Inteligencia Artificial y Análisis Predictivo: El nuevo enfoque del Data Analysis
En el dinámico mundo digital actual, el uso de los datos evoluciona constantemente, al igual que lo hacen las necesidades de las empresas. Con cantidades cada vez más masivas de datos, nuevas técnicas se van sucediendo en el tiempo para ayudar a las empresas a comprender mejor la realidad de su información.
Metodologías como el Big Data ayudaban a las empresas a analizar grandes cantidades de datos con el fin de poder explicar los hechos ya ocurridos. Y así, poder entender el porqué de los eventos pasados.
Sin embargo, este enfoque ya no es tan útil como lo era antes. En un mundo digital mucho más dinámico donde los cambios y avances se suceden con cada vez mayor rapidez, las empresas tienen la necesidad no solo de adaptarse a los cambios del entorno, sino de adelantarse a ellos.
Otorgar a los análisis de un nuevo enfoque predictivo, que permita, en base al análisis de la información y las grandes bases de datos, establecer patrones que permitan predecir y estimar hechos futuros.
Es aquí donde la implementación de la Inteligencia Artificial puede ayudar, y donde las necesidades del Big Data para la IA divergen.
Aplicaciones Inteligencia Artificial
Para el funcionamiento eficiente de los algoritmos, por encima de otros factores, es necesaria la existencia de variedad en el conjunto de datos.
La variedad
Para que la IA pueda analizar eficazmente los datos y establecer así análisis predictivos, es necesario que haya variedad en los datos.
Y es que, con la creciente adopción de la IA en todos los sectores, crece también la necesidad de acceder a conjuntos de datos diversos.
Big Data
En el caso del Big Data, podemos definirlo en base tres factores: El volumen, la velocidad, y la variedad de datos.
El volumen
Se refiere al tamaño de los datos disponibles.
La velocidad
La velocidad, por su parte, se refiere a la rapidez con la que llegan los datos.
La variedad
Se refiere a la diversidad del conjunto de datos.
La importancia de los «Datos Amplios»
Que los datos sean diversos, quiere decir que hoy en día existe la necesidad de datos que no sean demasiado simples. A estos datos también se le denominan “datos amplios”, y pueden proceder de datos internos a la empresa, externos, estructurados y no estructurados.
El hecho de que la existencia de datos amplios sea imprescindible para la correcta implementación de aplicaciones de IA en las empresas y organizaciones, no quiere decir que el volumen de datos no sea importante. Tener muchos datos es también importante para las aplicaciones de Inteligencia Artificial.
Sin embargo, la variedad de los datos que utilicemos se considera un parámetro más importante para que los algoritmos puedan ser eficientes, y puedan establecer predicciones más precisas y certeras sobre el comportamiento futuro.
