Big data e inteligencia artificial
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Al explorar casos de uso en todos los sectores, hemos visto el potencial transformador de las aplicaciones de big data e IA en toda la cadena de valor. Para permitir la implementación de sistemas de IA a gran escala, es crucial contar con las bases adecuadas. ¿Cuáles son las mejores estrategias de datos para ello? ¿Y cómo tener éxito con el funcionamiento de las aplicaciones en toda la organización? Para responder a estas y otras preguntas, queremos investigar las estrategias necesarias para el éxito de la gestión de datos y las mejores prácticas a la hora de escalar. Nuestro objetivo es pasar de la comprensión de las aplicaciones de big data e IA a su uso como parte integral de la actividad diaria.
Los grandes modelos lingüísticos elevan el procesamiento de textos a un nuevo nivel y la IA de borde lleva la inteligencia a todas las partes del internet de las cosas. El aumento de la potencia de cálculo permite a las empresas aprovechar toda la información de los datos disponibles y con la tecnología cuántica se establecen nuevos estándares en el tiempo de procesamiento. ¿Qué nuevas tecnologías ofrecen el mayor potencial de valor empresarial en el futuro? ¿Cuáles son los avances a los que hay que prestar atención para mejorar los procesos y desarrollar innovaciones? Con expertos en la frontera del progreso tecnológico, queremos ofrecerle los conocimientos pertinentes.
Judith Simon: La ética de la IA y el Big Data
La inteligencia artificial es una constelación de muchas tecnologías diferentes que trabajan juntas para permitir que las máquinas perciban, comprendan, actúen y aprendan con niveles de inteligencia similares a los humanos. Tal vez por eso parece que la definición de inteligencia artificial de todo el mundo es diferente: La IA no es una sola cosa.
Tecnologías como el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural forman parte del panorama de la IA. Cada una de ellas está evolucionando por su propio camino y, cuando se aplica en combinación con los datos, la analítica y la automatización, puede ayudar a las empresas a alcanzar sus objetivos, ya sea mejorar el servicio al cliente u optimizar la cadena de suministro.
IA estrecha (o “débil”)Algunos van más allá y definen la inteligencia artificial como IA “estrecha” y “general”. La mayor parte de lo que experimentamos en nuestro día a día es IA estrecha, que realiza una única tarea o un conjunto de tareas estrechamente relacionadas. Algunos ejemplos son:
Estos sistemas son potentes, pero el campo de juego es estrecho: Suelen centrarse en la eficiencia. Sin embargo, con la aplicación adecuada, la IA estrecha tiene un inmenso poder de transformación y sigue influyendo en la forma en que trabajamos y vivimos a escala mundial.
Tema VI: Inteligencia artificial y big data
Hace más de una década que se intenta definir la ciencia de los datos, y la mejor manera de responder a la pregunta es mediante un diagrama de Venn. Creado por Hugh Conway en 2010, este diagrama de Venn consta de tres círculos: matemáticas y estadística, experiencia en la materia (conocimientos sobre el dominio a abstraer y calcular) y habilidades de hacking. Esencialmente, si puedes hacer los tres, ya tienes un gran conocimiento en el campo de la ciencia de los datos.
La ciencia de los datos es un concepto utilizado para abordar los grandes datos e incluye la limpieza, la preparación y el análisis de los datos. Un científico de datos recopila datos de múltiples fuentes y aplica el aprendizaje automático, el análisis predictivo y el análisis de sentimientos para extraer información crítica de los conjuntos de datos recopilados. Entienden los datos desde el punto de vista del negocio y pueden proporcionar predicciones e ideas precisas que pueden utilizarse para impulsar decisiones empresariales críticas.
Cualquiera que esté interesado en construir una sólida carrera en este ámbito debe adquirir habilidades críticas en tres departamentos: análisis, programación y conocimiento del dominio. Profundizando un poco más, las siguientes habilidades le ayudarán a hacerse un hueco como científico de datos:
Ciencia de datos vs. Aprendizaje automático vs. Inteligencia artificial
Big data y AI tienen una relación sinérgica. La analítica de big data aprovecha la IA para mejorar el análisis de los datos. A su vez, la IA requiere una escala masiva de datos para aprender y mejorar los procesos de toma de decisiones.
El término big data se refiere a conjuntos de datos masivos, complejos y de alta velocidad. Como ya se ha dicho, el big data es el combustible que impulsa la evolución de la toma de decisiones de la IA. Los big data pueden ser explorados y analizados para obtener información y conocimientos. La analítica de big data es el uso de procesos y tecnologías, incluidas la IA y el aprendizaje automático, para combinar y analizar conjuntos de datos masivos con el objetivo de identificar patrones y desarrollar perspectivas procesables. Esto le ayuda a tomar decisiones más rápidas, mejores y basadas en datos que pueden aumentar la eficiencia, los ingresos y los beneficios.
El término inteligencia artificial se refiere a un conjunto de tecnologías que permiten a los ordenadores simular la inteligencia humana. Algunos ejemplos de IA son el reconocimiento del habla, que dirige asistentes virtuales como Alexa para realizar tareas, el reconocimiento de imágenes para la identificación y la conducción autónoma. La IA también hace que las herramientas de análisis aumentadas sean más potentes y accesibles, ayudándole a explorar y analizar datos dispersos y no estructurados para obtener una mayor claridad y comprensión de los muchos factores que influyen en su negocio.