Microsoft: : Resolver un acertijo común: dar sentido a todos los datos con IA

La Inteligencia Artificial (IA) se presenta como una innovación reciente. Sin embargo, es una tecnología disruptiva que se viene trabajando desde hace décadas. A comienzos de los 90, se empezaron a desarrollar innovaciones con visión computacional, reconocimiento de voz, procesamiento del lenguaje natural y aprendizaje autónomo. Estos avances, tuvieron el objetivo de desarrollar sistemas que no sólo respondan a las las necesidades de las personas sino que las anticipen. ¿Qué es diferente hoy, y por qué la IA se está convirtiendo en algo tan importante? Existen tres factores:

  • Los datos: La vasta cantidad de datos a los que tenemos acceso se vuelve difícil de entender porque son datos sin estructura o semi estructurados, generados de interacciones entre usuarios en la web, aplicaciones de sas, redes sociales, apps, videos o dispositivos IoT y asistentes inteligentes.
  • La nube: Es el lugar donde se almacenan todos los datos, su vasta capacidad de almacenamiento permite alojar la información del mundo, y acceder a una escala inimaginable.
  • Algoritmos: Los algoritmos de IA permiten comprensión y análisis más precisos en escenarios complejos (reconocimiento avanzado de voz e imágenes, biotecnología, prevención de accidentes, agro y más).

A medida que las tecnologías asociadas evolucionan, avanzamos en una ‘revolución invisible’, donde la IA está presente en la vida de las personas aun cuando no lo perciban, y esto sucede porque la inteligencia está integrada en las aplicaciones y dispositivos que las rodean.

Para innovar es necesario contar con tecnologías que nos permitan capturar, almacenar, extraer y analizar grandes cantidades de datos, por ejemplo:

  • Big Data: permite generar asociaciones, tendencias y patrones desde fuentes de datos de altísimo volumen y/o complejidad, a alta velocidad y con variedad de datos analizados.
  • Machine Learning: mediante algoritmos y modelos entrenados esta técnica permite crear sistemas que aprenden y eventualmente accionan en forma autónoma.
  • Data Mining: puede conjugar estadísticas, machine learning y datos para pronosticar tendencias, identificar patrones, crear reglas y recomendaciones, analizar la secuencia de eventos en conjuntos de datos complejos y obtener nuevos conocimientos.

Todas las innovaciones en IA están pensadas para amplificar las capacidades humanas en todos los aspectos de la vida, sin que la gente pierda el control sobre esas innovaciones.

Por Javier Carrizo Aslnian
Director de Customer Success. Microsoft