Análisis cognitivo explicado:una guía clara y sencilla

Cada día, el mundo genera más de 402 millones de terabytes de datos. La cantidad total de datos que se producen, capturan y consumen en todo el mundo está creciendo rápidamente y se espera que alcance más de 612 mil millones de terabytes para 2030.

Estos datos provienen de todas partes:registros de transacciones de compra, señales de GPS de teléfonos inteligentes, sensores utilizados para recopilar información climática, contenido publicado en plataformas de redes sociales, imágenes y videos capturados por satélites, y más.

Para darle sentido a estos datos y descubrir patrones e ideas ocultos, es importante analizarlos de manera eficiente. Hoy en día, casi todas las empresas utilizan el análisis de datos para reducir gastos, tomar decisiones basadas en evidencia, desarrollar y comercializar nuevos productos y servicios e identificar nuevas oportunidades.

A lo largo de los años, el análisis de datos ha evolucionado de Descriptivo (lo que sucedió en el pasado) a Diagnóstico (por qué sucedió), Predictivo (lo que es más probable que suceda en el futuro) y Prescriptivo (qué se puede hacer para afectar los resultados futuros).

Es más probable que el próximo gran cambio de paradigma sea hacia el análisis cognitivo, que aprovechará el poder de los procesadores de alto rendimiento y los algoritmos de inteligencia artificial para descubrir patrones complejos ocultos en volúmenes masivos de datos.

A continuación, aprenderá por qué el análisis cognitivo es importante, cómo funciona, cuáles son las aplicaciones futuras y el tamaño del mercado, y qué empresas están invirtiendo mucho en herramientas de análisis cognitivo. Comencemos con una pregunta básica.

¿Qué es exactamente el análisis cognitivo?

Cognitive Analytics es una tecnología inteligente que cubre varios métodos analíticos para examinar datos estructurados y no estructurados. Puede buscar en conjuntos de datos complejos y encontrar respuestas que tengan sentido para las preguntas planteadas.

Piense en el análisis cognitivo como un sistema con inteligencia similar a la humana. En lugar de simplemente escanear los datos, comprende el contexto, interpreta el tono de una oración y reconoce objetos específicos en imágenes o vídeos.

El análisis cognitivo a menudo utiliza inteligencia artificial, aprendizaje automático, redes neuronales y semántica para descubrir patrones e ideas intrincados (que el análisis convencional no puede). Se mejora con el tiempo aprendiendo continuamente de los datos y de las interacciones hombre-máquina. Esto significa que cuanto más datos proporcione, más inteligentes serán los análisis.

La mayoría de las empresas utilizan análisis cognitivo para rastrear los patrones de comportamiento de los clientes e identificar oportunidades potenciales. De esta manera, pueden estimar resultados futuros y tomar decisiones basadas en datos para mejorar el rendimiento.

Algunas partes del análisis cognitivo se superponen con el análisis predictivo. Estas áreas implican principalmente el uso de datos de inteligencia empresarial para pronosticar eventos y tendencias futuros.

Nota:Cognitive Analytics también es el nombre de una empresa privada, así como un nombre de marca registrada para servicios empresariales. Aunque los analistas de mercado suelen utilizar este término cuando hablan de big data e inteligencia empresarial. 

¿Cómo funciona?

El análisis cognitivo es un enfoque de avance de datos que comienza y termina con lo que hay dentro de los datos. Utiliza técnicas avanzadas que procesan todos los datos (de todo tipo y a cualquier escala) para revelar información inesperada y sin precedentes. Si bien los sistemas de análisis cognitivo pueden utilizar varios algoritmos para extraer información procesable, su arquitectura fundamental sigue siendo la misma y todos siguen una secuencia básica de procedimientos:

1. Buscar y recopilar datos  

Busca en toda la "base de conocimientos" para identificar datos en tiempo real. Estos datos pueden provenir directamente de sensores, dispositivos IoT, robots y equipos. Luego se organiza e integra con datos existentes o históricos de trimestres anteriores.

Algunos sistemas de análisis cognitivo muestran datos a través de paneles intuitivos, interfaz de usuario del equipo y otras representaciones. Una herramienta de visualización de datos fácil de entender puede reducir significativamente el tiempo necesario para encontrar patrones comunes y realizar reparaciones.

