Inteligencia Artificial para Inteligencia de Negocios

Cómo entregar mayor valor empresarial a través de las nuevas tecnologías.

La Inteligencia Artificial (IA) puede abrir nuevas perspectivas en los datos que los usuarios de negocios no han tenido con los sistemas de Bussiness Intelligence (BI) tradicionales. Pues, en lugar de limitarse a conjuntos de datos más pequeños y análisis confinados, las técnicas y algoritmos de IA pueden permitir a los usuarios profundizar en conjuntos de datos más grandes y más diversos.

A medida que los especialistas en negocios se vayan acostumbrando a lo que AI puede ofrecer, los usuarios de BI cambiarán sus perspectivas sobre las preguntas que pueden plantear, especialmente para obtener información predictiva sobre factores previamente desconocidos que pueden estar influyendo en el rendimiento del negocio.

Las organizaciones están utilizando la Inteligencia Artificial para descubrir patrones en los datos y desarrollar perspectivas predictivas que pueden incorporar en muchos tipos de decisiones estratégicas sobre ventas, precios, participación del cliente y desarrollo de productos. Las fuentes de datos suelen estar limitadas en los sistemas de BI tradicionales. AI y en especial la Visión Computacional pueden permitir que las organizaciones analicen diferentes tipos de datos, de docenas o quizás cientos de fuentes, como sitios web, aplicaciones de CRM, registros de interacción de los clientes en los comercios, registros de visitas y estudios de satisfacción de clientes. Dependiendo del tipo de datos y preguntas, las organizaciones pueden combinar la búsqueda, procesamiento de lenguaje natural, Machine Learning, Redes Neuronales y algoritmos de aprendizaje profundo con Análisis de Vídeo Inteligente para descubrir información en sus establecimientos.

El Aprendizaje Automático (Machine Learning) está creciendo en popularidad para identificar patrones y desarrollar perspectivas predictivas que pueden convertirse en recomendaciones para la acción. Una vez que se lanzó una pequeña intervención y programación humana, los algoritmos de aprendizaje automático aprenden de conjuntos de datos históricos, flujos entrantes de datos en vivo y comportamiento del usuario en los datos.

En la fase inicial de entrenamiento “inductivo”, los algoritmos desarrollan una comprensión de los datos y buscan patrones e irregularidades. Las organizaciones normalmente utilizarán una combinación de aprendizaje supervisado (donde el sistema recibe un objetivo o resultado y recibe capacitación sobre el uso de varios atributos o características) y aprendizaje no supervisado (donde no se especifican resultados). En la siguiente fase “deductiva”, los métodos de análisis estadístico y matemático hacen inferencias y construyen automáticamente modelos predictivos que pueden aplicarse a nuevos datos.

Las organizaciones deben abordar dos problemas al considerar cómo aplicar AI para aumentar la profundidad del análisis:

  • Utilizando técnicas especializadas y modelos más simples, las organizaciones han aplicado con éxito el aprendizaje automático a conjuntos de datos más pequeños. Sin embargo, en general, las técnicas de aprendizaje automático prosperan cuando se ejecutan con grandes cantidades de datos y potencia de cálculo. Las organizaciones deben planificar cómo manejar estos requisitos. La computación en la nube es una opción que muchas organizaciones eligen.
  • Aunque las organizaciones ejecutan con éxito el aprendizaje automático en datos sin procesar, “sucios”, la selección y preparación de conjuntos de datos para entrenar los algoritmos es importante para desarrollar ideas que los responsables de tomar decisiones consideren relevantes y confiables. Por lo tanto, a menos que sea injustificado, las organizaciones deben seleccionar y preparar cuidadosamente los conjuntos de datos. Cuando se les presente información sobre el aprendizaje automático, la mayoría de los tomadores de decisiones querrán saber sobre los datos de origen para que puedan comprender por completo y confiar en las predicciones resultantes.

Las tecnologías y prácticas de Inteligencia Artificial ofrecen un enorme potencial para aumentar las analítica y permitir que las organizaciones alcancen más plenamente sus objetivos para ser impulsados por los datos en sus decisiones y acciones. La IA está evolucionando y extendiéndose rápidamente, por lo que las organizaciones deben desarrollar una estrategia para implementar IA para BI y análisis y poner en marcha proyectos. Este artículo de SPOT ha resaltado estrategias para asegurar el éxito con proyectos para infundir BI y análisis con AI y obtener valor comercial.


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