La inteligencia artificial (IA) y su disciplina destacada, el aprendizaje automático, están revolucionando la forma en que se obtienen mejores conocimientos empresariales a partir del análisis de big data. En este artículo, exploraremos algunas formas en las que la IA y el análisis de big data están trabajando juntos y también echaremos un vistazo a lo que nos depara el futuro en este campo.
El término “big data” ya no es tan popular como lo fue hace algunos años, pero eso no significa que haya desaparecido. De hecho, el big data sigue creciendo cada vez más. Lo que antes podría haber sido considerado un desafío significativo, ahora se ve cada vez más como un estado deseado, especialmente en las organizaciones que están experimentando e implementando el aprendizaje automático y otras disciplinas de IA.
“La IA y el aprendizaje automático nos están brindando nuevas oportunidades para utilizar los grandes volúmenes de datos que ya teníamos, así como para desbloquear una gran cantidad de nuevos casos de uso con nuevos tipos de datos”, afirma Glenn Gruber, estratega digital senior en Anexinet. “Ahora tenemos muchos más datos utilizables en forma de imágenes, videos y voz, por ejemplo. En el pasado, podríamos haber intentado minimizar la cantidad de este tipo de datos que capturamos porque no podíamos hacer mucho con ellos, pero almacenarlos implicaba grandes costos”.
Existe una relación recíproca entre el big data y la IA: esta última depende en gran medida del primero para tener éxito, al mismo tiempo que ayuda a las organizaciones a aprovechar el potencial de sus almacenes de datos de formas que antes eran complicadas o imposibles.
“Cuanta más cantidad de datos pasemos por los modelos de aprendizaje automático, mejores se vuelven. Es un ciclo virtuoso”, explica Gruber. “Hoy en día, queremos obtener la mayor cantidad de datos posible, no solo para obtener una mejor comprensión de los problemas empresariales que estamos tratando de resolver, sino también porque cuanto más datos pasemos por los modelos de aprendizaje automático, mejores se vuelven. Es un ciclo virtuoso en ese sentido”.
No es que los problemas de almacenamiento y otras cuestiones relacionadas con el big data y el análisis de datos hayan desaparecido. Gruber señala que la combinación de big data y IA crea nuevas necesidades (o resalta las existentes) en cuanto a infraestructura, preparación de datos y gobernanza, por ejemplo. Sin embargo, en algunos casos, las tecnologías de IA y aprendizaje automático pueden ser una parte clave de cómo las organizaciones abordan esas complejidades operativas. Nuevamente, aquí hay una relación cíclica.
En resumen, la IA y el aprendizaje automático están transformando la forma en que las organizaciones aprovechan el potencial de sus datos a través del análisis de big data. A medida que estas tecnologías continúan avanzando, podemos esperar aún más avances y oportunidades emocionantes en el campo de la IA y el análisis de big data.
