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Espacio para el análisis del impacto de las organizaciones en las redes sociales. Inteligencia artificial, machine learning y tecnologías especialmente aplicadas a inteligencia de negocio y media intelligence

Business intelligence e inteligencia artificial: los negocios en Canarias se reinventan

Imaden de archivo de una persona teletrabajando.

MMIAnalytics

Las Palmas de Gran Canaria —

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La inteligencia artificial (IA) brinda hoy la posibilidad de nuevos desarrollos tecnológicos que se suceden de una forma cada vez más rápida: asistentes digitales (como Alexa de Amazon o Google Home); identificación, distinción y clasificación de imágenes; conducción autónoma; chatbots; traducción de idiomas y procesamiento del lenguaje natural (como el speech to text o transcripciones).

Nunca antes los cambios tecnológicos en los negocios habían ocurrido de manera tan veloz, y en ello tiene mucho que ver los desarrollos de inteligencia artificial. Las expectativas de la IA varían de sector a sector, pero coinciden en la importancia que la IA tiene en la optimización de recursos y procesos, o la eliminación de errores para que las empresas sean más eficientes, en la hiper-personalización de los servicios que permitirá adelantarse a las necesidades del usuario, el incremento de la productividad eliminando tareas rutinarias, etc. A su vez, el creciente campo del Internet de las Cosas (IoT) se postula como uno de los pilares más fuertes del continuado crecimiento de la IA.

Como ejemplos de aplicación a sectores económicos, la aplicación de tecnologías IA y Big Data al sector agua (digitalización y aplicación de tecnologías inteligentes para control y gestión de infraestructuras hídricas y servicios derivados); al sector salud (recopilación y análisis de datos médicos para I+D sanitaria y la identificación de tratamientos adecuados); turismo (para fomentar la competitividad en el sector, la personalización y optimización de recursos); y manufactura avanzada (sistemas inteligentes para soporte a la decisión, fabricación personalizada, colaboración persona máquina).

Grupo ICC es una empresa fundada en 2008 y pionera en Canarias en el desarrollo de aplicaciones basadas en IA y datos. “Ayudamos a los clientes a convertirse en organizaciones basadas en el análisis que logran un mejor rendimiento a través de los datos. La gran cantidad y variedad de datos existentes y nuevos generados en el mundo de hoy no tienen precedentes”, destaca su director, Enrique Fárez, que asesora en business inteligence a organizaciones como la UD Las Palmas, donde actúa de hecho como director del área de Inteligencia de Negocio.

“A medida que este crecimiento continúa, también lo hacen las oportunidades para que las organizaciones usen sus datos para crear cambios significativos. Grupo ICC ayuda a los clientes a identificar y capturar la información más valiosa y significativa de los datos, y convertirlos en ventajas competitivas”, afirma Fárez, quien además coordina las labores de I+D de MMI Analytics, la división de Inteligencia de Medios de Grupo ICC y que actúa internacionalmente en Colombia, Panamá, El Salvador y -en España- Navarra.

Pero esos datos no son solo la base de toma de decisiones inteligentes. El machine learning, la automatización de procesos mediante el aprendizaje predictivo, se basan en los datos. Más cantidad y mejores datos implican mejores predicciones. En términos económicos, los datos son el complemento clave de la predicción. Y estos se vuelven más valiosos a medida que la predicción se vuelve más barata, algo que se ha acelerado desde 2015.

En la IA, los datos cumplen tres funciones. Primera, tenemos los «datos de entrada» con los que se alimenta un algoritmo y que se usan para producir una predicción. Después, están los «datos de entrenamiento», que se usan para generar el algoritmo en primera instancia. Estos datos se usan para entrenar a la IA y que esta sea lo bastante buena como para predecir la realidad. Finalmente, tenemos los «datos de retroalimentación», que se utilizan para mejorar el rendimiento del algoritmo con la experiencia.

Ajay Agrawal, en su libro “Máquinas predictivas: La sencilla economía de la inteligencia artificial”, describe este proceso. “La variedad, la cantidad y la calidad de los datos ha aumentado sustancialmente durante las últimas dos décadas. Las imágenes y el texto se presentan ahora en forma digital, por lo que las máquinas pueden analizarlas. Los sensores están por todas partes. El entusiasmo se basa en la habilidad de estos datos para ayudar a las personas a reducir la incertidumbre y saber más sobre lo que está sucediendo”, afirma en su obra.

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