
De acuerdo a un reporte de Statista (2022), el mercado global de Big Data ascenderá a 103 mil millones de dólares para 2027. Sin lugar a dudas, se trata de una tecnología sumamente útil para las empresas y con un crecimiento acelerado. De igual forma, es un recurso que alcanza un alto nivel de eficacia gracias a la Inteligencia Artificial (IA).
Cuando hablamos de Big Data nos referimos a cantidades masivas de datos. Son estructuras de gran tamaño (volumen), complejas (variabilidad) y con rapidez de crecimiento (velocidad). Por tales características, difícilmente, podrían ser procesados, gestionados y analizados por un ser humano.
Ahí es cuando entra la Inteligencia Artificial. A diferencia de una persona, la IA es una tecnología capaz de manejar y estudiar grandes volúmenes de información. Lo puede hacer de manera ágil, constante y eficiente, convirtiendo los datos en información valiosa para la toma de estrategias empresariales.
La Inteligencia Artificial es una tecnología dependiente del Big Data. Cuando se complementan, cada una puede obtener beneficios que aportan en su desarrollo. En el caso de la IA, estas son las ventajas que aporta al Big Data:
Reconoce patrones o tendencias en las grandes cantidades de datos que analiza.
Identifica alteraciones que no son usuales en los datos.
Recopila información que añade a bases de datos: la infraestructura de Big Data.
Puede usar la información del Big Data para predecir resultados posibles.
Por su parte, el Big Data impulsa el aprendizaje de la Inteligencia Artificial. A través de técnicas de machine learning y análisis de grandes cantidades de datos, la IA puede perfeccionar su comportamiento. Así, gracias a esta integración, se consigue avances en áreas como:
Razonamiento
Robótica y automatización
Procesamiento natural del lenguaje
Inteligencia general (esto es a futuro ya que la actual IA actual sólo tiene “inteligencia” especializada. Se cree que llegará el día en que la tecnología alcance inteligencia general, como el ser humano, y a ese día se le ha llamado el momento de la “singularidad”).
Podríamos afirmar que la Inteligencia Artificial se nutre y cobra mayor importancia a partir de su colaboración con el Big Data. Esto ocurre porque la IA necesita comparar dos conjuntos de datos totalmente diferentes para descubrir patrones. Cuanta más información pueda recopilar, más efectiva será para encontrar tendencias detalladas y precisas.
Por otro lado, el Big Data también necesita la Inteligencia Artificial. Y es que, por sí solo, sería una tecnología poco útil para los objetivos de una empresa. Pues, las montañas de datos sin ser procesados y analizados, perderían valor. En definitiva, terminaría siendo información desperdiciada. En cambio, una vez relacionado con la IA, podrá aportar información inteligible y beneficiosa para la organización. Cabe aclarar que, para ello, es necesario que el análisis de datos se realice apropiadamente. Tal como indica Forbes (2021), "los datos tienen que ser útiles para quien los va a manejar, el valor se añade tras su análisis".
Según el informe Driving Adoption of Emerging Technologies in Latin America (2022), el 90 % de empresas en LATAM subirá su inversión en tecnologías emergentes en 2023. Invertir en Big Data e Inteligencia Artificial pone a una empresa por delante de su competencia. No solo le permite conocer mejor al mercado. Además, gracias al análisis facilita la tarea de diseñar estrategias más rentables y con objetivos a corto y largo plazo.
Consultado a: José Antonio Robles-Flores, docente de ESAN Graduate School of Business
Fuentes bibliográficas:
Gavilán, Á. (2022, 5 de setiembre). Inteligencia artificial y Big data ¿Cómo funcionan juntos?
González, J. (2022, 11 de noviembre). La Inteligencia Artificial y su relación con el Big Data.
Statista (2022, 27 de julio). Big data market size revenue forecast worldwide from 2011 to 2027.
Harvard Business Review. Driving Adoption of Emerging Technologies in Latin America.
Portal de negocios de ESAN Graduate School of Business. Desde el 2010 difunde contenido de libre acceso (artículos, infografías, podcast, videos y más) elaborado por los más destacados especialistas. Encuentra contenido en más de 15 áreas y sectores como Administración, B2B, Derecho Corporativo, Finanzas, Gestión de Proyectos, Gestión de Personas, Gestión Pública, Logística, Marketing, Minería, TI y más. ¡Conéctate con los expertos de ESAN y aumenta tu conocimiento en los negocios!
El libro The application of transfer pricing adjustments examina los desafíos que plantea la aplicación de los ajustes de precios de transferencia y aporta nuevas perspectivas para el análisis especializado de esta materia. La presentación del libro se realizará el martes 4 de agosto, a las 6:30 p. m., en el Centro de Convenciones NOS PUCP.
El desempeño técnico y la capacidad de innovación del estudiante Ignacio Rodríguez le permitieron ganar el Judges Award durante su participación en la competencia de robótica VEX Robotics World Championship, realizada en Estados Unidos. El auspicio brindado por el ecosistema Smart Lab ESAN fue importante para este reconocimiento.
Muchas decisiones de compra no se frenan por falta de presupuesto ni porque el producto no sea atractivo. Con frecuencia, los verdaderos obstáculos son factores invisibles como el miedo al cambio, la incertidumbre o la fuerza de los hábitos. Carlos Guerrero, director de la Maestría en Dirección de Marketing e Innovación Digital de ESAN, analiza en Gestión las cuatro fuerzas que influyen en la decisión de compra y explica cómo las empresas pueden convertir más oportunidades en ventas efectivas