IA y Big Data: las dos potencias de la Industria 4.0

En el mundo digital y basado en datos de hoy, es crucial comprender los roles que desempeñan las dos grandes tecnologías: IA y big data. Incluso antes de que se acuñara la palabra “big data”, ya se había apoderado del mundo acumulando enormes volúmenes de información. Si se examinan meticulosamente, los datos proporcionarán información sobre la industria a la que pertenecen.

Los datos se pueden utilizar para tomar decisiones basadas en datos. Sin embargo, la tarea de filtrar el enorme volumen de datos y convertirlos a un formato que una computadora pueda entender fue demasiado difícil de manejar para los humanos. Esto requería la necesidad de algoritmos de inteligencia artificial para realizar la tediosa tarea de extraer conocimiento de datos complejos.

A medida que las empresas se expandieron, también lo hicieron sus capacidades de inteligencia artificial y big data. Las personas que han completado un curso profesional en análisis de datos o análisis empresarial tienen una gran demanda. El propósito de Big Data y AI es seguir el ritmo y utilizar el enorme volumen de datos que generan los teléfonos inteligentes, las tabletas y los dispositivos IoT.

Comprender qué son realmente la IA y los grandes datos

  • La revolución digital y los avances tecnológicos masivos han impulsado la inteligencia artificial y los grandes datos. Ambos son también los impulsores clave de la Industria 4.0.
  • La integración de IoT, IA y big data en el entorno de fabricación ha creado una nueva era conocida como Industria 4.0.
  • Big data se refiere a la recopilación de un gran volumen de datos que pueden estar estructurados o no estructurados y la extracción de información clave de ellos a través del análisis con el fin de proporcionar información valiosa para mejorar el proceso de toma de decisiones para las empresas.
  • AI utiliza varios algoritmos de inteligencia artificial para construir máquinas que son capaces de imitar funciones de inteligencia humana como el aprendizaje, el razonamiento lógico y la toma de decisiones.

Big data y sus cinco V

Big data se ha convertido en un activo de información para la toma de decisiones sólidas, información valiosa y optimización de procesos. Las características del big data se pueden estudiar con la ayuda de las 5 Vs. Comprender las 5 V permite que Big Data sea una potente estrategia comercial.

Volumen

  • Esto incluye la gran cantidad de datos que deben manejarse, procesarse y analizarse.
  • En la actualidad, la magnitud de los datos utilizados para el análisis y la minería de datos está en una escala de terabytes.

Valor

  • Esta es la “V” más importante desde una perspectiva empresarial.
  • En el océano de datos que existe en el mundo digital actual, no se utiliza mucho.
  • La característica de valor de big data se refiere a la filtración de datos para obtener solo datos que tengan un valor real, es decir, datos significativos.

Velocidad

  • Se refiere a la alta velocidad de acumulación y procesamiento de datos.
  • Puede llevar varias semanas o incluso meses procesar los datos y obtener los resultados.
  • Con el flujo masivo y continuo de datos, es necesario procesarlos a un ritmo rápido para satisfacer las demandas.

Variedad

  • Se refiere a los diversos tipos de datos que componen Big Data.
  • Esto incluye datos estructurados, no estructurados o semiestructurados.
  • Big data necesita procesar las diferentes variedades de datos, ya sea de forma independiente o en conjunto.

Veracidad

  • Se refiere a las inconsistencias en los datos que dificultan el control de la calidad y la precisión.
  • Big data consiste en diferentes tipos de datos de varias fuentes.
  • El valor de los datos mentales es muy alto, aunque puede o no influir directamente en el proceso de toma de decisiones de la organización.

Las cinco V indican que en el mundo actual impulsado por los datos, «grandes datos» se refiere no solo a la recopilación de una gran cantidad de datos, sino también a diversas técnicas de procesamiento. Es crucial identificar rápidamente esa porción de datos de la gran cantidad de datos que se pueden utilizar para tomar decisiones y optimizar el trabajo. Todo este proceso se conoce como «big data».

