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Inteligencia artificial predictiva: el futuro ya está aquí

Según diversos estudios, es posible que en los próximos años alrededor del 50% de las predicciones de análisis que se lleven a cabo por empresas estén basadas en métodos que utilicen la Inteligencia Artificial. Por tanto, podemos asumir que los gastos en esta área también van a incrementarse y que la inversión en este fenómeno va a tener gran prioridad para las distintas compañías.

Nos encontramos en un momento en el que tenemos que prestar especial atención a la inteligencia artificial predictiva, aunque es posible que esta definición, como le ocurre a todo lo que evoluciona a un ritmo vertiginoso, ya esté pasada de moda.

Cuando hablamos de análisis predictivo, nos vienen a la cabeza, inevitablemente, sistemas avanzados de inteligencia artificial y pensamos en soluciones de negocio tecnológicas. Podemos hablar, entonces, de que existe un vínculo estrecho entre esta área y el Machine Learning. La diferencia principal entre ambos es que utilizamos el Machine Learning para identificar el hecho de que las máquinas puedan reconocer modelos entre complicados sistemas de datos, sacar conclusiones y predecir así futuros comportamientos de manera automatizada. Utilizamos el término Inteligencia Artificial Predictiva para definir cómo se aplica dicha tecnología al mundo de los negocios.

Si algo está claro es que el Big Data está en auge y, con él, se dispara un mundo de posibilidades con respecto a predicciones de comportamiento y obtención de los datos de negocio. Es decir, las empresas ahora son capaces de llevar a cabo análisis mucho más completos de sus estrategias y tomar decisiones de futuro basándose en predicciones que resultan ser mucho más fiables que las que han obtenido hasta ahora.

Pero no debemos dejarnos llevar por un entusiasmo desmedido, puesto que existe lo que algunos han denominado ya como “la burbuja de los datos”. Es cierto que estas herramientas pueden ayudarnos en la toma de decisiones, pero todavía es pronto, debemos esperar a ver qué limitaciones afectan a esta tecnología. Además, no podemos olvidarnos del factor humano y de su capacidad de análisis. Hay miles de millones de datos, pero se necesita un cerebro humano para decidir qué necesidades tiene una empresa y cómo hacer para posicionarse con respecto a la competencia.

Tampoco debemos olvidar otro factor clave: cómo aplicamos estos datos. Podemos prever el surgimiento de preguntas de carácter ético y moral, sobre todo si consideramos temas tan delicados como nuestra privacidad. Seguramente habrá ciertos límites y barreras que irán definiendo qué pueden hacer (o no) los algoritmos y máquinas de utilicemos. La pregunta que queda, de momento, en el aire es: ¿cómo serán estas barreras?   

Independientemente de las respuestas que puedan surgir y de los avances que se lleven a cabo, lo cierto es que las empresas de este futuro no muy lejano necesitarán contar con experiencia técnica en estos procesos para poder adaptarse a las nuevas necesidades sociales, económicas y morales que puedan surgir.

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