La industria de la inteligencia artificial (IA) ha estado liderando los titulares constantemente y por una buena razón. Ya ha transformado industrias en todo el mundo, y las empresas se apresuran a comprender cómo integrar esta tecnología emergente. Inteligencia Artificial es un concepto que ha estado con nosotros durante algún tiempo, pero que ha cambiado en los últimos años, gracias al crecimiento del poder computacional, los servicios en la nube y la disponibilidad de librerías de algoritmos de Inteligencia Artificial.
La “industria” de Inteligencia Artificial está creciendo exponencialmente, se prevé que alcance casi los U $60 Billones en 2025. La mayoría de los directores de empresas en nuestro medio desconocen el potencial de la Inteligencia Artificial, mientras que en otros entornos es algo casi operacional. Los nuevos productos y servicios disponibles hacen que la adopción de Inteligencia artificial sea de menor riesgo con un enfoque en la entrega de resultados prácticos e inmediatamente impactantes. Contrario a muchos intentos anteriores dieron como resultado proyectos de tecnología costosos que dejaron cicatrices.
Pero antes de que la gerencia se comprometa y ejecute su estrategia de Inteligencia artificial, debe comprender la diferencia entre el análisis de datos, el análisis predictivo y el aprendizaje automático de Inteligencia Artificial.
Analytics (Análisis de Datos)
Los gerentes se han comprometido fácilmente con el análisis de datos, beneficiándose (y muy probablemente sufriendo) de las montañas de datos que tienen al alcance de la mano. La minería de datos entrega grandes cantidades de datos, a menudo no estructurados. El objetivo era agregar datos para informar un resultado, buscar un patrón y encontrar relaciones entre variables. Los seres humanos hacen suposiciones y se consultan los datos para dar fe de esa relación. Si es válido, las pruebas pueden continuar con datos adicionales.
A modo de ejemplo, supongamos que el programa de fidelización de tarjetas de crédito utiliza análisis de datos para determinar que tiene 10 000 miembros masculinos de mediana edad y 1000 de ellos han canjeado sus puntos acumulados. Los datos ayudan a suponer que los hombres de mediana edad son más propensos a esto y, por lo tanto, los esfuerzos de marketing de la empresa se deben centrar en este segmento.
El análisis de datos es descriptivo, ya que se basa en eventos pasados. No predice el impacto de un cambio en una variable.
Análisis predictivo
El análisis de datos conduce naturalmente al análisis predictivo utilizando los datos recopilados para predecir lo que podría suceder. Las predicciones se basan en datos históricos y dependen de la interacción humana para consultar datos, validar patrones, crear y luego probar suposiciones.
Las suposiciones extraídas de experiencias pasadas presuponen que el futuro seguirá los mismos patrones. Las suposiciones de "qué/si" se basan en la comprensión humana del pasado, y la capacidad de predicción está limitada por las restricciones de volumen, tiempo y costo de los analistas de datos humanos.
Los conocimientos predictivos derivados del análisis de datos son extremadamente útiles para la gerencia. Pueden ayudar a predecir la efectividad de las acciones, informar la toma de decisiones sobre garantías, mercados geográficos y datos demográficos a los que apuntar. Pero cuanto más detallado sea el deseo de orientar y segmentar, mayores serán las demandas de tiempo y costo, lo que hace que una campaña exitosa e hiperpersonalizada sea casi imposible.
Aprendizaje automático de Inteligencia Artificial
El aprendizaje automático es una continuación de los conceptos en torno al análisis predictivo, con una diferencia clave: el sistema de Inteligencia Artificial puede hacer suposiciones, probar y aprender de forma autónoma.
La Inteligencia Artificial es una combinación de tecnologías, y el aprendizaje automático es una de las técnicas más destacadas. El aprendizaje automático de Inteligencia Artificial hace suposiciones, reevalúa el modelo y reevalúa los datos, todo sin la intervención de un ser humano, esto lo cambia todo. Así como la Inteligencia Artificial significa que un ingeniero humano no necesita codificar para todas y cada una de las acciones/reacciones posibles, el aprendizaje automático de la Inteligencia Artificial puede probar y volver a probar los datos para predecir cada posible coincidencia entre el cliente y el producto, a una velocidad y capacidad que ningún ser humano podría alcanzar.
Los análisis complejos, se pueden realizar instantáneamente con muchas más variables involucradas, lo que permite que el sistema aprenda rápidamente. Este aprendizaje puede brindar información sobre micro-objetivos que los analistas humanos no podrían realizar de manera realista en una gran población.
No se trata de uno u otro: es imperativo que los gerentes comprendan los beneficios y las limitaciones de cada uno. Simplificado hacia abajo:
• Analytics (Análisis de datos) se refiere a la revisión de datos de eventos pasados en busca de patrones.
• El análisis predictivo consiste en hacer suposiciones y realizar pruebas basadas en datos anteriores para predecir qué sucederá en el futuro.
• El aprendizaje automático de IA analiza datos, hace suposiciones, aprende y proporciona predicciones a una escala y profundidad de detalle imposibles para los analistas humanos individuales.
La gerencia, está cada vez más obligada a tomar decisiones que tienen importantes implicaciones tecnológicas. Comprender la diferencia entre el análisis de datos y la IA se trata de elegir las herramientas adecuadas para el trabajo correcto.
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