¿Hacia dónde van los datos? En la capacidad de captarlos, procesarlos y entenderlos están muchas claves del futuro. La inteligencia artificial es una herramienta predictiva y ya está aquí.
A medida que los sistemas de aprendizaje inteligente (machine learning) se hacen más sofisticados y precisos, estos se convierten en grandes aliados para el procesamiento de datos. Los procesos de Business Intelligence (BI) han pasado de ser reportes estéticos y poco flexibles a sistemas interactivos en los cuales la información se puede filtrar, y entender por qué y cómo suceden ciertos eventos. Estos sistemas aún están en desarrollo, y actualmente compañías como Google, Microsoft o IBM trabajan en varios retos para llevarlos al próximo nivel. Aquí te presentamos algunos de ellos.
Costo: los sistemas de inteligencia artificial (IA) han empezado a generar reportes automatizados que incluyen el análisis de los datos. Según Yseop, una empresa que desarrolla sistemas de IA, el costo de los mismos se reducirá en un 77% una vez su uso se masifique.
Falta de expertos: solo en EE. UU. se necesitan casi 200.000 profesionales capaces de analizar datos y cerca de un 1.500.000 de analistas que sean capaces de tomar decisiones con base en datos analizados. Los sistemas de inteligencia artificial reemplazarán a estos profesionales y tomarán papeles más activos en las empresas.
Predecir: los sistemas de IA se enfocan principalmente en predecir basados en patrones analizados. Aunque algoritmos de este tipo ya se encuentran en el mercado, Magic Quadrant prevé que para el 2018 esos sistemas estarán activos en más del 50% de las grandes compañías y conglomerados del mundo.
Recomendar: según Herain Oberoi, del equipo de Analytics de Microsoft, la frontera final de la IA y el Business Intelligence es la capacidad de hacer recomendaciones con base en predicciones. Esto no solo se hará de una manera proactiva por parte del sistema, sino a través de interacciones naturales entre el usuario y la máquina.
