La Inteligencia Artificial y el Big Data son dos de las piezas impulsoras detrás de una variedad de innovaciones tecnológicas que han dado forma al entorno digital actual y a la industria 4.0. Estas dos tendencias tienen un objetivo común que consiste en sacarle el máximo valor a la gran cantidad de datos que se generan hoy en día.
El Big Data se refiere al almacenamiento y procesamiento de cantidades masivas de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados con gran potencial para ser extraídos y organizados de forma que proporcionen información valiosa para las organizaciones y empresas.
Por otro lado, la Inteligencia Artificial consiste en una combinación de algoritmos planteados con el propósito de crear máquinas que imiten las funciones de los seres humanos (como aprender, razonar y tomar decisiones).
¿Cuál es la relación entre la Inteligencia Artificial y el Big Data?
Aunque ambos conceptos giran en torno a los datos, tienen funcionalidades muy diferentes. Existe una relación recíproca entre Big Data e Inteligencia Artificial.
Funcionalidades del Big Data
El Big Data actúa como un input que recibe un conjunto masivo de datos que necesitan ser procesados y los estandariza para convertirlos en útiles.
Funcionalidades de la Inteligencia Artificial
La Inteligencia Artificial es la consecuencia de este proceso. Consiste en un conjunto de softwares que aprovechan el output generado por estos resultados para crear series de algoritmos que hacen que programas y mecanismos puedan mostrar comportamientos inteligentes y razonar como lo hacen los humanos , dando lugar a múltiples ventajas para las empresas .
El Big Data, es, por tanto, el combustible de la Inteligencia Artificial. Esta segunda se nutre de los datos procesados y aprende de ellos, creando y reconociendo patrones y desarrollando soluciones sofisticadas de analítica para todo tipo de sectores.
El incremento en los datos y la velocidad de procesamiento han hecho posible el desarrollo de la Inteligencia Artificial, que utiliza e sta información para analizar el entorno y actuar con él en consecuencia. Sería un error natural comparar estos dos términos ya que son dos conceptos que se retroalimentan y van de la mano.
¿El papel del Big Data en la Inteligencia Artificial?
La Inteligencia Artificial necesita datos para construir su inteligencia, tanto de forma inicial como de forma posterior y continua. Cuanto más grande sea la cantidad de datos a la que puedan acceder los sistemas de Inteligencia Artificial, más podrán aprender las máquinas y, por tanto, más precisos y eficientes serán sus resultados.
Conforme la IA se vuelve más inteligente, se requiere menos intervención humana a la hora de e controlar los procesos y supervisar las máquinas. La Inteligencia Artificial vive en una continua fase de aprendizaje en la que se alimenta de los datos continuamente.
De la misma manera que el Big Data es necesario para la Inteligencia Artificial, lo mismo pasa al contrario. Cantidades tan ingentes de datos no tendrían el valor que tienen sin los modelos de Inteligencia Artificial, capaces de desbloquear el potencial de estos almacenes de datos y transformarlos en inteligencia.
Inteligencia Artificial aplicada al Big Data proporciona los siguientes beneficios:
- Detección de desviaciones: La IA puede analizar los datos proporcionados por el Big Data para detectar ocurrencias inusuales en ellos. Por ejemplo, a través de sensores, marcando rangos predefinidos e identificando cualquier anomalía que se salga del rango.
- Probabilidad de resultado futuro: La IA puede utilizar una condición conocida con una probabilidad X de influir en el resultado futuro para determinar la probabilidad de ese resultado.
- Reconocimiento de patrones: Detectar patrones a raíz de grandes estructuras de datos que los humanos serían incapaces de reconocer.
Estos beneficios no serían posibles sin el aprendizaje automático ( Machine Learning o ML en inglés); activador por defecto de la inteligencia artificial. Es una técnica, perteneciente al campo de la IA, que alimenta a las máquinas de datos para que sean capaces de imitar los procesos humanos con precisión y aprender por sí solas a tomar decisiones de forma autónoma, basándose en algoritmos. A través de modelos como el del aprendizaje automático, la IA apoyada por el Big Data tiene como objetivos los siguientes:
- Razonamiento
- Aprendizaje automático
- Inteligencia general
- Robótica
- Procesamiento natural del lenguaje
- Visión por computador
- Programación y aprendizaje automatizado
Para poder perfeccionar los sistemas de IA para que lleguen a ser capaces de generalizar comportamientos de la misma manera que pueda hacerlo un cerebro humano, se necesitan millones de muestras de datos desglosados en un formato que los sistemas puedan comprender.
Inteligencia Artificial: ¿El futuro del Big Data?
Aunque el concepto de la Inteligencia Artificial se remonta a siglos anteriores, es con el auge de Big Data en la última década cuando ha vivido un resurgimiento. IA y Big Data se están interconectando estrechamente y la mayor disponibilidad de datos está potenciando las iniciativas cognitivas y de IA dentro de sus organizaciones.
La Inteligencia Artificial está creando nuevos modelos para analizar datos, menos laboriosos y manuales. Lo que solían ser modelos estadísticos como SQL guiados por ingenieros, ahora han convergido con la informática para convertirse en IA y aprendizaje automático. La IA está mejorando este mundo analítico con capacidades totalmente nuevas para tomar decisiones semiautomáticas.
Juntos, los dos términos están convirtiéndose en motores necesarios para que las organizaciones puedan abordar las complejidades operativas y productivas emergentes. Las empresas necesitan combinar el poder de la intuición humana con la inteligencia artificial para avanzar en un entorno cada vez más competitivo. Solo aprendiendo de los datos, así como de los humanos, las máquinas podrán cumplir con creces su función.
¿Qué necesito para aplicar estos avances?
Ya existe una plataforma que permite aplicar Big Data e IA en un entorno industrial, Nexus Integra. Este Software juega un papel imprescindible conectando máquinas, sensores y cualquier fuente de datos haciendo posible su procesamiento, homogeneización y explotación inteligente para poder operar de manera fácil y establecer análisis predictivos de rendimiento, entre otros.
