Inteligencia Artificial + Big Data: ¿Cómo operan juntos?
Inteligencia Artificial + Big Data: ¿Cómo operan juntos?
El Big Data no podría alcanzar su nivel de eficiencia si no estuviera integrado con la Inteligencia Artificial. Estas dos tecnologías se complementan y desarrollan de manera simultánea.
Compartir en:
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).
¿Cómo se vinculan estas dos tecnologías?
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.
Inteligencia Artificial: ¿Qué ventajas otorga al Big Data?
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.
Big Data: Aportes que brinda a la Inteligencia Artificial
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”).
Inteligencia Artificial + Big Data
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.
Si quieres aprender más sobre este tema, participa en el Programa de Alta Especialización en Business Analytics de ESAN.
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!
Otros artículos del autor
La IA nos obliga a adaptarnos a los cambios
La inteligencia artificial está transformando el mercado laboral y exige que las empresas adapten sus procesos y desarrollen nuevas habilidades en sus equipos. Sin embargo, mientras las grandes organizaciones avanzan en su implementación, muchas micro y pequeñas empresas todavía enfrentan brechas tecnológicas que limitan su aprovechamiento. Jessica Arce, directora de ESAN Executive Education, analiza en Correo los desafíos de esta transformación y destaca la importancia de pasar del uso básico de la IA a su aplicación estratégica en áreas como ventas, atención al cliente y toma de decisiones.
¿Y ahora quién se atreve a contradecir a la IA?
¿Qué sucede cuando una recomendación de la inteligencia artificial parece incuestionable, incluso cuando existen evidencias de que podría estar equivocada? La confianza excesiva en estas herramientas puede llevar a los equipos a aceptar respuestas sin verificarlas y a guardar silencio frente a decisiones respaldadas por sus superiores. Oswaldo Morales, decano de la Facultad de Derecho y Ciencias Sociales de ESAN University, analiza cómo el sesgo de automatización y la cultura organizacional pueden limitar el pensamiento crítico. Además, plantea la importancia de construir entornos donde cuestionar las recomendaciones de la IA sea parte de una toma de decisiones responsable.
En 2027 cambiará el libre acceso a la CTS
Desde 2027, salvo que el Congreso apruebe una nueva prórroga, los trabajadores volverán a poder retirar solo el 50% del saldo acumulado de su CTS. César Fuentes, director de la Maestría en Gestión Pública de ESAN, explica en esta entrevista para ATV+ qué cambia con el fin de la libre disponibilidad y recuerda que este beneficio fue concebido como un respaldo económico ante la pérdida del empleo. Además, analiza los límites del sistema peruano frente a los seguros de desempleo de otros países y las razones por las que podría volver a discutirse una nueva liberación de los fondos.