2. Analizar datos 

El siguiente paso es analizar cuidadosamente el texto, el audio y el video para comprender el lenguaje natural y las interacciones humanas. Para ello, el análisis cognitivo combina técnicas de inteligencia artificial, aprendizaje automático, redes neuronales y semántica.

Se basa principalmente en la red neuronal de aprendizaje profundo, un subconjunto del aprendizaje automático. Una red neuronal imita la forma en que funciona el cerebro humano. Consta de múltiples capas (una capa de entrada, una capa de salida y capas ocultas intermedias) que están conectadas a través de nodos, y estas conexiones forman una "red".

Estos nodos interconectados funcionan de manera muy similar a las neuronas del cerebro humano. Leen todos los datos entrantes y reconocen patrones complejos mediante algoritmos. La red puede agrupar y clasificar datos sin procesar, encontrar correlaciones y aprender y mejorar continuamente con el tiempo.

3. Generar y evaluar la hipótesis basada en evidencia 

Luego se evalúan los patrones y conocimientos identificados para determinar si son hipótesis basadas en evidencia. Si hay evidencia concreta que respalda la hipótesis, el sistema la evalúa para determinar su valor potencial. Esto ayuda a identificar posibles amenazas futuras y oportunidades de mejora.

4. Adáptate y aprende de las selecciones y respuestas de los usuarios 

Dado que el análisis cognitivo utiliza inteligencia artificial, puede adaptar su comportamiento según las interacciones de los usuarios. Por ejemplo, si alguien busca constantemente un tipo específico de información, el sistema aprenderá gradualmente a proporcionar información similar sin desperdiciar muchos recursos informáticos.

Beneficios

El análisis cognitivo se aplica en empresas y organizaciones para cerrar la brecha entre cantidades masivas de datos y la necesidad de tomar mejores decisiones. La información detallada sobre el negocio ayuda a las empresas a mejorar sus productos, brindar servicios más personalizados a los clientes y ver el desempeño de sus competidores.

Para las grandes empresas, el análisis cognitivo ha demostrado ser muy eficaz en tres áreas:

1. Compromiso del cliente

La difícil visión de 360 grados del comportamiento de los clientes permite a las empresas crear una experiencia de cliente fluida y sin fricciones. Además, permite a las empresas desarrollar una comprensión más profunda de las preferencias de compra de los usuarios, anticipar sus necesidades y garantizar una mejor segmentación de los usuarios.

2. Productividad y eficiencia 

Priorice y resuelva problemas más rápido, aproveche información crucial de las conversaciones de los usuarios, automatice acciones para solicitudes comunes, reduzca el gasto en recursos menos importantes y capacite a los miembros del equipo para responder de manera rápida y dinámica. Y dado que el análisis cognitivo combina información pasada con datos actuales para mejorar continuamente los resultados, puede adaptarse rápidamente a los cambios externos y las tendencias del mercado.

3. Crecimiento empresarial 

El análisis cognitivo permite a las empresas expandir el negocio a nuevos mercados, encontrar nuevas oportunidades en ubicaciones específicas, extraer fuentes de datos sin explotar e innovar con nuevos productos y servicios. También facilita que los analistas e investigadores de mercado descubran el valor del big data y resuelvan problemas en sus instalaciones comerciales.

Adopción temprana

Durante la última década, varios gigantes tecnológicos y nuevas empresas han invertido cientos de millones en el campo emergente de la tecnología cognitiva. Google, Microsoft, IBM, Amazon, Cisco, HPE, SparkCognition y DataRobot se encuentran entre los principales contribuyentes.

Según el estudio realizado por IBM, los primeros usuarios ya han visto resultados positivos de sus iniciativas cognitivas, desde una mejor participación del cliente hasta innovación de productos y crecimiento empresarial.

Estos primeros usuarios aprovechan diversas capacidades cognitivas, que van desde el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural hasta el desbloqueo de valores de diferentes fuentes de datos, tanto estructurados como no estructurados. Algunas empresas desarrollan plataformas personalizadas, mientras que otras utilizan API para implementar tecnología cognitiva en sus sistemas.

