7 Mitos sobre Inteligencia Artificial y Big Data

Los datos son los grandes impulsores de la inteligencia artificial, juntos promueven la innovación y el éxito empresarial. Estas tecnologías crean algoritmos de aprendizaje automático que les permiten reaccionar y responder a todo tipo de sucesos en tiempo real. En el marco industrial actual, la Inteligencia Artificial (IA) impulsada por los sistemas Big Data está cambiando el negocio tal como lo conocemos.

Estamos avanzando hacia una toma de decisiones cada vez más automatizada, creando una fuerte ventaja competitiva para las organizaciones que buscan aprovechar la IA de manera eficiente y efectiva. Sin embargo, dado que “casi la mitad de las empresas esperan que la IA sea un cambio de juego” (IBM, 2019), es importante entender con claridad hasta donde llegan las capacidades de estas dos tecnologías y desmontar los mitos que las rodean.

7 mitos desmontados

1. Big Data e IA reemplazarán el trabajo realizado por humanos y les despachará de sus puestos.

La tecnología no está hecha para sustituir la capacidad humana, sino complementarla para evolucionar. De la misma manera, la IA no podrá reemplazar trabajos de los humanos, más bien transformará los existentes y creará nuevos. La IA aumentará la forma en que las personas completan su trabajo al hacer cosas como extraer y analizar datos para ayudar en la toma de decisiones en tiempo real.

Los humanos podrán centrarse en la verdadera innovación, el pensamiento crítico y el razonamiento complejo, la inteligencia humana y el resultado de su trabajo se dispararán. A medida que las empresas busquen aprovechar la IA en sus organizaciones, surgirá una brecha de habilidades entre los empleados humanos, y la capacitación de éstos en el campo de los datos.

2. Cuantos más datos tengamos a nuestra disposición, mejor funcionará la IA.

Lagos de datos más grandes no ayudarán necesariamente a descubrir conocimientos más valiosos y profundos. Es necesario centrarse en la calidad, la relevancia y la diversidad de los datos, no sólo en el tamaño.

El mismo ejemplo de datos repetido mil veces no mejora la precisión de un modelo predictivo como lo es la IA. De este razonamiento ha surgido el término “Deep Data», un tipo de recolección de datos más sofisticado que se centra en la calidad y facilidad de procesamiento y que excluye aquella información inservible o redundante.

3. IA y Big Data sólo son accesibles para grandes organizaciones con grandes recursos.

Un gran número de líderes de pequeñas y medianas empresas (PYMES) tienen una opinión falsa sobre la ciencia de datos y creen que solo se adapta bien a las grandes organizaciones.

Se debe a la idea errónea de que la ciencia de datos requiere una infraestructura sofisticada para procesar y obtener el máximo valor de sus datos. Herramientas y técnicas modernas y con visión de futuro como Nexus Integra, son más accesibles, potentes y asequibles que nunca.

4. Los datos pueden convertir la IA en un sistema incluso más inteligente que los humanos.

La IA puede ser tan inteligente como la programemos y puede volverse competente con los objetivos. Pero, sin humanos, no habrá inteligencia artificial. La tecnología IA no es capaz de encenderse por sí misma, ni de motivarse a sí misma, ni de hacer preguntas alternativas.

Tampoco es capaz de sacar conclusiones de sí misma. Sin la conciencia y la comprensión de los humanos, la IA no puede ser útil ni verdaderamente creativa. Esto explica por qué empresas con gran tecnología no tienen éxito en sus proyectos de datos si no logran una cultura que los potencie.

5. Las tecnologías de datos e IA son difíciles de adoptar porque son extremadamente complejas.

La existente oferta de opciones para poner en marcha sistemas basados ​​en la nube hoy en día hace que esto sea extremadamente fácil y rentable para cualquier organización. Una inversión razonable y capacitar a algunos de tus empleados para aprovechar al máximo los datos son suficiente para poner en práctica una robusta estructura de retroalimentación de datos.

Al contrario de lo que creen muchos, la dificultad está en el necesario cambio de mentalidad, de una mentalidad basada en expertos a una mucho más dinámica y mucho más orientada al aprendizaje, en lugar de una mentalidad fija.

6. La ciencia de datos será sustituida por la IA.

Poner en funcionamiento la IA sin tener una plataforma de datos completa es casi imposible. Las organizaciones deben tener una base de plataforma de datos que pueda escalar, sea de naturaleza híbrida y tenga la capacidad de consumir todo tipo y volumen de datos. Podemos decir que los sistemas Big Data es el combustible de la Inteligencia Artificial.

La IA se alimenta y utiliza los datos, aprendiendo de ellos y desarrollando soluciones sofisticadas de analítica que permiten encontrar, incluso predecir respuestas a problemas en tiempo real. Tener un ecosistema cohesivo en el que las tecnologías avanzadas estén completamente integradas es el verdadero desafío.

7. Para ser científico de datos, uno debe ser experto en programación y estadística.

La ciencia de datos se trata de procesar números para obtener información significativa y hace uso de estadísticas para comprender mejor los resultados. Se necesita una mentalidad lógica, buenos datos analíticos y capacidad estratégica pero no es necesario un doctorado en estos campos.

La predicción basada en Big Data consiste en extrapolar lo que es más probable que suceda en el futuro, en función de lo que sabe que sucedió en el pasado o incluso en el momento si se trata de datos en tiempo real. La comprensión del dominio empresarial y el conocimiento de la aplicación correcta de las herramientas son la clave para resolver problemas y lograr ventajas competitivas.

El valor de Big Data e Inteligencia Artificial

El aprendizaje automático no es intrínsecamente valioso; vale tanto o tan poco como el potencial de sus datos y la habilidad de extraerlos de forma que cobren valor y sentido.

Tanto Big Data como Inteligencia Artificial son clave para el futuro de la industria, siempre y cuando se utilicen de forma adecuada. Los datos deben coincidir con la intención de los modelos de Aprendizaje Automático. Si no se aplican modelos que encajen con la tipología de los datos, las tecnologías se convertirán en un lastre sin valor alguno.

Para aprovechar todo el potencial de la ciencia de datos, es igualmente importante hacer la investigación necesaria y aclarar todas las confusiones y conceptos erróneos antes de involucrarse realmente en ella.

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