Dataficación e IA: información y detalles importantes

Este artículo explora la sinergia entre la datificación y la IA, arrojando luz sobre las diferentes oportunidades e innovaciones comerciales que podrían generar.

La era digital ha convertido los datos en una nueva clase de activos que pueden hacer prosperar o deshacer a las corporaciones, y el proceso de su gestión se llama datificación.

La datificación ha generado miles de millones de dólares para numerosas organizaciones y sus fundadores e igualmente ha arruinado a aquellas que se negaron a la datificación.

Junto con la inteligencia artificial, la datificación ofrece una herramienta única para transformar industrias, remodelar las interacciones comerciales y con los clientes, y aumentar las ganancias donde antes parecía que no existían.

Este blog explora la sinergia entre la datificación y la IA, arrojando luz sobre las diferentes oportunidades e innovaciones comerciales que podrían generar.

¿Qué es la datificación?

La datificación es el proceso de recopilación, análisis y utilización de datos generados a partir de diversas fuentes para tomar decisiones comerciales informadas. La datificación puede ayudar a transformar cualquier negocio al descomponer las diferentes partes de su operación en información cuantificable que posteriormente se puede rastrear, monitorear y analizar. Este proceso conduce naturalmente a mejoras en los productos y servicios.

La filosofía de la datificación se basa en la comprensión de la información como un activo, porque una empresa puede obtener fácilmente una ventaja económica haciendo uso de la información que tiene a su disposición. Así, muchos Gratis y Freemium Los servicios existen hoy en día gracias a los beneficios económicos de la datificación.

Los beneficios de la datificación

La datificación de una empresa con IA tiene muchos beneficios, lo que conducirá a una mayor eficiencia, productividad y ganancias para la empresa. Éstos son algunos de estos beneficios.

  1. Entender a los clientes: Analytics le brindará información detallada sobre sus clientes, sus comportamientos, deseos y preferencias. Por tanto, la datificación es imprescindible para cualquier negocio centrado en el cliente.
  2. Investigación de tendencias: El análisis de los datos de su empresa le mostrará hacia dónde se dirigen las cosas. Puede descubrir tendencias, investigarlas y descubrir información que pueda permitir que su empresa se sume al tren de manera rentable.
  3. Insights: Realizar análisis de datos de vez en cuando puede brindarle información valiosa que nunca esperó y que podría transformar su negocio y su fortuna.
  4. Aumentar la eficiencia: Los conocimientos basados ​​en datos a menudo llevan a las empresas a ser más eficientes a medida que cambian a procesos más productivos o reducen los derrochadores. Esto también puede incluir la automatización.
  5. Reducir costos: Los conocimientos y patrones de la datificación pueden ayudarle a reducir los costos operativos, lo cual es una ventaja.
  6. Enfoque con 80/20: La datificación puede exponer todos los sistemas desiguales y el uso de recursos en una empresa, ayudando a la organización a realinear su enfoque e impulsar la productividad.
  7. Análisis Predictivo: La dataificación de la IA puede utilizar los datos históricos de una empresa para predecir tendencias futuras, y esa información conduce a un mejor enfoque de la industria y a inversiones para obtener mejores rendimientos.

El papel de la IA en la datificación

Si bien el análisis de datos ha sido tradicionalmente un asunto manual realizado por analistas, la introducción de la inteligencia artificial facilita el trabajo y permite a las nuevas empresas más pequeñas permitirse niveles más altos de inteligencia empresarial que de otro modo habrían estado reservados para los privilegiados.

Los siguientes son los roles y beneficios clave de la IA para la datificación.

  • Extraiga inteligencia rápidamente: Desde patrones hasta tendencias y todo tipo de conocimientos, la IA puede extraerlos rápidamente de grandes conjuntos de datos, mucho más rápido que cualquier analista de datos humano.
  • Toma de decisiones mejorada: Tener una fuente de inteligencia empresarial rápida y relativamente confiable permitirá a cualquier equipo o empresa tomar las medidas correctas de manera rápida y decisiva.
  • Eficiencia mejorada: La IA permite a cualquier organización extraer más datos de forma económica, aumentando así la eficiencia operativa al reducir el esfuerzo humano, el tiempo y la energía.
  • Automatización de Tareas: Lo bueno de integrar la IA en el proceso de datificación de una empresa es que la automatización total se vuelve más fácil, ya que la mayor parte del trabajo ya se ha realizado. Luego, todo lo que necesita son algunas reglas para determinar las condiciones que deberían desencadenar procesos automatizados, y eso es todo.

Los datos para sus fines de datificación pueden provenir de cualquier fuente, siempre que sean confiables. Su fuente ideal dependerá de su tipo de negocio y de lo que pretende lograr. Aquí hay algunas fuentes populares.

