Los principales cambios han sido máquinas capaces de comprender, analizar y trabajar los grandes volúmenes de información que permitan “correr” diferentes algoritmos.

Esto pasa cuando se logra interpretar asertivamente la cantidad de datos acumulados y se identifican anomalías.

Creando un departamento que pueda tomar los datos para transformarlos en oportunidades y mitigar los riesgos.

Generando una metaconciencia que sea un apoyo en la toma de decisiones, entendiendo los patrones ocultos en los datos y trayendo ventajas en las compañías.

Entrenar los algoritmos para que reconozcan los patrones, y así, manipular esta información en tiempo real con ayuda de dashboards, en los que se pueda identificar pasos claves de los procesos para la toma de decisiones, sobre qué sí y qué no funciona.

La principal ventaja es que estas técnicas no obligan a las compañías a hacer inversiones grandes en infraestructura.

Intentan simular el comportamiento de la red neural del cerebro a través impulsos y conexiones. Estas se encargan de enviar y almacenar la información a bases de datos.

Con ayuda de la inteligencia artificial, las empresas que tienen más cantidad de volumen de datos almacenados, logran que los algoritmos o las aplicaciones impacten mucho más, reduciendo tiempos y costos en los procesos internos.

El primer punto es identificar cuáles son los procesos internos de la organización. Luego, de realizar este análisis, se escala hacia algoritmos o programas digitales que puedan captar y seleccionar data clave para cada necesidad empresarial o del cliente.