps, que nos ofrece la mejor ruta para hacer un trayecto, o los sistemas con IA que ayudan en la lucha contra el cáncer.

¿Qué es Big Data?

El Big Data, o macrodatos en español, son el conjunto de datos (dataset) tan y grande y complejo que para ser tratado adecuadamente requieren de aplicaciones informáticas de procesamiento de datos tradicionales.

Las principales características del Big Data se podrían resumir en las 6V:

  • VOLUMEN: La gran cantidad de datos que se generan y que se guardan.
  • VARIEDAD: Las diferentes formas en que los datos pueden ser usados.
  • VISIBILIDAD: Describe la naturaleza y el tipo de los datos, para ayudar a los profesionales a analizarlos y utilizarlos de forma eficiente. Los datos convencionales eran estructurados y podían organizarse en una base de datos simple. Con el auge del Big Data, los datos se presentan en nuevos tipos de datos, en este caso no estructurados, por lo que existe una mayor dificultad para llegar a ser procesados.
  • VELOCIDAD: Se trata del ritmo al que se reciben los datos y (posiblemente) al que se aplica alguna acción.
  • VERACIDAD: Los resultados de los análisis se pueden ver afectados por la calidad de los datos capturados.
  • VALOR: La información generada debe ser útil.

Con la utilización del Big Data, las empresas encuentran respuestas a muchas preguntas relacionadas con la compañía, proporcionando un punto de referencia.  De esta forma, los directivos y profesionales de Big Data son capaces de identificar problemas de forma más evidente.

IA y Big data para el crecimiento futuro

El manejo y provecho de la combinación del Big Data junto a la Inteligencia Artificial, es actualmente la pieza más valiosa para las empresas que busquen dominar el futuro de su nicho de mercado. Gracias al uso de los datos y de la analítica, las compañías pueden dirigir sus estrategias con el objetivo de aumentar su valor de mercado.

Los directivos con conocimientos en tecnologías emergentes entienden que adhiriendo los conocimientos que aportan los datos a las fuertes capacidades de la IA, se pueden desarrollar soluciones altamente sofisticadas, que sirven para diferenciar a su marca de los competidores en momentos determinantes.

¿Cómo transformar su empresa en una “Data Driven Company”?

El concepto de “Data Driven Company” hace referencia a las empresas que se guían la gobernación de los datos, ya que los datos están presentes en todo momento de la compañía y la toma de decisiones se basa en el análisis de los mismos.

No obstante, transformar la empresa y convertirla en “Data Driven Company” no es sólo almacenar muchos datos, sino tener el dato y conservarlo durante el tiempo que tiene valor. Dando gran importancia al concepto de agilidad.

Para lograr ser una “Data Driven Company” se recomienda:

  • Localizar e identificar todos los datos de la cadena de valor y reconocer los flujos de información del negocio.
  • Almacenar sólo los datos que sean necesarios para el objetivo de la empresa.
  • Cumplir con las medidas de privacidad de datos como el GDPR (Reglamento General de Protección de Datos)
  • Poner al consumidor siempre en el centro de la estrategia
  • Utilizar la tecnología (Inteligencia Artificial) para resolver las problemáticas

Obtener el mayor partido de los datos con IA y Machine Learning

Hoy en día se generan muchísimos datos , más de lo que un humano será capaz de analizar por sí mismo de manera significativa. La Inteligencia Artificial, utilizando técnicas de aprendizaje automático, predicción analítica o la visualización de datos, puede ayudar a su empresa a encontrar información valiosa , cosa que de otra forma sería imposible de localizar.

Una correcta integración de la Inteligencia Artificial y la analítica avanzada puede marcar la diferencia entre el éxito o el fracaso de su organización. Por lo que recomendamos tener en cuenta los siguientes consejos:

  • Hacer un seguimiento continuo de las tendencias tecnológicas del mercado. Estar al día de los avances tecnológicos le ayudará a tomar acciones en el momento adecuado y le diferenciará de los competidores.
  • Utilizar los datos y la predicción analítica para minimizar las decisiones basadas en modelos obsoletos o intuiciones personales. Es importante evitar el llamado “Efecto HiPPO” – (Highest Paid Person’s Opinion) o lo que es lo mismo, que la opinión de la persona que más cobre y que mayor rango tenga en la compañía sea la que se termine ejecutando, sin tener en cuenta la información relevante.
  • Focalizar los esfuerzos en comparar y rastrear el progreso de los proyectos de innovación. La capacidad de monitorizar las integraciones tecnológicas de la empresa y hacer un seguimiento de las fases de desarrollo, ayudará a predecir resultados y aumentará los ingresos futuros.

Conclusiones

Si continuamos con el ritmo de generación de datos al que estamos acostumbrados actualmente, en el futuro todos los set de datos que se creen serán “grandes datos”.  Para obtener el máximo partido de ellos tendrán que ser tratados con sistemas muy sofisticados e impulsados con tecnologías de procesamiento de datos no tradicionales.

En un mundo donde el dato tiene tanta importancia para el desarrollo empresarial y social, los directivos necesitarán conocer del estado de las operaciones de forma automática y en tiempo real. Además, teniendo en cuenta el avance de las aplicaciones Cloud y el IoT (Internet de las cosas), esto no hará más que incrementar la necesidad de combinar IA y Big Data para conseguir una dinámica de trabajo eficiente.

Para lograr los resultados deseados, el Big Data y la Inteligencia Artificial se aplicarán en todos los puntos de las organizaciones, consiguiendo así optimizar las tareas y procedimientos de la empresa.

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