¿Está revolucionando el aprendizaje automático la gestión de datos?

La inteligencia artificial (IA) es sin duda el tema más candente de la informática en estos días. El mayor fondo de cobertura del mundo, Bridgewater Associates, está trabajando en un software para automatizar las operaciones cotidianas, incluidas la contratación y el despido y la toma de decisiones estratégicas.

Babylon, una empresa británica de atención sanitaria, ha recaudado 60 millones de dólares para desarrollar un médico con inteligencia artificial que pueda hacer diagnósticos y evaluar la probabilidad de futuros problemas de salud sin ayuda humana.

Según los analistas, el 44% de las organizaciones ya utilizan IA o tienen previsto utilizarla en los próximos dos años, y otro 38% se lo está pensando.

AI durante 60 años

Todo esto no es sorprendente ni repentino: la IA se investiga desde hace más de 60 años, pero su uso, incluso en organizaciones muy pequeñas, no se ha planteado hasta hace poco.

Las razones para ello tienen que ver principalmente con el hecho de que la IA y el aprendizaje automático solo son capaces finalmente de ofrecer resultados significativos con más datos y potencia de cálculo. Hemos llegado a un punto en el que es técnicamente posible y también asequible almacenar literalmente todo.

Pero para encontrar los patrones, algoritmos y modelos que hay detrás de los datos, se necesita otro componente que ya está disponible: la capacidad de procesarlos.

En lugar de invertir en hardware físico in situ, las organizaciones pueden salir al exterior y utilizar miles de servidores con hardware maduro y especializado. Y durante el tiempo que se necesiten, por cortesía de los proveedores de infraestructuras en la nube.

Ahora es posible desarrollar análisis y modelos sofisticados en plazos razonables y ejecutar los resultados del aprendizaje en tiempo real. La era del aprendizaje automático y la IA ya está aquí.

Esto lleva a dos conclusiones para las empresas: Utilizarla para hacer tareas que los humanos son sencillamente incapaces de hacer, o utilizarla para enriquecer el trabajo actual de los humanos. JP Morgan Chase, por ejemplo, ahorra 360.000 horas de trabajo al año y elimina errores automatizando la lectura e interpretación de los contratos de préstamo.

Primero y ganador

El Instituto de Medicina Traslacional de Inova puede utilizar algoritmos de aprendizaje automático para crear planes de tratamiento personalizados para sus pacientes. Los algoritmos utilizan terabytes de información clínica y genómica para identificar factores genéticos de la enfermedad.

Enriquecer el trabajo humano o activar nuevas áreas se utiliza en todos los sectores. Sin embargo, hay claros pioneros y ganadores: la banca, el comercio minorista y la sanidad.

Estas industrias siempre han recopilado datos relevantes. También fueron de las primeras en utilizar plataformas de Big Data de código abierto para gestionar los datos.

Ahora pueden sacar provecho de esta vieja costumbre y beneficiarse del desarrollo y la proliferación de proyectos de código abierto como Apache Spark, que permiten el aprendizaje automático y encajan directamente en sus plataformas actuales.

La IA ya no es privilegio de unas pocas empresas con aplicaciones de nicho. Con una pila tecnológica integrada que aúna las masas de datos y la potencia de cálculo, aparecen cada vez más casos de uso maduros que subrayan las ventajas del enfoque. Esta pila hace posible el aprendizaje automático y la IA.

Todo lo que se necesita es una visión y un caso de uso.