Big data vs inteligencia artificial

Inteligencia Artificial y Big Data son dos de las fuerzas motrices detrás de una variedad de innovaciones tecnológicas que han moldeado el entorno digital actual y la Industria 4.0. Estas dos tendencias tienen el objetivo común de obtener el mayor valor de la gran cantidad de datos generados hoy en día.

Big Data se refiere al almacenamiento y procesamiento de cantidades masivas de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados con un gran potencial para ser extraídos y organizados para proporcionar información valiosa a organizaciones y empresas.

Por otro lado, la Inteligencia Artificial consiste en una combinación de algoritmos con el objetivo de crear máquinas que imitan las funciones de los seres humanos (como aprender, razonar y tomar decisiones).

¿Cuál es la relación entre Inteligencia Artificial y Big Data?

Aunque ambos conceptos giran en torno a los datos, tienen funcionalidades muy diferentes. Existe una relación recíproca entre Big Data e Inteligencia Artificial.

Funcionalidades de los macrodatos

Big Data actúa como una entrada que recibe un conjunto masivo de datos. Estos datos deben ser procesados y estandarizados para ser útiles.

Funcionalidades de la Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial es la consecuencia de este proceso. Consiste en un conjunto de software que aprovechan la salida generada por estos resultados para crear series de algoritmos que permiten a los programas y mecanismos mostrar comportamientos inteligentes y razones como los humanos, resultando en múltiples ventajas para las empresas.

Big Data es por lo tanto el combustible de la Inteligencia Artificial. Este segundo se alimenta y aprende de los datos procesados, creando y reconociendo patrones y desarrollando soluciones analíticas sofisticadas para todo tipo de industrias.

El aumento de los datos y la velocidad de procesamiento han permitido desarrollar la Inteligencia Artificial, que utiliza esta información para analizar y actuar en consecuencia con el medio ambiente. Sería un error natural comparar estos dos términos, ya que son dos conceptos que se alimentan y van de la mano.

El papel de los Big Data en la Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial necesita datos para construir su inteligencia, tanto inicial, como posterior y continuamente. Cuanto mayor sea la cantidad de datos a los que los sistemas de Inteligencia Artificial puedan acceder, más máquinas podrán aprender y, por lo tanto, más precisos y eficientes serán sus resultados.

A medida que la IA se vuelve más inteligente, se requiere menos intervención humana cuando se trata de control de procesos y monitoreo de máquinas.La Inteligencia Artificial vive en una fase de aprendizaje continuo en la que se alimenta de datos continuamente.

Así como el Big Data es necesario para la Inteligencia Artificial, lo mismo va al revés. Estas vastas cantidades de datos no tendrían el valor que tienen sin los modelos de Inteligencia Artificial, capaces de desbloquear el potencial de estas tiendas de datos y transformarlos en inteligencia.

La Inteligencia Artificial aplicada al Big Data proporciona los siguientes beneficios:

  • Detección de desviación: IA puede analizar los datos proporcionados por Big Data para detectar ocurrencias inusuales en él. Por ejemplo, a través de sensores, marcando rangos predefinidos e identificando cualquier anomalía que salga de rango.
  • Probabilidad del resultado futuro: la IA puede utilizar una condición conocida con una probabilidad X de influir en el resultado futuro para determinar la probabilidad de ese resultado.
  • Reconocimiento de patrones: Detectar patrones de grandes estructuras de datos que los humanos no serían capaces de reconocer.

Estos beneficios no serían posibles sinAprendizaje automático (ML); fuerza motriz de la inteligencia artificial. Es una técnica, perteneciente al campo de la IA, que alimenta máquinas de datos para que puedan imitar con precisión los procesos humanos y aprender a tomar decisiones de forma autónoma, basada en algoritmos. A través de modelos como el aprendizaje automático, IA apoyada por Big Data tiene como objetivos:

  • Razonamiento
  • Aprendizaje automático
  • Inteligencia general
  • Robótica
  • Procesamiento del lenguaje natural
  • Visión informática
  • Programación y aprendizaje automático

Con el fin de refinar los sistemas de IA para que puedan generalizar los comportamientos de la misma manera que un cerebro humano puede, millones de muestras de datos desglosadas en un formato que los sistemas pueden entender son necesarios.

Inteligencia Artificial: ¿el futuro del Big Data?

Aunque el concepto de Inteligencia Artificial se remonta a siglos atrás, es con el auge del Big Data en la última década que ha experimentado un resurgimiento. AI y Big Data están interconectando estrechamente y una mayor disponibilidad de datos está mejorando las iniciativas cognitivas y de IA dentro de sus organizaciones.

Artificial Intelligence está creando nuevos modelos para analizar datos que ya no son tediosos y manuales. Lo que solía ser modelos estadísticos como SQL, guiados por ingenieros, ahora ha convergido con la computación para convertirse en IA y aprendizaje automático. AI está mejorando este mundo analítico con capacidades completamente nuevas para tomar decisiones semiautomáticas.

¿Qué necesito para que esto suceda en mi negocio?

La plataforma Nexus Integra Iot & Big Data está en su lugar para ayudarle. Esta plataforma le permitirá aplicar las tecnologías Big Data e IA a un entorno industrial. Le permitirá a su empresa conectar máquinas, sensores y cualquier fuente de datos, lo que permitirá procesar, homogeneizar y explotar estos datos con el fin de operar fácilmente y establecer un análisis de rendimiento predictivo, entre otros.

Video: Big Data Vs Inteligencia Artificial

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