Análisis de grandes datos

  • El «análisis de big data» se refiere al uso de técnicas de análisis avanzadas para analizar grandes conjuntos de datos en busca de información que ayude a las empresas a tomar decisiones clave basadas en datos sobre su organización.
  • Mediante el análisis de big data, las organizaciones pueden obtener información valiosa, como tendencias del mercado, preferencias de los clientes, correlaciones desconocidas, patrones de datos ocultos, etc.
  • Estos datos útiles se pueden utilizar para tomar mejores decisiones y prevenir actividades fraudulentas.

¿Qué es la inteligencia artificial?

  • La inteligencia artificial es una disciplina de la informática que implica la creación de sistemas de aplicación que estimulen la inteligencia humana.
  • Los sistemas informáticos impulsados ​​​​por IA son capaces de razonamiento lógico y toma de decisiones.
  • El objetivo principal de la inteligencia artificial es permitir que las máquinas realicen tareas complejas que generalmente requieren la inteligencia humana para completarse.
  • La IA se está utilizando actualmente en las interfaces de usuario de varias grandes empresas de todo el mundo.
  • Algunos de los asistentes virtuales impulsados ​​por IA que usamos en la vida cotidiana incluyen Amazon Alexa, Google Assistant, Siri, Bixby, etc.

Los grandes datos y la inteligencia artificial son diferentes pero están estrechamente relacionados entre sí.

  • Tanto la IA como el big data comparten una relación simbiótica entre sí.
  • Las organizaciones utilizan big data para entrenar algoritmos de IA y, a su vez, utilizan inteligencia artificial para comprender big data.
  • Muchas empresas no se dan cuenta de los beneficios de combinar IA y big data.
  • Los datos con IA no tienen sentido. Además, sin IA, el dominio de los datos es imposible.
  • «Big data» se refiere a los datos de entrada iniciales sin procesar que deben clasificarse, organizarse e integrarse antes de que puedan usarse.
  • Por otro lado, la inteligencia artificial es el producto final del procesamiento de datos.
  • La IA cuando se aplica a big data ayuda a identificar anomalías, reconocimiento de patrones y determina la probabilidad de resultados futuros.
  • Aunque fundamentalmente diferentes, tanto el big data como la inteligencia artificial se complementan a la perfección.

Aplicaciones industriales de big data e inteligencia artificial

Aquí están las diversas industrias que utilizan IA y big data:

IA y big data en el desarrollo de vehículos autónomos (AVs)

  • Con big data e inteligencia artificial, los AV son capaces de manejar tareas fundamentales de conducción con una intervención humana mínima o nula.
  • Los vehículos autónomos construidos con tecnologías avanzadas como IA, big data e IoT pueden causar una interrupción significativa en el sector del transporte.
  • El software de IA que forma parte integral de los vehículos autónomos evalúa miles de millones de puntos de datos cada segundo utilizando entradas recibidas de GPS, sistemas de radar, cámaras, sensores avanzados, etc.

IA y big data en el cuidado de la salud

  • El big data y la inteligencia artificial están transformando la atención médica y mejorando la calidad de los servicios ofrecidos a los pacientes.
  • Desde la atención médica preventiva y el monitoreo de la movilidad de los pacientes hospitalizados hasta los asistentes virtuales de atención médica para brindar apoyo a los proveedores de atención médica de forma remota, los macrodatos y la inteligencia artificial están transformando el sector de la atención médica.

IA y big data en sistemas de automatización industrial

  • La automatización industrial es un campo clave en el que se están implementando la IA y los macrodatos.
  • Con estos dos avances tecnológicos, las máquinas se están volviendo más inteligentes que antes.
  • El uso de máquinas ya no se limita a realizar tareas sencillas y repetitivas.
  • Las máquinas inteligentes pueden trabajar con humanos en las líneas de producción.

Se está llevando a cabo una amplia investigación en IA y big data. Ambas áreas son inseparables entre sí. Tanto el big data como la inteligencia artificial son aspectos clave del paradigma Industria 4.0 y también las fuerzas impulsoras detrás de él.

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