Sabemos que el 2020 fue un año que nos impactó con respecto a múltiples cambios personales y laborales. En relación al ámbito laboral, la transformación digital fue definitivamente uno de los cambios que marcó nuestra forma de trabajar, nos planteó un desafío, pero también nos entregó múltiples beneficios.
Una de las piezas principales de la transformación digital es la Inteligencia Artificial, Big Data y Machine Learning. Acá te contaremos acerca de la definición de estos conceptos, cómo se aplican y su impacto en la organización para crear un lugar de trabajo más feliz.
¿Qué es la Inteligencia Artificial?
En términos sencillos, la inteligencia artificial responde a una serie de tecnologías o máquinas inteligentes que imitan características, capacidades y funciones cognitivas propias del intelecto humano.
Lo interesante de este tipo de tecnología es que te ayuda a predecir lo que sucederá a través de técnicas estadísticas y automáticas con grandes volúmenes de datos (Big Data). Es la gestión de estos datos lo que impulsa la transformación digital entregando mayores posibilidades de un crecimiento sostenido.
Le preguntamos a nuestro Buker especialista en I.A., Vicente Soto, y nos comentó: "Existen diversas tendencias asociadas a la Inteligencia Artificial (IA) y el Big Data que irán tomando cada vez más relevancia. Destaca la Inteligencia Artificial como Servicio, en donde el desarrollo de algoritmos sobre la nube, principalmente de Machine Learning, es realizado con herramientas de terceros (Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google Cloud Platform, etc), que provisionan todas los requerimientos de hardware/software para que las empresas se dediquen únicamente en su desarrollo e implementación."
¿Qué es el Big Data y cómo funciona?
¿Sabías que el motor de un avión es capaz de generar más de 10 terabytes de datos en solo 30 minutos de vuelo? ¿Y cuántos vuelos hay en un día? Esto da varios petabytes de información a diario. Este gran volumen de datos es lo que llamamos Big Data. Nos referimos a un conjunto de datos o combinaciones de datos tan grandes, rápidos y complejos, que son difíciles de analizar y gestionar por los métodos tradicionales. Así es que surgen herramientas como La inteligencia Artificial y Machine Learning. Ambas se alimentan del Big Data, pero su importancia no radica en el volumen de datos, sino que en el análisis y gestión de ellos.
Vicente menciona además, que "la demanda de datos precisos, actualizados y preparados para el negocio cada vez toma más protagonismo en el ecosistema de Big Data. Las organizaciones impulsarán prácticas que permitan recolectar cada vez más datos y a la vez metodologías que permitan que estos tengan cada vez mayor valor, para ser utilizados con fines analíticos y predictivos."
5 pasos claves para hacerse cargo del Big Data
1.Establecer una estrategia de Big Data
Generar una estrategia es diseñar un plan que te ayude a dirigir y mejorar la forma en que se obtiene, almacena, gestiona y se comparten datos dentro y fuera de la organización. Parte importante del desarrollo de una estrategia de Big Data, es considerar las metas y objetivos organizacionales y sus procesos y tecnologías existentes. De esta manera la gestión de grandes datos será considerada como una herramienta fundamental para la toma de decisiones al interior de la empresa.
2. Conocer las fuentes del Big Data
La mayoría de los datos provienen del llamado Internet de las cosas (IoT) y otros dispositivos conectados del sistema de TI. Los más comunes provienen de medios sociales como Facebook, Youtube, Instagram, etc. Esto incluye Big Data en formato de imágenes, videos, textos y audio, entre otros.
Existen datos públicos, que provienen de fuentes como data.gov del gobierno de los Estados Unidos, el World Factbook de la CIA o el Open Data Portal de la Unión Europea.
Por último, otra Big Data proviene de Data Lakes, fuentes de datos en la nube, proveedores y clientes.
Se puede analizar este Big Data a medida que llegan, decidiendo qué datos guardar o no guardar, y cuáles necesitan un análisis más profundo.
3. Acceder y almacenar Big Data
Los sistemas informáticos proporcionan grandes velocidades, potencia y flexibilidad para acceder a grandes cantidades de datos. Es fundamental que las empresas consideren conceptos como seguridad de la información y protección de datos, para entregar confidencialidad a los clientes internos y externos, pero además de un acceso confiable se necesitan métodos para integrar, almacenar, analizar y gestionar los datos. Una de las fuentes de almacenamiento de datos más conocidas es la "nube".
4. Analizar el Big Data
El análisis del Big Data es como las organizaciones obtienen valor e información a través de los datos. Con tecnologías de alto rendimiento como analítica de memoria se pueden utilizar datos para analizarlos y gestionarlos. De esta manera se pueden identificar nuevas oportunidades, operaciones más eficientes, mayor ganancia y clientes más felices.
5. Tomar decisiones inteligentes basadas en datos
Tener datos confiables y bien administrados aportan un análisis que permite tomar buenas decisiones basadas en evidencia. Las organizaciones que crecen y se desarrollan en base a datos, se desempeñan mejor y son operacionalmente más predecibles y rentables en el tiempo.
¿Por qué el Big Data es tan importante y qué beneficios trae para las organizaciones?
Lo que hace que el Big Data haya tomado tanta relevancia, es que las organizaciones han podido responder o incluso hacerse preguntas nuevas sobre aspectos organizacionales que ni siquiera sabían que existían. Por lo tanto, obtener una gran cantidad de información es un insumo relevante, que se puede combinar e integrar de cualquier manera que la empresa considere adecuada. La recopilación de grandes cantidades de datos y la búsqueda de tendencias dentro de los datos permiten que las empresas se muevan mucho más rápido, sin problemas y de manera eficiente.
Las organizaciones que utilizan el Big Data y han tenido éxito, agregan valor en los siguientes aspectos:
1. Reducen costos.
2. Optimizan el tiempo.
3. Determinan el origen de fallos y riesgos casi en tiempo real.
4. Crean nuevos productos y servicios para satisfacer las necesidades de los clientes.
5. Ayudan a tomar decisiones más inteligentes y eficientes.
Por lo tanto, el Big Data tiene un enorme potencial y puedes utilizar su valiosa información de datos para diferentes ámbitos de la vida. Por poner un ejemplo, ya sabemos lo útil que es el Big Data en la investigación médica, cuando se usa para identificar el riesgo de contraer determinadas enfermedades, según el historial médico del paciente o la forma de tratar algunas enfermedades.
Tanto la inteligencia artificial (I.A.) como el aprendizaje automatizado (Machine Learning) dinamizan las tareas de todos los días. Todo es parte de la integración mediante diferentes combinaciones inteligentes. La gestión automatizada de datos es la funcionalidad que más aporta a las empresas y es por lo que cada vez más se trabaja con Inteligencia Artificial y Machine Learning como aliados en su estrategia de crecimiento.
A través del Big Data, que es el combustible de la Inteligencia Artificial y Machine Learning, es que se progresa en tecnología, nos ayuda a facilitarnos la vida y nos permite tener más tiempo de centrarnos en las personas y nuestros colaboradores para crear lugares de trabajo más felices.
¡El Big Data es un maestro que tiene un potencial ilimitado, anímate a descubrirlo!
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