La inteligencia artificial está impulsando una revolución en el mundo actual. Tecnologías emergentes como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y la robótica avanzada están redefiniendo los límites de la eficiencia y la creatividad en el ámbito empresarial. 

En la masterclass impartida en la UEMC Business School, Jorge Crespo, coordinador del Máster Oficial en Big Data, se exploraron diversas facetas de la inteligencia artificial (IA) y su impacto en la transformación digital de las empresas.

La IA como pilar de la transformación

La Inteligencia Artificial se define como un conjunto de tecnologías que permiten a las máquinas realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, tales como el reconocimiento de voz, la toma de decisiones y la traducción de idiomas. Existen varias ramas del análisis de datos impulsado por IA:

• Análisis Descriptivo: Responde a la pregunta «¿Qué ha pasado?» proporcionando una comprensión retrospectiva de los datos.
• Análisis de Diagnóstico: Trata de entender «¿Por qué ha pasado?» analizando las causas subyacentes de los eventos observados.
• Análisis Predictivo: Se centra en «¿Qué va a pasar?» utilizando modelos estadísticos y algoritmos de machine learning para prever futuros resultados.
• Análisis Prescriptivo: Busca responder «¿Cómo podemos hacer que pase?» recomendando acciones basadas en las predicciones.
• Análisis Cognitivo: Pretende mejorar o reemplazar el razonamiento humano.

Machine Learning: El corazón de la IA

El machine learning es el campo de estudio que proporciona a los ordenadores la capacidad de aprender a partir de los datos, sin ser programados explícitamente para ello. Durante el proceso de entrenamiento de los modelos de aprendizaje automático, se optimiza una función de coste que varía según el algoritmo utilizado. 

Desarrollo de aplicaciones de IA

Componentes de aplicaciones de IA

Para desarrollar aplicaciones de IA efectivas, se deben considerar varios componentes esenciales:

• Adquisición de Datos: La aplicación debe tener la capacidad de adquirir datos independientemente de la fuente en la que se han generado. Un aspecto importante de la adquisición es integrar y combinar los datos independientemente de su tipología (estructurados o no estructurados), la velocidad a la que se generan o su veracidad.
• Organización de los datos: Los datos deben organizarse para su más fácil manejo utilizando, por ejemplo, Arquitectura Analítica LDW para conectarse a los datos según sea necesario y recopilarlos de manera eficiente, servidores de datos físicos, etc.
• Análisis: Los datos deben ser analizados en el momento y en donde tengan mayor sentido. Esto puede incluir la creación de reportes, consultas tácticas y ad hoc, visualización de datos, aprendizaje automático, etc.
• Entrega: de Información y Datos en el momento óptimo para ayudar la actividad humana a la toma de decisiones en tiempo real, embeber los análisis dentro de los procesos de negocio que sean capaces de realizar alguna acción o analizar los datos en la medida que son enviados a la empresa y de manera automática tomar acción basados en los resultados.

Desarrollo de aplicaciones de IA

El desarrollo de aplicaciones de IA requiere un equipo multidisciplinario que incluye:

• Analistas de negocio
• Experto en la materia
• Científico de datos
• Ingeniero de datos
• Ingeniero de Software
• Arquitecto de modelos de Machine Learning
• Desarrolladores de aplicaciones

¿Es mejor desarrollar o comprar una aplicación de IA?

Solo el 5% de todo el código de una Aplicación de Análisis se corresponde a código nuevo de Machine Learning. El 95% restante es código reutilizado. En ese sentido siempre ha surgido la interrogante de si es mejor desarrollar una Aplicación de Análisis ‘in-house’ desde cero o por el contrario si es mejor comprar una aplicación y dirigir los esfuerzos a integrarla dentro del ecosistema de aplicaciones de la institución.

La gestión de datos dentro de la organización constituye un punto crítico para el correcto funcionamiento de la institución y se considera el motor más importante dentro del valor del negocio. 

Una vez se dan los pasos iniciales, la mayoría de las empresas optan por ir aumentando los casos de uso. De esta forma, mantener de 10 a 20 casos de uso genera un balance positivo para la empresa, pero, a partir de un determinado caso, el valor marginal del siguiente caso de uso es menor que el coste marginal. 

En conclusión, la inteligencia artificial tiene el potencial de transformar digitalmente el panorama empresarial, destacando tanto los componentes técnicos como estratégicos necesarios para implementar soluciones de IA exitosas.

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