Big Data vs Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial y Big Data son dos de las fuerzas impulsoras detrás de una variedad de innovaciones tecnológicas que han dado forma al entorno digital actual y la Industria 4.0. Estas dos tendencias tienen el objetivo común de obtener el máximo valor de la gran cantidad de datos que se generan hoy.

Grandes datos se refiere al almacenamiento y procesamiento de cantidades masivas de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados con gran potencial para ser extraídos y organizados para proporcionar información valiosa para organizaciones y empresas.

Por otro lado, la Inteligencia Artificial consiste en una combinación de algoritmos con el objetivo de crear máquinas que imiten las funciones de los humanos (como aprender, razonar y tomar decisiones).

¿Cuál es la relación entre Inteligencia Artificial y Big Data?

Aunque ambos conceptos giran en torno a los datos, tienen funcionalidades muy diferentes. Existe una relación recíproca entre Big Data e Inteligencia Artificial.

Funcionalidades de Big Data

Big Data actúa como una entrada que recibe un conjunto masivo de datos. Estos datos deben procesarse y estandarizarse para que sean útiles.

Funcionalidades de la Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial es la consecuencia de este proceso. Consiste en un conjunto de software que aprovecha la salida generada por estos resultados para crear una serie de algoritmos que permiten que programas y mecanismos muestren comportamientos inteligentes y razonen como lo hacen los humanos, lo que se traduce en múltiples ventajas para las empresas.

Big Data es, por tanto, el combustible de la Inteligencia Artificial. Este segundo se alimenta y aprende de los datos procesados, creando y reconociendo patrones y desarrollando soluciones analíticas sofisticadas para todo tipo de industrias.

El aumento de los datos y la velocidad de procesamiento han hecho posible el desarrollo de la Inteligencia Artificial, que utiliza esta información para analizar y actuar con el entorno en consecuencia. Sería un error natural comparar estos dos términos ya que son dos conceptos que se retroalimentan y van de la mano.

El papel del Big Data en la Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial necesita datos para construir su inteligencia, tanto inicialmente como posteriormente y de forma continua. Cuanto mayor sea la cantidad de datos a los que puedan acceder los sistemas de Inteligencia Artificial, más máquinas podrán aprender y, por lo tanto, más precisos y eficientes serán sus resultados.

A medida que la IA se vuelve más inteligente, se requiere menos intervención humana cuando se trata de control de procesos y monitoreo de máquinas. La Inteligencia Artificial vive en una fase de aprendizaje continuo en la que se alimenta de datos continuamente.

Así como el Big Data es necesario para la Inteligencia Artificial, lo mismo ocurre al revés. Tantas cantidades de datos no tendrían el valor que tienen sin los modelos de Inteligencia Artificial, capaces de desbloquear el potencial de estos almacenes de datos y transformarlos en inteligencia.

 La Inteligencia Artificial aplicada a Big Data proporciona los siguientes beneficios:

• Detección de desviación:IA puede analizar los datos proporcionados por Big Data para detectar ocurrencias inusuales en el mismo. Por ejemplo, a través de sensores, marcando rangos predefinidos e identificando cualquier anomalía que se salga de rango.
• Probabilidad de resultado futuro: AI puede usar una condición conocida con una probabilidad X de influir en el resultado futuro para determinar la probabilidad de ese resultado.
• Reconocimiento de patrones: Detecte patrones de grandes estructuras de datos que los humanos no podrían reconocer.

Estos beneficios no serían posibles sin Machine Learning (ML); motor de la inteligencia artificial. Es una técnica, perteneciente al campo de la IA, que alimenta máquinas de datos para que sean capaces de imitar con precisión los procesos humanos y aprendan a tomar decisiones de forma autónoma, basándose en algoritmos. A través de modelos como el aprendizaje automático, la IA apoyada en Big Data apunta a los siguientes objetivos:

• Razonamiento
• Aprendizaje automático
• Inteligencia general
• Robótica
• Procesamiento del lenguaje natural
• Visión artificial
• Programación y aprendizaje automático

Para refinar los sistemas de IA para que puedan generalizar comportamientos de la misma manera que un cerebro humano, se necesitan millones de muestras de datos desglosados ​​en un formato que los sistemas puedan entender.

Inteligencia Artificial:¿el futuro del Big Data?

Aunque el concepto de Inteligencia Artificial se remonta a siglos atrás, es con el auge del Big Data en la última década que ha experimentado un resurgimiento. La IA y Big Data están estrechamente interconectados y la mayor disponibilidad de datos está mejorando las iniciativas cognitivas y de IA dentro de sus organizaciones.

La Inteligencia Artificial está creando nuevos modelos para analizar datos que ya no son tediosos y manuales. Lo que solían ser modelos estadísticos como SQL, guiados por ingenieros, ahora ha convergido con la informática para convertirse en inteligencia artificial y aprendizaje automático. AI está mejorando este mundo analítico con capacidades completamente nuevas para tomar decisiones semiautomáticas.

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