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TENDENCIAS / Estrategia

LOS DATOS: EL ORO NEGRO DEL SIGLO XXI

17-05-2019 Estrategia

 

Quizá Skynet aún no ha sometido a los humanos con su ejército de Terminators T-800, pero qué duda cabe de que el concepto de Inteligencia Artificial (AI) pasó de ser un asunto de meros aficionados a la ciencia ficción, o de amantes de espectáculos de la tecnología, como aquel en el que Deep Blue sorprendió al mundo derrotando al ajedrecista Gari Kaspárov; a una herramienta de negocio altamente sofisticada. Hoy, gracias a la AI, Netflix nos recomienda qué programas nos podrían interesar, Uber nos recuerda qué rutas tomar según nuestros horarios, Amazon nos propone qué productos adquirir en su marketplace según nuestro patrón de compras y pronto la AI nos asistirá al subirnos a un vehículo de Google que se conducirá solo. No obstante, si bien muchos ejecutivos se excitan al imaginar el potencial de esta tecnología para sus negocios, olvidan otro concepto clave, conocido como aprendizaje automático.

 

El aprendizaje automático, o Machine Learning, apunta a permitir que los algoritmos aprendan y predigan las respuestas a los problemas, a partir del análisis de datos. En ese sentido, sin la data, es decir, ese cúmulo de información que nos interesa comprender para entrenar eficazmente al algoritmo, la AI es tan solo un Fórmula 1 sin motor ni llantas. Mientras que una organización no haya encontrado una forma de extraer aquellos datos en los que le interesa profundizar, esta no estará lista para soluciones con AI. Comencemos por preguntarnos cuatro cosas: ¿Tenemos una política de recopilación de datos? ¿Existen pautas claras sobre qué datos debemos recopilar? ¿Los datos que estamos recopilando poseen un propósito o los estamos acumulando sin un objetivo claro? ¿Los datos los estamos almacenando en un formato utilizable en todos sus puntos de contacto de recopilación de datos?

 

LA POTENCIA DE LOS DATOS

Los datos son la sangre que alimenta la AI. Estos deben estar disponibles en tiempo real para todas las áreas del negocio. De esta forma, soluciones tecnológicas con AI permitirán que se analicen los datos a una velocidad que un humano con una hoja de cálculo de Excel no lo podría hacer. Por esa razón los datos aislados, a los que son difíciles de acceder, se convierten en un impedimento para encontrar valor. En otras palabras, sin grandes datos, la AI no estaría donde está hoy. Por esa razón, en las últimas décadas, Big Data y AI son dos herramientas que han evolucionado de forma complementaria. En gran parte porque sin grandes datos, por muy inteligentes que sean los programadores de AI, ninguna solución inteligente habría pasado de la fase teórica a la aplicación práctica.

 

El último caso para comprender la potencia de los datos es el de la exposición interactiva “Dali Live”, en el museo de San Petersburgo, Florida. Si bien el genio del surrealismo Salvador Dalí falleció en 1989, la AI lo ha traído de regreso, a través de una pantalla que le permite interactuar con los visitantes, quienes al apretar un botón ‘conversan’ con Dalí, quien posee más de 190.512 combinaciones de respuestas posibles, a partir de 6 mil fotogramas de animación. ¿Cómo? Gracias a los datos: mil horas de aprendizaje, más de 100 videos originales del artista, han permitido que la AI, en combinación con Machine Learning, analice y aprenda los gestos del artista para reproducirlos según la interacción con el público.

 

“Voy a vivir para siempre. Los genios nunca mueren”, dijo alguna vez Dalí en una entrevista. A sus 30 años de su muerte parece ser más cierto que nunca. Muchas técnicas de AI se basan en tener una gran cantidad de datos para poder entrenar el algoritmo, en busca de modelos que nos permitan descubrir patrones, a fin de predecir conductas, acciones o tendencias. Para lograr estos objetivos, de suma importancia para tomar decisiones de negocio, los datos son absolutamente vitales, ya que su rendimiento a menudo está más relacionado con la cantidad y la calidad de los datos. Es decir, la calidad de los datos es un factor crítico, especialmente en la era de las decisiones automatizadas y la optimización continua del proceso.

 

En un futuro no muy lejano, lo que ahora llamamos AI será parte de todo software. Pero lo que no podremos gestionar, a menos que definamos una metodología, son los datos. Por eso es clave que empecemos a definir medidas para organizar los datos, para poder utilizar aplicaciones de AI, y eso comienza con la cantidad y la calidad de los datos en sí. Entonces, no nos obsesionemos con tener una solución que haga uso de AI. Vayamos paso a paso. Primero ordenemos la casa, pongamos todo en su lugar, y hagamos un registro de dónde está cada cosa, solo de esa forma tendrá sentido utilizar la AI. Y, si no sabes cómo hacerlo, llama a los expertos. ¡CANVIA! Y has las cosas de manera más eficiente.

 

Por Mariano Prieto - Business Unit Manager - Digital Transformation Services

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