AI Big Data

Inteligencia Artificial aplicada al BI

La Inteligencia Artificial está transformando a pasos agigantados los procesos de cada vez más organizaciones. Hasta hace no relativamente mucho tiempo estas herramientas y la infraestructura necesaria para poder utilizarlas estaban al alcance de pocos, fundamentalmente de las grandes corporaciones. Con la democratización de la IA, estas herramientas empiezan a estar disponibles para un mayor número de usuarios, incluidos las medianas y pequeñas empresas.

La reducción de los costes en relación a las capacidades tanto de procesamiento como de almacenamiento, permite explotar estas herramientas a unos costes razonables. Una implementación adecuada de una solución de IA puede proporcionar unos beneficios muy superiores a los gastos requeridos para su implantación y explotación, especialmente en el ámbito del Business Intelligence.

Técnicas de IA

Existen múltiples técnicas para implementar soluciones IA, podemos citar como ejemplo relevante el machine learning (aprendizaje automático). Esta rama de la Inteligencia Artificial permite a los sistemas de cómputo aprender de forma autónoma a partir de datos históricos, dotándolos de la capacidad para elaborar predicciones. Otros sistemas de Inteligencia Artificial permiten la generación de contenidos a partir de los datos con los que ha sido entrenado. Estos diferentes sistemas, como se verá, pueden aportar un gran valor a plataformas existentes de BI.

Ramas de la Inteligencia Artificial
Ramas de la Inteligencia Artificial

Los modelos más utilizados en la actualidad son las redes neuronales, de las que existen diferentes modelos, según el tipo de predicción deseada. Por ejemplo, las redes recurrentes se utilizan para la predicción de series temporales. Los Transformers, de muy reciente aparición, que se utilizan en los grandísimos modelos de procesamiento del lenguaje natural como GPT-3 o LaMDA o en los sistemas para la generación de imágenes a partir de descripciones de texto como DALL-E o Google Imagen.

El machine learning incluye estrategias de aprendizaje tanto supervisado en los que se requiere etiquetar previamente los datos, no supervisado en la que no se requiere de tal etiquetado o modelos mixtos. También incluye el aprendizaje por refuerzo, en el que se mejora la capacidad de predicción mediante una simulación continua del propio sistema. Por último, el aprendizaje profundo en el que se usan redes con un alto número de capas que permiten realizar una interpretación de datos muy complejas.

Los usos o aplicaciones de la IA están actualmente presente en muchísimos sectores y su crecimiento está siendo exponencial. Abarcan sectores como el comercio, la industria o la salud por ejemplo. En cualquier caso, su integración en sistemas de Data Warehouse se encuentra cada vez más presente por los enormes beneficios que aporta.

Aplicaciones de la Inteligencia Artificial

Dentro del entorno empresarial muchos sistemas de IA se apoyan en la ingente cantidad de datos gestionados por las corporaciones, estableciendo una relación BigData – IA con muchísimas aplicaciones. Estos sistemas permiten descubrir estructuras, patrones, tendencias o anomalías no obvias al “ojo” humano y en definitiva una comprensión significativa de los datos.

Sistemas de IA están ayudando a la segmentación y la retención de clientes, la detección de impagos, la efectividad publicitaria mediante la predicción de la popularidad de la campaña, la realización de marketing predictivo, la detección de patrones de consumo y patrones de demanda, la previsión del stock o la recomendación de productos o de anuncios relevantes para los usuarios, entre ellos.

Ejemplos reales

Tanto éstos como otros sistemas IA específicos permiten dar apoyo a la toma de decisiones.

  • Relación con los clientes, los asistentes virtuales basados en sistemas IA de procesamiento del lenguaje natural están ofreciendo una interacción cada vez más fluida. Estos sistemas identifican con alta precisión las necesidades de los clientes y la ejecución de los procesos correspondientes.
  • Logística, existen sistemas de IA que predicen las zonas de mayor tráfico y la ruta más eficiente.
  • Seguridad, se pueden destacar sistemas de identificación de personas  y el control de accesos.
  • Industria, se está consiguiendo una optimización de los procesos de producción mediante sistemas de IA que predicen las operaciones de mantenimiento preventivo. Esto permite evitar la parada por fallo y minimizar costes de mantenimiento.
  • Salud, sistemas de IA permiten la detección de enfermedades de forma temprana.

Conclusiones

Para conseguir alguna de las funcionalidades anteriores no sólo están las herramientas para desarrollar un nuevo sistema, sino que se disponen de sistemas ya creados que pueden ser parametrizados o reentrenados para adecuarse a los requerimientos particulares de la organización. Un ejemplo de ello pueden ser las múltiples soluciones basadas IA ofrecidas como servicios por las grandes tecnológicas como Google, Amazon o Microsoft.

También se están liberando modelos de redes neuronales pre-entrenados con millones de parámetros. Esto sería inviable en tiempo y coste para una pequeña organización pero se puede afrontar mediante un nuevo entrenamiento parcial, abordable con pocos recursos para ajustarlos a unas necesidades concretas.

La implantación de un sistema de IA satisfactorio requiere contar con un socio especialista en la definición, implantación y verificación de tales sistemas. La que ayua a sentar una clara definición de los objetivos y el éxito en su consecución.

Más información

Entradas relacionadas

Deja una respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada.