La inteligencia artificial o Artificial Intelligence (IA) hace posible que las máquinas aprendan de la experiencia, se ajusten a las nuevas entradas y realicen tareas similares a las de los humanos. La mayoría de los ejemplos de IA que visualizan hoy, desde computadoras que juegan al ajedrez hasta autos sin conductor, dependen en gran medida del aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural. Usando estas tecnologías, las computadoras pueden ser capacitadas para realizar tareas específicas mediante el procesamiento de grandes cantidades de datos y el reconocimiento de patrones en los datos.
¿Por qué es importante implementar Artificial Intelligence?
Artificial Intelligence automatiza el aprendizaje repetitivo y el descubrimiento a través de los datos: Pero la IA es diferente de la automatización robótica impulsada por hardware. En lugar de automatizar las tareas manuales, la IA realiza tareas frecuentes, de gran volumen y computarizadas de manera confiable y sin fatiga. Para este tipo de automatización, la investigación humana sigue siendo esencial para configurar el sistema y hacer las preguntas correctas.
AI agrega artificial intelligence a los productos existentes: En la mayoría de los casos, AI no se venderá como una aplicación individual. Por el contrario, los productos que ya usa mejorarán con las capacidades de inteligencia artificial, al igual que Siri se agregó como una característica a una nueva generación de productos de Apple. La automatización, las plataformas de conversación, los bots y las máquinas inteligentes se pueden combinar con grandes cantidades de datos para mejorar muchas tecnologías en el hogar y en el lugar de trabajo, desde inteligencia de seguridad hasta análisis de inversiones.
AI se adapta a través de algoritmos de aprendizaje progresivo para permitir que los datos hagan la programación: AI encuentra estructura y regularidades en los datos para que el algoritmo adquiera una habilidad: el algoritmo se convierte en un clasificador o un predictor. Entonces, así como el algoritmo puede enseñarse cómo jugar ajedrez, también puede enseñarse qué producto recomendar en línea. Y los modelos se adaptan cuando se les dan nuevos datos. La propagación hacia atrás es una técnica de IA que permite que el modelo se ajuste, a través del entrenamiento y los datos agregados, cuando la primera respuesta no es del todo correcta.
La inteligencia artificial analiza más y más datos utilizando redes neuronales que tienen muchas capas ocultas: La construcción de un sistema de detección de fraude con cinco capas ocultas era casi imposible hace unos años. Todo eso ha cambiado con una increíble potencia de computadora y big data. Necesita muchos datos para entrenar modelos de aprendizaje profundo porque aprenden directamente de los datos. Cuantos más datos pueda alimentarlos, más precisos se volverán.
Artificial Intelligence logra una precisión increíble a través de redes neuronales profundas, lo que antes era imposible: Por ejemplo, sus interacciones con Alexa, Google Search y Google Photos se basan en el aprendizaje profundo, y se vuelven más precisas cuanto más las usamos. En el campo de la medicina, las técnicas de IA del aprendizaje profundo, la clasificación de imágenes y el reconocimiento de objetos ahora se pueden usar para detectar el cáncer en IRM con la misma precisión que los radiólogos altamente capacitados.
Artificial Intelligence aprovecha al máximo los datos: Cuando los algoritmos son de autoaprendizaje, los datos en sí pueden convertirse en propiedad intelectual. Las respuestas están en los datos; solo tienes que aplicar IA para sacarlos. Dado que el papel de los datos ahora es más importante que nunca, puede crear una ventaja competitiva. Si tiene los mejores datos en una industria competitiva, incluso si todos están aplicando técnicas similares, los mejores datos ganarán.
Los sistemas y componentes del Business Intelligence se diferencia de los sistemas operacionales en que se encuentran optimizados para preguntar y divulgar los datos. Es necesario que los datos sean desnormalizados para apoyar consulta de alto rendimiento, mientras que en los sistemas operacionales suelen encontrarse normalizados para apoyar operaciones continuas de inserción, modificación y borrado de datos. Los procesos de extracción, transformación y carga, que nutren los sistemas Business Intelligence, tienen que traducir de uno o varios sistemas operacionales normalizados e independiente a un único sistema desnormalizado, por lo datos que se encuentren integrados.
Por último, también es importante comentar que Business Intelligence está orientado al usuario, por lo que se hace una distinción entre los conocimientos técnicos que pueda tener el mismo y las herramientas que se utiliza para obtener la información deseada. Ambos aspectos se complementan para lograr alcanzar los objetivos fijados a través de los datos que se han recopilado previamente.