RELACIÓN DEL BIG DATA Y LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL: COMO LA RECOPILACIÓN DE DATOS MASIVOS SIRVE PARA EL POSTERIOR DESARROLLO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

AUTOR: LUIS ALFONSO FERNÁNDEZ MENCHERO

El desarrollo de la tecnología es muy amplio en la actualidad y ofrece numerosas posibilidades a las personas en los diferentes ámbitos de la vida. Las dos tendencias que están en pleno auge a día de hoy son la inteligencia artificial y el Big Data. La IA y el Big Data van unidos de la mano, y esto hace que las empresas se puedan adaptar mejor a cada usuario para así poder ofrecerle lo mejor a cada uno.

 

Los datos tienen la necesidad de ser analizados y canalizados. Para ello el Big Data transforma los datos en información útil que sirve para un correcto desarrollo de diferentes actividades y sectores.

Por su parte, la inteligencia artificial otorga un importante reconocimiento a las máquinas, ya que la implantación de robots y diferentes máquinas inteligentes es una realidad en la actualidad.

 

Es evidente que las dos tecnologías tienen un gran potencial pero ¿Qué pasa cuando las dos se combinan?

En el pasado parecía imposible que la IA lograse calcar la inteligencia de los seres humanos en máquinas, pero este fenómeno es algo que está sucediendo hoy en día. Los robots pueden conseguir que se agilicen algunos procedimientos y tareas ahorrando así costes y tiempo. Consiguen hacerlo gracias a que la base fundamental de la IA son los datos.

 

El alimento de la IA son los datos, y gracias a estos puede generar algoritmos que construyen lo que se considera la “lógica” de las máquinas. Es decir, usa todos los datos que puede para así conseguir toda la información posible de un entorno e interactuar en consecuencia con este.

 

Una aplicación que ha generado al Big Data para el mundo de la IA es el Machine Learning. Este fenómeno se define como el aprendizaje automático de las máquinas, es decir, se encarga de desarrollar robots y máquinas que pueden aprender del entorno en el que se encuentran. Creando así diferentes comportamientos gracias a una base de información.

 

 

La idea es conseguir que se puedan identificar patrones complejos con millones de datos, para así poder predecir diferentes comportamientos en un futuro. Este tipo de aprendizaje también permite aprender de los errores para que así no vuelvan a tener lugar en un futuro, consiguiendo que las máquinas que son IA mejoren por su propia mano sin ayuda de un humano.

 

Algunas de las aplicaciones y diferentes usos  que tiene el Machine Learning para las personas son:

- Empresas digitalizadas: Gracias a este tipo de información las empresas pueden mejorar en tareas muy importantes cómo por ejemplo, a la hora de establecer una decisión estratégica para alejarse de la competencia.

- Chatbots: Permite a los usuarios mantener una conversación con un programa informático. Se usan tanto como para obtener una respuesta a alguna duda, o para gestionar el envío de un producto. El Machine Learning provoca que estos bots estén siempre en aprendizaje por la cantidad de datos que recogen.

- Protección: Ayuda a reforzar la seguridad de las plataformas y dispositivos cuando se ven atacados. Por ejemplo, se utiliza para poder identificar a personas que intentan robar contraseñas o para mejorar los diferentes programas que hay de antivirus.

- Recomendaciones: Se usa también para los ámbitos del marketing y el comercio online. Se dedica a estudiar en el día a día cual es el comportamiento que tienen los usuarios cuando compran o cual es el modo en el que navegan y buscan las cosas en internet. Esto hace que las diferentes empresas puedan recomendar opciones personalizadas a sus clientes.