IBM investigó a más de 600 usuarios pioneros que pusieron a trabajar la tecnología cognitiva. Su informe muestra que las capacidades cognitivas juegan un papel importante en el crecimiento de la empresa. Alrededor del 65 % de los primeros usuarios creen que la tecnología cognitiva es crucial para su estrategia y éxito comercial, mientras que el 58 % dice que es una parte esencial de la transformación digital de su empresa.

La nueva era del análisis 

A medida que avanzamos hacia un mundo donde casi todo está conectado, las empresas dependerán cada vez más del análisis cognitivo y herramientas relacionadas para crecer y adaptarse a las necesidades cambiantes de los clientes.

Más específicamente, las herramientas cognitivas pueden ayudar a las empresas a comprender verdaderamente los patrones de comportamiento de los clientes, identificar las causas fundamentales de la insatisfacción de los clientes y encontrar formas innovadoras de mejorar las experiencias de los clientes. El análisis cognitivo también puede ser una excelente opción para optimizar los costos operativos, aumentar la retención de clientes y disminuir significativamente el tiempo de resolución.

Ejemplos de la vida real de análisis cognitivo

El análisis cognitivo se utiliza actualmente en casi todas las industrias para identificar patrones, amenazas potenciales y oportunidades de mejora. Por ejemplo,

Banca y Finanzas 

La computación cognitiva puede cambiar radicalmente el sector bancario y financiero. A diferencia de los sistemas convencionales que modelan el comportamiento de los clientes basándose en acciones pasadas y tratan a todos los clientes por igual, los sistemas cognitivos realizan análisis más precisos y oportunos de las personas en función de su edad, ingresos y transacciones.

El análisis cognitivo puede ayudar a los bancos a personalizar productos y servicios para cada cliente, dirigirse de manera inteligente a personas de alto patrimonio, ofrecer mejores planes de inversión y aplicar conocimientos competentes para resolver problemas rápidamente.

En definitiva, este paradigma informático emergente se puede aplicar en tres áreas:

• Servicio al cliente:dado que un sistema cognitivo comprende el problema, puede proporcionar soluciones precisas sin redirigir a los clientes a diferentes departamentos, ahorrando así tiempo a todos.
• Toma de decisiones y asesoramiento:puede mejorar el proceso de suscripción de préstamos, lo que requiere una comprensión más profunda de las empresas para tomar decisiones basadas en datos.
• Consultoría de inversión:los sistemas cognitivos permiten a los bancos y a los sectores financieros no bancarios revisar rápidamente fuentes de inversión para explorar las últimas tendencias del mercado, evaluar riesgos y brindar asesoramiento actualizado a los clientes.

Ciberseguridad

La inteligencia artificial y las redes neuronales profundas facilitan que los sistemas cognitivos extraigan continuamente datos de diversas fuentes y adquieran conocimientos mediante análisis avanzados. La red neuronal se mejora con cada iteración, lo que permite que el sistema aprenda a predecir amenazas y crear soluciones proactivas.

Con el aumento de los ciberataques y la escasez de especialistas capacitados en ciberseguridad, una herramienta como el análisis cognitivo funciona de maravilla. Puede procesar y analizar cantidades masivas de datos estructurados y no estructurados (para identificar varios tipos de amenazas y riesgos) que serían casi imposibles para un sistema de análisis tradicional.

Cuidado de la salud

La información relacionada con la atención médica (como imágenes de radiología, resultados de laboratorio, informes de patología, registros médicos electrónicos, investigaciones clínicas y más) es difícil de analizar y compartir porque está fragmentada. Aquí es donde los sistemas cognitivos resultan útiles. Pueden analizar de manera inteligente y rápida diferentes tipos de información para ayudar a los profesionales de la salud.

Los conocimientos que ofrece el análisis cognitivo facilitan que los proveedores de atención médica comprendan la salud de cada paciente, tomen decisiones informadas y brinden una atención más personalizada.

Hoy en día, la computación cognitiva se utiliza en numerosos centros de oncología en todo el mundo. Por ejemplo, en el MD Anderson Cancer Center y el Memorial Sloan Kettering Cancer Center, el análisis cognitivo ayuda a los médicos a analizar petabytes de datos médicos (incluidos estudios clínicos, resultados de ensayos y pautas de mejores prácticas) para respaldar las decisiones de diagnóstico y tratamiento.