  • Dispositivos y sensores de IoT: Esto puede incluir dispositivos de Internet de las cosas que están conectados directamente a la web o sensores comunes de los que la empresa puede recopilar información de otras maneras.
  • Redes Sociales: Las empresas centradas en el cliente pueden obtener muchos conocimientos recopilando la mayor cantidad de datos posible de las interacciones en las redes sociales.
  • E-commerce: Todas las plataformas de comercio electrónico son una mina de oro conductual para las empresas dispuestas a extraer datos.
  • Localización de: Las aplicaciones móviles gratuitas y premium pueden recopilar mucha información sobre sus usuarios que los desarrolladores pueden utilizar de muchas maneras innovadoras.
  • Web Analytics: Incluso los sitios web aparentemente comunes pueden producir una gran cantidad de datos significativos cuando se les realiza un seguimiento adecuado con herramientas como Google Analytics.
  • Dispositivos médicos: Los registros médicos, los dispositivos electrónicos y todo lo que recopile datos médicos pueden ser buenas fuentes de datos.
  • Transacciones Financieras: Las empresas que proporcionan infraestructura financiera suelen extraer de sus vastos registros financieros una amplia gama de información sobre clientes, fraude y optimización.
  • Almacén y cadenas de suministro: Al monitorear cada nivel de sus cadenas de suministro y almacenes, las empresas pueden producir suficientes datos para optimizar sus operaciones definitivamente.
  • Bases de datos públicas y privadas: Desde archivos planos hasta MySQL, MariaDB y bases de datos dedicadas en diversas implementaciones locales y en la nube, cada fuente de información organizada es una buena fuente de datos.
  • Registros del gobierno: Autoexplicativo.
  • Sistemas de vigilancia: La IA puede extraer tanto imágenes como datos de vídeo.

Campos de aplicación de datación e inteligencia artificial

En teoría, los datos pueden aprovecharse para mejorar la oferta de cualquier organización en cualquier mercado. Sin embargo, estas son las industrias donde la datificación y la IA ya se están aplicando con éxito.

  • Elaboración
  • Bancos y finanzas
  • Healthcare
  • Robótica
  • Regenerativa
  • Sistemas de aprendizaje personalizados
  • Recomendaciones personalizadas de productos y servicios.
  • Sistemas de viajes compartidos como Uber y Lyft
  • Navegación mediante GPS y tecnologías relacionadas.
  • venta al por menor y ventas
  • Sistemas de seguros
  • Recursos humanos y adecuación laboral
  • Vehículos autónomos
  • Mantenimiento predictivo de máquinas.
  • Detección de fraude
  • Motores de búsqueda y ranking

Consideraciones y desafíos

Hay desafíos y cuestiones que deben considerarse en los proyectos de datificación e inteligencia artificial. Los siguientes son algunos de los principales.

  1. Complejidad: La gestión de datos y el uso de IA para analizarlos puede ser un asunto complejo que a menudo requiere personal capacitado o experimentado.
  2. Sesgo algorítmico: Los modelos de IA pueden verse perjudicados cuando se entrenan con datos unilaterales. Por ejemplo, entrenar un modelo de robot con rostros exclusivamente caucásicos. Por supuesto, tendrá problemas con rostros asiáticos y africanos.
  3. Recursos informáticos: La dataficación con IA puede requerir altos recursos informáticos si se ejecutan grandes operaciones.
  4. Calidad de los Datos: La basura que entra y la que sale siempre se mantiene. No importa qué tan bueno sea un modelo de IA, la información que le proporcione determina los resultados que obtendrá de él.
  5. Desafíos de seguridad: Los modelos de IA pueden ser susceptibles a ataques. Además, también hay que considerar la privacidad de los datos y los riesgos relacionados.
  6. Cumplimiento Regulatorio: Si va a extraer información de sus usuarios, será mejor que conozca las leyes y regulaciones de protección de datos en las jurisdicciones pertinentes.
  7. Consecuencias no deseadas: Los modelos de IA pueden iniciar acciones que luego pueden tener consecuencias no deseadas o solo hacerse evidentes cuando ya es demasiado tarde. ¿Quién carga con la culpa?
  8. Desplazamiento laboral: La automatización de la datificación con inteligencia artificial conduce naturalmente a una disrupción de la fuerza laboral. Aunque los resultados de la datificación también podrían aumentar la demanda de nuevos trabajadores calificados.

Cómo crear datos para su organización

La transformación de datos en su organización es un proceso continuo que simplemente necesita que usted tome medidas en la dirección correcta. Pero, como lo demuestran muchas empresas, no existen reglas estrictas para la datificación. Sin embargo, estos son algunos de los pasos que deberá seguir.

  • Invierta en infraestructura de datos, incluidos hardware, software, sensores y dispositivos IoT.
  • Recopile y almacene datos de tantas fuentes como sea posible.
  • Establezca una cultura basada en datos en su empresa definiendo cómo utilizará la información para el trabajo.
  • Establezca políticas para garantizar la calidad de los datos que recopila.
  • Integre datos de tantos sistemas y departamentos como sea posible centralizando su almacenamiento de datos.
  • Fomentar la colaboración entre los científicos de datos y el resto de la organización.
  • Comience poco a poco con un proyecto sencillo y luego amplíe su datificación a medida que adquiera más experiencia.

