La ciencia de datos está cambiando hacia un nuevo paradigma en el que se puede enseñar a las máquinas a aprender de los datos para obtener conocimientos inteligentes concluyentes. La inteligencia artificial es una tecnología disruptiva que recopila la inteligencia que muestran las máquinas que imitan la inteligencia humana. AI es un término amplio para las máquinas inteligentes programadas para realizar tareas humanas cognitivas que requieren una toma de decisiones basada en juicios.
Con todo el entusiasmo y la emoción que rodea a la inteligencia artificial, las empresas ya están acumulando datos en cantidades masivas en registros de llamadas, correos electrónicos, transacciones y operaciones diarias. El aprendizaje automático (ML) es una aplicación dinámica de inteligencia artificial (IA) que permite a las máquinas aprender y mejorar los niveles de precisión del modelo. El aprendizaje automático se clasifica en aprendizaje profundo, aprendizaje reforzado basado en la capacidad de los algoritmos de aprendizaje automático para volver a aprender de la experiencia. El aprendizaje automático implementa varias teorías y técnicas de la ciencia de datos, que incluyen clasificación, categorización, agrupamiento, análisis de tendencias, detección de anomalías, visualización y toma de decisiones.
Las empresas modernas que buscan postularse para la IA avanzan para transformar digitalmente sus modelos comerciales y operativos aprovechando la siguiente hoja de ruta:
- Paso 1: Piense en los casos de uso adecuadoss
- Paso 2: configurar la capacidad de análisis
- Paso 3: implementar algoritmos de aprendizaje automático
Las empresas necesitan conocimientos de ciencia de datos para conectar las canalizaciones de datos a los algoritmos de análisis y aprendizaje automático. La transformación digital y el aprendizaje automático avanzan juntos dando un salto a toda la transformación digital. ML ayuda a analizar datos complejos para obtener información inteligente basada en esos datos para lograr una transformación digital perfecta.
El acceso a los datos y las herramientas de análisis correctos puede mejorar enormemente la toma de decisiones. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden procesar miles de puntos de datos en tiempo real sin la intervención de ninguna intervención humana para generar inteligencia procesable, por ejemplo, el mantenimiento predictivo aprovecha el aprendizaje automático para ingresar datos históricos en los modelos para analizar patrones de fallas antes de que ocurran.
Creación de algoritmos de ML de escala
Los algoritmos de aprendizaje automático aprenden de los patrones y los datos existentes a gran velocidad, algo que es imposible cuando se trata de ser manejado por equipos solo humanos. Los algoritmos de ML tienen una ventaja sobre los analistas de datos que pueden tardar meses en analizar los datos, lo que las plataformas de ML logran en cuestión de minutos.
Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar enormes flujos de datos mucho más de lo que podría hacer un ser humano para ayudar potencialmente a agilizar y acelerar varios procesos digitales. Además, los modelos de aprendizaje automático ayudan a descubrir patrones de datos y relaciones que pueden ayudar a una empresa a canalizar la eficiencia operativa y las nuevas fuentes de ingresos.
La inteligencia artificial tiene el potencial de impulsar procesos a escala para ayudar a las empresas a tomar decisiones informadas. La IA puede ser una herramienta importante en el proceso de transformación digital. Sin embargo, las organizaciones deben obtener una comprensión más profunda de los casos de uso y las capacidades de análisis para aprovecharlos de manera efectiva para las transformaciones de procesos y negocios.
En resumen, lo más importante para la empresa es centrarse en que la transformación digital se trata más de adoptar un enfoque holístico para lograr la transformación empresarial. La transformación digital tiene que ver con la reingeniería y la reconstrucción de las operaciones comerciales en la era del IoT, el análisis, el aprendizaje automático / IA y la nube, para mejorar los procesos, los resultados de las decisiones y las experiencias de los clientes. Esto explica por qué el aprendizaje automático es más relevante para la transformación digital para automatizar las tareas que requieren mucho tiempo y marcar el comienzo de una era de innovación.
Ya sea que sea un proveedor de telecomunicaciones, un fabricante de automóviles, una organización de atención médica o un minorista, si aún no está utilizando inteligencia artificial (IA), usted y su competencia pronto lo harán.
Las empresas de todos los sectores están inundadas de datos; ahora, el desafío es transformar la avalancha de datos en inteligencia que impulse una ventaja competitiva y un negocio diario más inteligente. De hecho, para 2021, Gartner proyecta que el 40 por ciento de todas las nuevas aplicaciones empresariales implementadas por los proveedores de servicios incluirán tecnologías de inteligencia artificial. Y mientras la IA se abre camino en muchos tipos de software, desde chatbots hasta sistemas de seguridad, un área de cambio de juego para su uso será el análisis de big data.
Analítica impulsada por el aprendizaje automático: clave para la transformación digital
El uso de la analítica y la IA se está expandiendo rápidamente, impulsando las experiencias personalizadas que demandan los consumidores contemporáneos y los usuarios comerciales. Adoptar un enfoque metódico puede ayudar a las organizaciones a obtener de forma rápida y eficaz los beneficios relacionados con la IA para transformar la inteligencia empresarial y el análisis tradicionales.
Estamos en plena economía digital, donde tanto el volumen como las fuentes de datos están proliferando a un ritmo exponencial, desde dispositivos de consumo, electrodomésticos, automóviles y activos industriales hasta Internet de las cosas, y la lista sigue creciendo.
El big data simplemente se ha vuelto más grande de lo que los trabajadores humanos pueden manejar por sí mismos, particularmente con los almacenes de datos globales. Según IDC, las empresas almacenarán más de 100 billones de gigabytes de datos para 2025, diez veces la cantidad creada en 2016. Con todos esos datos, las organizaciones ahora se dan cuenta de que no solo pueden descubrir más sobre consumidores, pacientes, mercados, maquinaria y cualquier otra cosa que genere datos, pero también pueden predecir su comportamiento. Además, pueden tomar acciones que mejoren los resultados, ya sea reduciendo la rotación de clientes, encontrando eficiencias de costos o mejorando la precisión del diagnóstico.
Basta decir que los datos por sí mismos no tienen mucho valor a menos que las empresas puedan aprovecharlos para obtener información en tiempo real, en cualquier lugar y en cualquier momento, independientemente de dónde residan esos datos, ya sea en el perímetro, en la nube o en las instalaciones. Las empresas que sobrevivirán y prosperarán en esta economía digital son aquellas que cuentan con una estrategia generalizada de datos, análisis e inteligencia artificial, las tres categorías interconectadas de tecnología, junto con la infraestructura, que están impulsando la transformación digital. La clave de esta transformación será el uso de análisis autónomos y aprendizaje automático, lo que permitirá a las empresas impulsar una mayor automatización de las tareas y obtener información a una velocidad vertiginosa.