Big Data vs IA: La sinergia detrás de la transformación digital

La Inteligencia Artificial y el Big Data son dos de las fuerzas impulsoras detrás de una variedad de innovaciones tecnológicas que han moldeado el 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 generados hoy.

Big Data se refiere al almacenamiento y procesamiento de cantidades masivas de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados con gran potencial para ser extraídos y organizados y 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 humanas (como aprendizaje, razonamiento y toma de 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 del Big Data

Big Data actúa como una entrada que recibe un conjunto masivo de datos. Estos datos necesitan ser procesados y estandarizados para volverse 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 series de algoritmos que permiten a programas y mecanismos mostrar comportamientos inteligentes y razonar como humanos, resultando en múltiples ventajas para empresas.

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

El aumento de datos y velocidad de procesamiento han hecho posible desarrollar Inteligencia Artificial, que usa 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 la que los sistemas de Inteligencia Artificial puedan acceder, más pueden aprender las máquinas y, por tanto, más precisos y eficientes serán sus resultados.

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

Al igual que el Big Data es necesario para la Inteligencia Artificial, ocurre lo mismo en sentido contrario. Tan vastas 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 al Big Data aporta los siguientes beneficios:

• Detección de desviaciones: La IA puede analizar los datos proporcionados por Big Data para detectar ocurrencias inusuales. Por ejemplo, mediante sensores, marcando rangos predefinidos e identificando cualquier anomalía que salga de rango.
• Probabilidad de resultado futuro: La IA 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: Detectar patrones en grandes estructuras de datos que los humanos serían incapaces de reconocer.

Estos beneficios no serían posibles sin el Machine Learning (ML); fuerza motriz 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 procesos humanos y aprender a tomar decisiones autónomas, basadas en algoritmos. A través de modelos como el machine learning, la IA apoyada por Big Data busca los siguientes objetivos:

• Razonamiento
• Aprendizaje automático
• Inteligencia general
• Robótica
• Procesamiento de lenguaje natural
• Visión por computador
• Programación y machine learning

Para refinar los sistemas de IA de modo que sean capaces de generalizar comportamientos de la misma forma 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 siglos, es con el auge del Big Data en la última década que ha experimentado un resurgimiento. IA y Big Data están estrechamente interconectados y la mayor disponibilidad de datos está mejorando 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, ha convergido ahora con la computación para convertirse en IA y machine learning. La IA está mejorando este mundo analítico con capacidades totalmente nuevas para tomar decisiones semi-automáticas.

¿Qué necesito para que esto ocurra en mi negocio?

La plataforma Nexus Integra IoT & Big Data está en marcha para ayudar. Esta plataforma permitirá aplicar tecnologías Big Data e IA a un entorno industrial. Permitirá a su empresa conectar máquinas, sensores y cualquier fuente de datos, haciendo posible procesar, homogeneizar y explotar estos datos para operar fácilmente y establecer análisis de rendimiento predictivo, entre otros.