Poder y energía

La industria del petróleo y el gas enfrenta constantemente desafíos para localizar, refinar y distribuir petróleo crudo y sus subproductos. Con la ayuda del análisis cognitivo, los ingenieros y expertos técnicos pueden tomar decisiones importantes, como dónde explorar en busca de petróleo, cómo asignar recursos, qué productos priorizar y cómo mejorar la eficiencia de las instalaciones existentes.

Muchas empresas de servicios públicos de Estados Unidos ya están utilizando plataformas cognitivas, incluidas Mega Energy, Arizona Public Service Electric, Gexa Energy, Portland General Electric y Avangrid. Estos sistemas brindan varios beneficios, desde pronosticar cargas hasta mapear estructuras de tarifas con modelos de costos individuales.

Logística y Retail

El análisis cognitivo es útil en todas las etapas de la cadena de logística y suministro, desde la gestión y automatización del almacén hasta el embalaje y la paletización. Analiza datos de ecosistemas tanto internos (inventario, punto de venta) como externos (tendencias del mercado, clima). El objetivo es mejorar la eficiencia de la cadena de suministro, minimizar los costos y proporcionar información valiosa a las empresas para que puedan responder rápidamente a los escenarios que cambian dinámicamente.

El análisis cognitivo también juega un papel crucial en la industria minorista. Puede integrarse con plataformas de comercio electrónico para extraer datos sobre los clientes y su comportamiento de compra. Para las tiendas fuera de línea, los sistemas cognitivos pueden ayudar a los minoristas a optimizar los inventarios y ofrecer productos más personalizados a precios atractivos.

Educación y aprendizaje

La informática cognitiva puede producir mejores resultados para estudiantes y educadores. Puede identificar escuelas y docentes con bajo rendimiento, predecir el desempeño de los estudiantes en disciplinas específicas y proporcionar material de estudio personalizado. 

En 2003, las escuelas públicas del condado de Miami-Dade en Florida adoptaron un software de tutoría cognitiva para proporcionar retroalimentación a los estudiantes mientras resuelven problemas. Se ha descubierto que este software es mucho más eficaz que el plan de estudios convencional por sí solo.

Herramientas de análisis cognitivo reconocidas

Ahora que conoce las aplicaciones del análisis cognitivo en la vida real, exploremos diferentes tipos de herramientas cognitivas utilizadas en diversos campos.

1. AbrirSMILE

OpenSMILE (Interpretación de voz y música de código abierto mediante extracción de espacio grande) extrae automáticamente características de señales de audio y clasifica señales de voz y música. Es ampliamente utilizado para el reconocimiento de voz, reconocimiento de emociones, identificación de locutor, detección de acordes y seguimiento de ritmos. También puede detectar estados del hablante, como intoxicación, depresión o trastornos patológicos vocales.

Dado que el programa de software está escrito principalmente en C++, se ejecuta en todas las plataformas sin problemas, incluidas plataformas integradas como macOS, iOS, Windows, Android, Linux y Raspberry Pi.

2. IBM Watson

IBM Watson utiliza más de 100 técnicas diferentes para analizar el lenguaje natural, encontrar fuentes relevantes, generar hipótesis, evaluar evidencia y clasificar las mejores respuestas posibles. Básicamente, aplica procesamiento avanzado del lenguaje natural, razonamiento avanzado, representación del conocimiento y algoritmos de aprendizaje automático al campo de la respuesta a preguntas de dominio abierto.

Con Watson, las empresas obtienen acceso a una cartera completa de capacidades de IA, ya sean herramientas para detectar tendencias emergentes o desarrollar aplicaciones para clientes. Ahorra tiempo y automatiza más procesos, para que los empleados puedan centrarse en el crecimiento y las nuevas oportunidades.

3. NuPIC

NuPIC (Plataforma Numenta para Computación Inteligente) es una plataforma de inteligencia artificial de código abierto que implementa algoritmos de aprendizaje HTM (memoria temporal jerárquica). Es adecuado para una amplia gama de problemas, especialmente la detección de anomalías y la predicción de fuentes de datos en streaming.

