¿Qué significa la inteligencia artificial?
Contexto historico
La aparición de la inteligencia artificial (AI) por sus siglas en inglés, ha desempeñado un papel clave en el inicio de una Cuarta Revolución Industrial. Según el Foro Económico Mundial, «está perturbando a casi todas las industrias en todos los países».
La inteligencia artificial es un conglomerado de conceptos y tecnologías que tienen diferentes significados para diferentes personas. Según Jeremy Achin, CEO de DataRobot- “Una IA es un sistema informático que puede realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana”
¿Por qué es importante la inteligencia artificial?
Los sistemas de inteligencia artificial son críticos para las empresas que buscan extraer valor de los datos mediante la automatización y optimización de procesos.Los sistemas de inteligencia artificial impulsados por el aprendizaje automático permiten a las empresas aprovechar sus Big Data disponibles para descubrir ideas y patrones que serían imposibles de detectar para cualquier persona, lo que les permite ofrecer comunicaciones más específicas y personalizadas, identificar transacciones fraudulentas probables, y más.
Las empresas que no adoptan la IA y las tecnologías de aprendizaje automático están destinadas a quedarse atrás:
• El gasto global en IA crecerá un 50% compuesto anualmente y alcanzará los $ 57.6 mil millones para 2021.
• Las industrias como el comercio minorista, mercadeo, salud, fintech, seguros y más se beneficiarán de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
• Para 2020, las compañías impulsadas por perspectivas de datos obtendrán $ 1.2 trillones al año de las empresas que no tienen una visión clara.
• El 83 por ciento de los adoptadores tempranos ya están ganando valor de las iniciativas de inteligencia artificial y aprendizaje automático.
• La ganancia neta en empleos resultante de la adopción de AI será de más de 5 millones.
Tres ideas equivocadas sobre el aprendizaje automático
El aprendizaje automático y la inteligencia artificial reemplazarán a las personas
Las máquinas no reemplazarán el trabajo de las personas. De hecho, es más probable que el aprendizaje automático y la inteligencia artificial las ayuden a hacer mejor su trabajo. También les permiten concentrarse más en los aspectos fundamentalmente humanos, incluidas la creatividad y la creación de estrategias.
Si bien el aprendizaje automático y la inteligencia artificial son útiles en muchas aplicaciones, hay numerosas áreas para las que estas tecnologías no son eficaces, y que requieren de la influencia, la intervención o la supervisión de una persona. Algunos ejemplos son los siguientes:
Planeamiento a largo plazo
Pensamiento creativo o abstracto
Comprensión de causa y efecto
Toma de decisiones que requieren ciertos conocimientos y familiaridad con el contexto
Las máquinas aprenden a partir de experiencias
A diferencia de la creencia popular, el aprendizaje automático no depende de las experiencias, sino de los datos. No basta con dejar que una máquina sola intente resolver un problema. Las máquinas necesitan aprender a partir de datos y crear algoritmos para luego aplicarlos a situaciones futuras. Algunos ejemplos son los siguientes:
Un método para clasificar o representar los componentes del conjunto de datos
Métricas para evaluar o clasificar el éxito
Optimización de los parámetros del modelo aplicado a los datos
Esto se logra mediante la extracción de una explicación generalizada, como una historia abstracta, del conjunto de datos, que puede incluir patrones complejos o regularidades ocultas que podrían resultar difíciles de identificar para una persona. En las instituciones financieras actuales, el aprendizaje automático se utiliza con el propósito de analizar datos de transacciones y así detectar irregularidades que podrían ser cargos fraudulentos. También es útil para evaluar riesgos y hacer recomendaciones sobre el otorgamiento de préstamos.
El aprendizaje automático es lo mismo que la inteligencia artificial
La inteligencia artificial y el aprendizaje automático son conceptos diferentes, pero están relacionados. Una forma de ver la relación entre ambos es pensar en la inteligencia artificial como un problema y en el aprendizaje automático como una posible solución que intenta resolverlo. Si el objetivo final es que una máquina pueda solucionar un problema con las habilidades cognitivas de la inteligencia (humana), un método posible es la creación de algoritmos a partir de los datos y su posterior aplicación a situaciones nuevas y más amplias.
Para entender mejor esta distinción, podemos considerar que la inteligencia artificial enfrenta problemas que son fáciles para las personas, pero difíciles para las máquinas, como la visión artificial.
Casos de uso de aprendizaje automático en el análisis moderno
Mark Skousen, Pronósticos y Estrategias
El fabricante de chips gráficos Nvidia (NVDA) tiene una ventaja decidida en las industrias tecnológicas del futuro con gran demanda de datos. Se ha diversificado en juegos, centros de datos, visualización y conducción autónoma, todo ello anclado en la inteligencia artificial bien establecida. Se ha convertido en el líder indiscutible en estos mercados. Se espera que sus unidades de procesamiento gráfico (GPU) aumenten en 1.000 veces para 2025.
«Isaac» es una plataforma recientemente lanzada para impulsar la próxima generación de máquinas autónomas, que brinda inteligencia artificial a robots para manufactura, logística, agricultura, construcción y otras industrias. En el corazón de Isaac se encuentra Jetson Xavier, la primera computadora del mundo diseñada específicamente para robótica. Con más de nueve mil millones de transistores, ofrece más capacidad de procesamiento que una poderosa estación de trabajo mientras usa un tercio de la energía de una bombilla.
Como con estas increíbles plataformas podrás hallar la solución que tu compañía está necesitando
DataRobot se basó en la creencia de que las tecnologías emergentes de inteligencia artificial y de aprendizaje automático deberían estar disponibles para todas las empresas, independientemente de su tamaño y recursos. Es por eso que inventamos el aprendizaje automático automatizado, que permite a los usuarios de todos los niveles de habilidad construir y desplegar fácil y rápidamente modelos de aprendizaje automático sin programación o matemáticas complejas. DataRobot hace que el poder de la IA sea accesible para los usuarios en toda su empresa, ayudando a su organización a transformarse en una empresa impulsada por la IA.
Por supuesto para poder obtener los mejores modelos predictivos es necesario que tu data esté compuesta por la información que realmente necesitas, con Alteryx puedes conseguir lo que estás buscando con unos pocos clicks diseñarás el flujograma que necesitas sin necesidad de codificar y asi obtnedrás la información limpia que cargaras a Datarobot en donde te mostrará cual es el modelo predictivo adecuado para sacarle provecho a tu información y obtendrás los resultados que necesitas para que tu negocio.
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