El uso pragmático de la inteligencia artificial consiste en la aplicacion de modelos algorítmicos a una estrategia de Big Data, para obtener insights de esos datos. Estos insights representan la prevision de lo que va a pasar en una variable, en base a los datos que tenemos de lo que ya ha pasado. Es decir: tenemos estos datos, tenemos esta realidad, y queremos saber qué escenarios futuros posibles se podrían dar. 

El machine learning dota a la inteligencia artificial de la capacidad de aprender y mejorar más allá de las reglas preestablecidas. Utiliza técnicas estadísticas para la programación de algoritmos que aprenden a realizar tareas. Así, aplicaciones de la IA como el Computer Vision (reconocimiento) o el Natural Language Processing (capacidad para reconocer el lenguaje humano) mejoran continuamente con su propio funcionamiento.

Las redes neuronales son un método de IA y ML que enseña a las máquinas a procesar datos de una manera inspirada en cómo lo hace el cerebro humano. Utilizando un sistema de nodos o capas parecido a las neuronas, la máquina puede aprender de errores y mejorar su comprensión. 

Las redes neuronales dotan a la inteligencia artificial de la capacidad de relacionar información no lineal y datos complejos, induciendo generalizaciones, extrayendo conclusiones, revelando patrones y creando sistemas de aprendizaje autónomos.

La inteligencia artificial “no nace sabiendo”. Necesita ser entrenada en procesos de machine learning, en los que se nutre de las grandes cantidades de datos que ya generas o que te proveen terceros, sobre los que puede aprender y preceder. Por tanto, inteligencia artificial y big data son un pack indivisible en una estrategia de datos avanzada. Sin los datos, no habrá buenas aplicaciones de inteligencia artificial, ni escalabilidad del proyecto.

Si no tienes resulta tu estrategia de almacenamiento, procesamiento y análisis de datos, no podrás beneficiarte de las capacidades avanzadas que aporta la inteligencia artificial para empresas.

Además, tu proyecto de IA requerirá a expertos y programadores de inteligencia artificial , además de otros perfiles tecnológicos que son todo un reto de conseguir, mantener y combinar en un equipo. Si ya dispones de estos perfiles in-house, ¡enhorabuena!. Si no, puedes combinar la fuerza de los equipos extendidos con tus propios recursos para dar continuidad y escalabilidad a tus proyectos de inteligencia artificial y ciencia de datos.

Si algo ya sabemos es que las organizaciones impulsadas por los datos crecen más rápido que el resto. Y, ¿quién puede ayudarte a conseguir esa eficiencia? Quien identifique la conexión entre las necesidades de tu negocio y las respuestas que facilitan los datos, e implemente la solución tecnológica más competitiva para tu empresa. 

En este reto, tanto el profesional de datos e IA como el equipo especializado, han de hacer de la transparencia y la integridad la clave en la forma de gobernar, gestionar y aplicar los algoritmos a la hora de ejecutar un proyecto data-driven.

Además de todo esto, es clave la capacidad para dar un enfoque industrializado a soluciones de datos. Y este es el principal ingrediente de nuestra fórmula para clientes con necesidad de digitalización en clave data-driven.