4. Iris de Apixio

Estados Unidos produce más de 1.300 millones de documentos de atención clínica al año; Alrededor del 80% de estos datos no están estructurados y son de difícil acceso. Ahí es donde Iris resulta útil. Es una plataforma de computación cognitiva que extrae información valiosa de grandes cantidades de datos clínicos y otra información del sistema de salud.

El motor de análisis de Iris utiliza tecnologías de procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático para generar perfiles de pacientes y evaluar riesgos. Puede agrupar pacientes y casos similares para proporcionar datos de pacientes basados ​​en evidencia. Y dado que los datos cambian con el tiempo, la plataforma monitorea continuamente la información de los pacientes para decirles a los profesionales de la salud qué funciona y qué no.

5. Aila de Enterra Solutions

Aila combina matemáticas avanzadas e inteligencia artificial para razonar y resolver problemas de forma similar a los humanos. Puede analizar los datos internos y externos de la empresa, hacer inferencias y producir información valiosa bajo demanda. A diferencia del análisis de negocios tradicional, Aila puede manejar el mundo multivariado y de gran volumen de Big Data.

Puede responder algunas de las preguntas más complicadas:

• ¿Existen oportunidades para cambiar el gasto el próximo año dentro de los segmentos del mercado para mejorar el retorno de la inversión?
• ¿Está en riesgo alguno de los objetivos de nivel de servicio de nuestros clientes? En caso afirmativo, ¿cómo puedo mitigar ese riesgo?

6. Ignio Cheetah de TCS

Ignio Cheetah es un conjunto de productos de automatización cognitiva para operaciones de TI y gestión de cargas de trabajo. Puede detectar y predecir instantáneamente condiciones anormales de TI que necesitan atención, reducir alertas falsas, recopilar eventos similares o correlacionados y priorizar alertas según el impacto comercial. Y dado que el sistema aprende de su propia experiencia, mejora con el tiempo.

Ignio ya está siendo utilizado por muchas grandes corporaciones, incluidas las empresas Fortune 500 y Global 2000, que son innovadoras y líderes en sus respectivos campos. La plataforma gestiona más de 1,5 millones de recursos tecnológicos de forma autónoma para más de 50 clientes.

7. Certificado de corteza

Cortex Certifai garantiza que los modelos de aprendizaje automático estén libres de sesgos algorítmicos para reducir la toma de decisiones y el razonamiento sesgados. Genera una puntuación de confianza compuesta, llamada Índice de confianza de IA, que mide los modelos automatizados en función de la calidad, el rendimiento, la solidez, la equidad, la explicabilidad y el cumplimiento de los datos.

Este índice de confianza ayuda a las empresas a evaluar las compensaciones y la disputa habitual entre rendimiento y riesgo. Las partes interesadas pueden profundizar en cada parámetro de evaluación para encontrar posibles mejoras. Se puede aplicar a cualquier modelo de caja negra, incluidos modelos estadísticos, modelos predictivos y modelos de aprendizaje automático.

8. EPP de SparkCognition

SparkCognition EPP utiliza algoritmos patentados de inteligencia artificial y aprendizaje automático para evitar que ciberataques nunca antes vistos interrumpan las operaciones comerciales e identificar amenazas de phishing desde archivos PDF, documentos y ataques PowerShell directos a la memoria. Su ligero agente cognitivo aprende los patrones de comportamiento típicos de todos los puntos finales dentro de una empresa y alerta al equipo de seguridad sobre posibles ataques.

El sistema se integra bien con la arquitectura de seguridad existente, proporcionando operaciones fluidas en segundo plano para hasta 100.000 puntos finales administrados que ejecutan macOS, Linux o Windows. Se ha demostrado que supera a los proveedores de protección de endpoints convencionales y de próxima generación.

Estudios recientes

La computación cognitiva ha atraído a muchos científicos e investigadores de datos durante la última década. Los estudios recientes incluyen:

Detección de parámetros psicofisiológicos de un conflicto cognitivo-emocional 

Investigadores rusos han desarrollado una plataforma para identificar parámetros diagnosticados de forma remota (mediante herramientas de mensajería de vídeo como Skype), que pueden mostrar objetivamente la presencia de un conflicto cognitivo-emocional durante un diálogo. Esta plataforma utiliza redes neuronales para marcar automáticamente las reacciones emocionales de las personas en los datos del vídeo.

