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Cómo el aprendizaje automático domará la explosión de datos no estructurados

  • Predictive Analytics

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2017 fue innegablemente el año en que la inteligencia artificial (AI) y el aprendizaje automático (ML) se convirtieron en temas principales en la empresa. Las organizaciones de muchos sectores han comenzado a buscar formas de utilizar AI y ML para transformar sus operaciones. Y esto es solo el comienzo: IDC predice que el gasto en esta área superará los 50 mil millones en 2021.

Sabemos que la IA y ML cambiarán la forma en que trabajamos en los próximos años, pero en medio de todo el bombo, analicemos con más detalle qué significa ML para las empresas de todo el mundo.

Aprendizaje automático en análisis de datos

Los despliegues más maduros de ML se encuentran en las áreas de análisis y procesamiento de datos, donde la tecnología es capaz de exceder los niveles de precisión humana en algunos dominios.

Las principales empresas de tecnología  han expuesto potentes algoritmos de ML a través de API públicas, que se pueden utilizar para procesar cantidades masivas de datos y extraer valor.

¿Qué significa esto para tu negocio? Existe la oportunidad de utilizar ML para hacer frente a uno de los desafíos más desalentadores que enfrentan las empresas: la aceleración del volumen de datos. Se crearon más datos en 2017 que en los 5.000 años anteriores de humanidad, y Gartner estima que casi el 80 por ciento de estos datos no están estructurados, lo que significa que viven en formatos como PDF, imágenes y videos. El proceso de administración, estructuración y obtención de valor de este creciente conjunto de información es desafiante, lento y costoso, si es que sucede.

De dónde provienen los datos

La digitalización de procesos comerciales ha permitido nuevas formas de trabajar, lo que a su vez ha llevado a la producción de todos estos datos no estructurados. Aquí hay algunos factores clave que contribuyen:

La eliminación del papel: cada vez más empresas escanean sus registros en papel y los trasladan a la nube.

La facilidad de creación de contenido: las aplicaciones de software modernas hacen que sea increíblemente fácil para los usuarios crear nuevos datos de forma digital; esencialmente, cada usuario comercial es ahora un creador de contenido.

La explosión de la captura móvil: debido a que millones de teléfonos inteligentes están en uso hoy en día, casi todos pueden capturar y compartir datos en forma de fotos, videos y más.

Uso del aprendizaje automático para agregar estructura

Con la mayoría de las tecnologías que las empresas utilizan para administrar la información hoy en día, cuantos más datos tenga, más difícil será darle sentido a todo. Pero con la nube y ML, todo lo contrario es verdad. Mediante el aprendizaje automático, las empresas pueden agregar estructura a su contenido y automatizar los procesos en torno a su información. Esto ahorraría horas de revisión manual e ingreso de datos, lo que se traduciría en ahorros de costos reales y optimización para su negocio.

Aquí hay tres dominios en los que las soluciones ML son relativamente avanzadas, con ejemplos de los tipos de tareas que pueden manejar los sistemas controlados por ML:

Imagen y video: detección de objetos y puntos de referencia, moderación de contenido, reconocimiento facial y de celebridades, reconocimiento óptico de caracteres, análisis de escritura a mano, reconocimiento de códigos de barras, detección de cambio de escena y detección de movimiento.

Audio (voz): transcripciones, extracción de palabras clave, filtrado de blasfemias, reconocimiento de hablantes, análisis de emociones y análisis demográfico.

Texto: reconocimiento de entidades, reconocimiento de temas y conceptos, análisis de sentimientos y tonos, traducción y detección de idiomas.

Estas capacidades se pueden aplicar de diferentes maneras en el trabajo para mejorar la productividad de los empleados, acelerar procesos manuales o ineficientes e incluso mitigar el riesgo.