Por Christian Bogliotti,Gerente de Preventa, Innovación y Producto y Andrés Bohl, Líder de Data Science.
La inteligencia artificial (IA) es un campo de la informática que se ocupa del desarrollo de algoritmos y procesos que pueden realizar tareas que normalmente requerirían inteligencia humana, tales como la percepción, el aprendizaje, la abstracción de conceptos y la toma de decisiones. El Machine Learning (aprendizaje automático) es una rama de la IA que se dedica al desarrollo de algoritmos como redes neuronales que puedan aprender y mejorar a partir de los datos.
Estas tecnologías están revolucionando la forma en que las empresas hacen negocios en todo el mundo. Una de las principales formas en que la inteligencia artificial y el Machine Learning están cambiando los negocios es a través del análisis de datos. Con estas tecnologías, las empresas pueden recopilar y analizar grandes cantidades de datos de manera más eficiente y precisa.
Los algoritmos y técnicas aplicadas en esta disciplina se utilizan para encontrar patrones en los datos y, a partir de ellos, hacer predicciones y tomar decisiones. Por ejemplo, las empresas pueden utilizar el análisis de datos y los algoritmos de Machine Learning para identificar patrones y tendencias en los comportamientos de los clientes, lo que les permite ofrecer productos y servicios más personalizados y adaptados a las necesidades de sus clientes.
No solo en cuestiones de análisis de datos se puede emplear la IA; también se puede aplicar a la automatización de tareas repetitivas y rutinarias, a mejorar la calidad de atención al cliente, a incrementar la eficiencia operativa o al desarrollo de nuevos productos a partir de un mejor entendimiento del mercado.
Estas tecnologías aparecen en un contexto donde las empresas están produciendo como nunca grandes cantidades de datos que representan un verdadero activo para la organización, y ese activo explotado correctamente permite, sin dudas, mejorar el negocio.
A diferencia del análisis de datos convencional, donde prácticamente cualquier empleado con un perfil de analista dentro de la empresa puede realizar sus propios análisis sin demasiado problemas, con la IA suele haber una barrera de entrada un poco más dura en las cuales se necesita adquirir determinadas habilidades muy específicas antes de poder realizar este tipo de análisis.
Para solucionar este problema tenemos una buena noticia y es que están apareciendo herramientas de aprendizaje automático como Qlik AutoML (ML de “Machine Learning”) para que los usuarios de negocio puedan crear modelos de aprendizaje automático de manera rápida y sencilla, incluso si no tienen experiencia en el campo.
Qlik AutoML utiliza técnicas avanzadas de aprendizaje automático para identificar automáticamente el mejor algoritmo de aprendizaje automático para un conjunto de datos en particular. La herramienta también puede ajustar los parámetros del modelo para obtener un rendimiento óptimo sin necesidad de intervención manual.
Una de las características más destacadas de Qlik AutoML es su facilidad de uso. La herramienta está diseñada para ser utilizada por usuarios no técnicos, lo que significa que cualquier persona puede crear modelos de aprendizaje automático sin tener que escribir código o comprender los detalles técnicos del proceso.
También permite a los usuarios cargar datos de diferentes fuentes, como hojas de cálculo o bases de datos, y cuenta con una interfaz visual intuitiva que les permite explorar sus datos, seleccionar las variables que se utilizarán en el modelo y establecer los objetivos de predicción.
En conclusión, la inteligencia artificial y el Machine Learning están cambiando radicalmente la forma en que las empresas hacen negocios. Estas tecnologías están cada vez más a disposición de usuarios de negocios que no son expertos en el tema y permite a las empresas tomar decisiones más informadas, mejorar su eficiencia operativa, reducir los costos y crear nuevos productos y servicios innovadores. Para mantenerse competitivas en el mercado actual, las empresas deben adoptar estas tecnologías y aprovechar todo su potencial.