Un modelo cognitivo computacional ACT-R

Aunque la capacidad de rotación mental es una habilidad de razonamiento espacial crucial en la cognición humana, se sabe muy poco sobre cómo funciona cuando se juegan videojuegos. Investigadores italianos han modelado la rotación mental (a través de un modelo cognitivo basado en ACT-R) para analizar si dicha habilidad se utiliza en el juego Tetris y en qué condiciones. Los resultados muestran importantes conocimientos sobre la activación de la rotación mental durante la dinámica del juego.

Análisis cognitivo para la detección de anomalías 

Los científicos del Centro de Investigación y Tecnología Hellas, uno de los centros de investigación más grandes de Grecia, han desarrollado una plataforma de análisis cognitivo que puede procesar, analizar y explotar datos de máquinas ingeniosos para satisfacer las crecientes necesidades de la industria manufacturera. Es capaz de monitorear anomalías complejas y manejar condiciones imprevistas. Además, su interfaz de usuario utiliza técnicas de visualización avanzadas para presentar la información de manera efectiva.

¿Cuál es el futuro del análisis cognitivo?

Según el informe de Investigación y Mercados, el tamaño del mercado de análisis cognitivo alcanzará los 40.800 millones de dólares en 2030, creciendo a una tasa anual compuesta (CAGR) del 38%.

Se espera que China alcance un tamaño de mercado de 6 mil millones de dólares para 2030. Otros mercados importantes incluyen Japón, Canadá y Alemania, que se prevé que crezcan un 33 %, 32 % y 25 %, respectivamente, durante el período previsto.

Los principales impulsores de crecimiento del mercado incluyen la adopción de big data y tecnologías de computación en la nube, así como la introducción de técnicas de análisis sofisticadas, que están impulsando la demanda de soluciones de análisis cognitivo eficientes.

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Preguntas frecuentes

¿Cuántos tipos de análisis existen?

El análisis de datos moderno se puede dividir en cinco categorías:

• Análisis descriptivo:es la forma más simple de análisis que describe lo que sucedió y lo que está sucediendo actualmente.
• Análisis de diagnóstico:va un paso más allá al responder por qué sucedió. Compara tendencias coexistentes y determina relaciones entre variables cuando es posible.
• Análisis predictivo:pronostica tendencias futuras, respondiendo a lo que podría suceder en un futuro próximo. Analiza datos pasados y actuales para hacer predicciones sobre tendencias futuras.
• Análisis prescriptivo:tiene en cuenta varios factores y sugiere conclusiones prácticas. Ayuda a los usuarios a tomar decisiones basadas en datos.
• Análisis cognitivo:combina el poder de las estadísticas, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para procesar cantidades masivas de datos y entender el contexto. Presenta nuevas oportunidades para extraer fuentes de datos no explotadas, descubrir patrones complejos y proporcionar servicios personalizados.

¿Por qué los analistas de mercado utilizarían el análisis cognitivo?

A medida que más y más dispositivos generan datos cada segundo, cada vez resulta más difícil recopilar, procesar y analizar toda la información almacenada en los servidores y más allá.

El análisis cognitivo aborda estos desafíos:utiliza estadísticas avanzadas y modelos de inteligencia artificial para identificar patrones ocultos dentro de volúmenes masivos de datos diversos. A diferencia del análisis convencional, que extrae información de datos estructurados en dominios específicos, el análisis cognitivo adopta un enfoque más amplio y flexible para el descubrimiento de datos. Opera de manera similar a los humanos para interpretar datos, comprender su contexto y descubrir patrones y tendencias.

¿Cuál es la diferencia entre Computación Cognitiva e IA?

La Inteligencia Artificial consta de algoritmos entrenados para producir resultados precisos. Estos algoritmos aprenden de datos en constante cambio y métodos de autocorrección para tomar decisiones inteligentes.

La computación cognitiva imita el pensamiento humano y se adapta al razonamiento humano. Su objetivo es resolver problemas complejos de una manera similar a como los abordan los humanos. Por el contrario, los modelos de IA se centran en encontrar formas nuevas y posiblemente más eficientes de resolver problemas, a veces incluso superando a los métodos humanos.

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