Cómo realizar análisis de datos de IA

Después de la datificación de su organización, puede realizar un análisis de IA de los datos de su empresa siguiendo los siguientes pasos.

  1. Definir objetivos: Primero necesita saber qué tipo de conocimientos, resultados o patrones espera obtener del proceso. Estos también deben alinearse con las necesidades de su negocio.
  2. Elija el enfoque de IA: También deberás elegir la disciplina de IA adecuada que pueda ayudarte a alcanzar tus objetivos. Por ejemplo, procesamiento del lenguaje natural, un algoritmo de aprendizaje automático o un modelo de aprendizaje profundo.
  3. Recopilar y limpiar datos: Aquí necesita organizar todos sus datos de diferentes fuentes y tenerlos preprocesados ​​y listos para usar.
  4. Entrene un modelo personalizado o utilice uno prediseñado: Algunas herramientas de análisis de IA vienen con modelos previamente entrenados que puedes usar de inmediato. De lo contrario, primero tendrá que entrenar un modelo o ajustar uno ya entrenado utilizando la mayoría de los datos que recopiló.
  5. Validar y perfeccionar el modelo: Después del entrenamiento, debe evaluar la calidad de su modelo a la hora de extraer información, identificar patrones y predicciones para ver si le parece bien o si necesita más entrenamiento.
  6. Análisis y visualización: Si todo va bien, ahora puede realizar su análisis y publicar los resultados con buenas visualizaciones para ayudar a trazar el rumbo de su empresa. Aquellos que busquen automatizar procesos pueden ir más lejos a partir de aquí.

Lista de las principales herramientas de análisis de datos de IA

Empresas que utilizan dataficación e inteligencia artificial

Muchas empresas de todo el mundo ya emplean la datificación y la inteligencia artificial para obtener ventaja sobre la competencia o para otros fines. A continuación se muestra una breve lista de algunas de estas empresas importantes y cómo están aplicando las tecnologías.

  1. Google: Google aplica masivamente algoritmos de datificación e inteligencia artificial para muchas tareas, incluida la clasificación en los motores de búsqueda, el reconocimiento de imágenes, la orientación de anuncios y el procesamiento del lenguaje natural.
  2. Amazon: Este gigante minorista los utiliza para recomendaciones de productos y optimización de la cadena de suministro, entre otras cosas.
  3. Facebook: Desde feeds personalizados hasta orientación de anuncios y reconocimiento de imágenes, Facebook no queda excluido de la dataficación con IA.
  4. Netflix: Se extraen datos sobre las preferencias y el comportamiento de los usuarios para crear recomendaciones personalizadas de películas y programas de televisión. Además, la empresa los utiliza igualmente para predecir la demanda de sus producciones de contenido original.
  5. Uber: Las recomendaciones de rutas dependen de la inteligencia artificial y los datos para funcionar bien. Así como para optimizar los precios.
  6. Tesla: Los vehículos autónomos de Tesla dependen de datos en vivo de los entornos del automóvil para tomar decisiones de conducción y navegar por las calles.
  7. Airbnb: Desde resultados de búsqueda hasta recomendaciones personalizadas y detección de fraude, Airbnb utiliza igualmente la dataficación con estrategias de inteligencia artificial.

Preguntas Frecuentes

A continuación se muestran algunas preguntas frecuentes sobre la datificación empresarial con inteligencia artificial.

P: ¿Cómo funcionan juntas la datificación y la IA?

R: La dataficación es el proceso que proporciona un gran volumen de datos para que la empresa los extraiga en busca de información, mientras que la IA encuentra patrones y tendencias a partir de los datos.

P: ¿Cuáles son algunas aplicaciones de datificación e inteligencia artificial?

R: Sus aplicaciones incluyen motores de búsqueda, cadenas de suministro, recomendaciones personalizadas, automatización de tareas, fabricación y muchas más.

P: ¿La datificación y la IA se harán cargo de los trabajos humanos?

R: Sí y no. Sí, porque reduce la necesidad de más trabajo manual por parte de humanos, lo que lleva a menos puestos relacionados con datos. Y no, porque igualmente crea más oportunidades laborales en las empresas.

P: ¿Es la datificación una amenaza a la privacidad individual?

R: Esto depende de la empresa que recopila los datos y para qué los utiliza. Muchas jurisdicciones tienen leyes de privacidad de datos para proteger a los usuarios de todos modos.

Conclusión

En resumen, ha visto cómo la sinergia de los algoritmos de datificación e inteligencia artificial está ayudando a revolucionar industrias en línea y en todo el mundo, desde pagos digitales hasta motores de búsqueda, fabricación, mantenimiento predictivo y vehículos autónomos.

Seguramente esta tendencia no desaparecerá pronto. Por lo tanto, será mejor que su empresa ya lo esté haciendo o es mejor empezar ahora.

Nnamdi Okeke

Nnamdi Okeke

Nnamdi Okeke es un entusiasta de la informática al que le encanta leer una gran variedad de libros. Tiene preferencia por Linux sobre Windows/Mac y ha estado usando
Ubuntu desde sus inicios. Puedes atraparlo en twitter a través de bongotrax

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