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5 Mitos sobre la Inteligencia Artificial y el Big Data
Los datos son los grandes impulsores de la inteligencia artificial, y juntos promueven la innovación y el éxito empresarial. Estas tecnologías crean algoritmos de aprendizaje automático que les permiten reaccionar y responder a todo tipo de sucesos en tiempo real. En el marco industrial actual, la Inteligencia Artificial (IA) impulsada por los sistemas de Big Data está cambiando el negocio tal como lo conocemos.
Estamos avanzando hacia una toma de decisiones cada vez más automatizada, creando una fuerte ventaja competitiva para las organizaciones que buscan aprovechar la IA de manera eficiente y efectiva. Sin embargo, dado que “casi la mitad de las empresas esperan que la IA sea un cambio de juego” (IBM, 2019), es importante entender con claridad hasta dónde llegan las capacidades de estas dos tecnologías y desmontar los mitos que las rodean.
1. Big Data e IA reemplazarán el trabajo realizado por humanos y les quitarán sus puestos.
Contrariamente a la creencia popular, la tecnología no está hecha para sustituir la capacidad humana, sino para complementarla y evolucionarla. La IA no reemplazará los trabajos humanos, sino que transformará los existentes y creará nuevos. La IA puede aumentar la forma en que las personas completan su trabajo, ayudando en la toma de decisiones en tiempo real mediante la extracción y análisis de datos.
Los humanos podrán centrarse en la verdadera innovación, el pensamiento crítico y el razonamiento complejo. La inteligencia humana y el resultado de su trabajo se dispararán a medida que las empresas busquen aprovechar la IA en sus organizaciones, surgiendo una brecha de habilidades entre los empleados humanos que requerirá capacitación en el campo de los datos.
2. Cuantos más datos tengamos a nuestra disposición, mejor funcionará la IA.
Tener grandes cantidades de datos no garantiza automáticamente el descubrimiento de conocimientos valiosos. Es crucial centrarse en la calidad, relevancia y diversidad de los datos, no solo en la cantidad. Repetir el mismo conjunto de datos mil veces no mejora la precisión de un modelo predictivo.
De este razonamiento ha surgido el término “Deep Data”, que se refiere a una recolección de datos más sofisticada que se centra en la calidad y facilidad de procesamiento, excluyendo información inservible o redundante.
3. IA y Big Data solo son accesibles para grandes organizaciones con grandes recursos.
Es un error común pensar que la ciencia de datos solo es accesible para grandes organizaciones. Muchas pequeñas y medianas empresas (PYMES) creen erróneamente que la ciencia de datos requiere una infraestructura sofisticada. Sin embargo, herramientas modernas como Nexus Integra son más accesibles, potentes y asequibles que nunca, permitiendo que empresas de cualquier tamaño puedan beneficiarse de la IA y el Big Data.
4. Los datos pueden convertir la IA en un sistema más inteligente que los humanos.
La IA puede ser tan inteligente como la programemos y puede volverse competente en objetivos específicos. Sin embargo, la tecnología IA no es capaz de encenderse por sí misma, motivarse ni hacer preguntas alternativas. La inteligencia artificial carece de la conciencia y comprensión humana necesarias para ser verdaderamente útil y creativa.
Por lo tanto, las empresas con gran tecnología no tendrán éxito en sus proyectos de datos si no logran una cultura que los potencie adecuadamente.
5. Las tecnologías de datos e IA son difíciles de adoptar porque son extremadamente complejas.
Gracias a la oferta actual de opciones basadas en la nube, poner en marcha sistemas de datos e IA es más fácil y rentable que nunca. Con una inversión razonable y la capacitación adecuada de algunos empleados, cualquier organización puede establecer una robusta estructura de retroalimentación de datos.
El verdadero desafío no reside en la tecnología misma, sino en el necesario cambio de mentalidad hacia una más dinámica y orientada al aprendizaje, en lugar de una mentalidad fija basada en expertos.
El valor del Big Data y la Inteligencia Artificial radica en su aplicación correcta. El aprendizaje automático no es valioso por sí mismo; su valor depende del potencial de los datos y la habilidad para extraer valor de ellos. Tanto el Big Data como la IA son clave para el futuro de la industria, siempre y cuando se utilicen adecuadamente.
Es fundamental que los datos coincidan con la intención de los modelos de Aprendizaje Automático. Si no se aplican modelos que encajen con la tipología de los datos, las tecnologías se convertirán en un lastre sin valor alguno. Aprovechar todo el potencial de la ciencia de datos requiere investigación y aclarar todas las confusiones y conceptos erróneos antes de involucrarse realmente en ella. Solo así podremos maximizar el impacto positivo de estas tecnologías en el mundo empresarial.
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