La inteligencia artificial es la combinación de la informática con modelos matemáticos y estadísticos para desarrollar complejos algoritmos que pretenden simular la inteligencia humana. Para programar esta inteligencia artificial, le enseñamos cómo actuar frente a todos los escenarios posibles en los que se puede encontrar. De la misma manera que nosotros aprendemos y evolucionamos con el tiempo, la inteligencia artificial va analizando patrones y aprendiendo y mejorando su comportamiento.
Tipos de análisis
Implementar una analítica basada en IA en nuestra empresa nos permite analizar grandes cantidades de datos a una alta velocidad y con muy poco margen de error. La analítica basada en IA, o business analytics, consiste en transformar datos en información para poder realizar los siguientes tipos de análisis.
- Análisis descriptivo: análisis de lo sucedido. Con los métodos de agregación de datos (data aggregation) y minería de datos (data mining) encuentra patrones y tendencias. Un ejemplo es el típico reporte anual de gastos y ganancias en una empresa.
- Análisis diagnóstico: análisis de qué ha causado cierto evento. Teniendo en cuenta los motivos que han provocado cierto evento en el pasado, te hace un análisis de qué motivos han causado el nuevo evento a analizar.
- Análisis predictivo: análisis a base de probabilidades de lo que puede suceder en el futuro. Para hacerlo, utiliza técnicas de machine learning para recolectar datos e intenta llenar los datos que aún no tenemos con su mejor predicción. Utiliza también el método de data mining antes visto junto con modelos estadísticos. Este análisis puede detectar oportunidades para hacer crecer a la empresa o anticipar problemas.
- Análisis prescriptivo: Este análisis va un paso más allá que el anterior. En lugar de mostrarnos los datos que ha obtenido y analizado, nos indica cuál es la mejor acción a tomar frente al problema encontrado. Combina los dos análisis anteriores y analiza qué pasaría si tomamos ciertas decisiones u otras en frente a un problema. Teniendo en cuenta los objetivos y limitaciones de la empresa, te informa de las posibles repercusiones que tiene cada acción a considerar.
Obstáculos para la implementación
Para implementar una analítica basada en IA debemos tener algunos factores en consideración. Una máquina de inteligencia virtual trabaja con un alto volumen de datos constantemente capturados y procesados, concepto conocido como big data. Estos datos provienen de muchas fuentes diferentes y de todas las áreas del negocio, así que debemos asegurarnos de tener un buen sistema de filtrado y almacenamiento de datos para evitar errores de inconsistencia. Además, debemos asegurarnos de estar cumpliendo las políticas de protección de datos vigentes hoy en día.
Por otra parte, también es importante trabajar con los recursos correctos. Necesitas una infraestructura suficientemente grande y segura para almacenar tus datos, como la nube. Y finalmente, una mano de obra calificada para la tarea es fundamental. Se necesitan habilidades de muchos campos, como estadística, lenguajes de programación, etc. y pocos profesionales son capaces de dominarlos todos.
Las redes actuales son complejas, escalables y dinámicas, traduciéndose en mayor número de problemas y alertas. Y el volumen de datos a tratar cada vez mayor. La analítica basada en Inteligencia Artificial ayudará enormemente a los equipos de red, y aun así hoy en día solo una cuarta parte de los negocios la está implementando. La aplicación de analítica basada en IA de Cisco (integrada en Cisco DNA Center) reduce los “eventos” o problemas en un 99%.