Hace tiempo hay varios conceptos dando vueltas en el mercado IT que parecen aludir a lo mismo: superación de inteligencia para reaccionar más en tiempo real y automatizando las decisiones correctas. Business Intelligence, Analytics, Big Data, Machine Learning, y llegamos a la IA (Inteligencia artificial) que hoy nos ocupa. Pero qué significan, en qué se diferencias unas de otras.
El Business Intelligence, también conocido como Inteligencia Empresarial o simplemente como BI, es el proceso mediante el que se obtiene información de la base de datos de tu negocio para analizar cómo se está desempeñando. Su objetivo principal es darte un informe comercial para que puedas mejorar tus decisiones, procesos, métodos o incluso detectar problemas y nuevas oportunidades.
Para usar la Inteligencia Empresarial se necesita contar con una base de datos y un software que analice y evalúe el historial del negocio. Gracias a la tecnología, se puede automatizar este proceso y obtener, de manera sencilla, las respuestas que buscan sobre el negocio.
Analytics por su parte es más general y abarcativo, incluye predictibilidad de cara al futuro que influye en la toma de nuevos caminos y estrategias. Analytics no estudia estadísticas internas como el BI, sino que se sirve de diferentes fuentes: tendencias o indicadores macroeconómicos. No menos importante es otra de las diferencias existentes entre estas dos herramientas relacionadas con el uso de la información que hace cada una. Ambas buscan optimizar los procesos: el Business Intelligence corrige errores operativos y el Business Analytics trabaja con el objetivo de no cometer esos fallos en el futuro.
En cuanto al big data, el mismo es el manejo de gran volumen de información a la vez, cómo procesarla de forma ágil y práctica para el día a día de las empresas. Se focaliza en la captura y procesamiento de los datos provenientes de varias fuentes, siendo éstos estructurados y no estructurados.
En relación a qué tipo de datos analiza, el Big Data trabaja con una gran cantidad de datos provenientes de varias fuentes, siendo éstos estructurados y no estructurados; en contraposición, el Business Intelligence solamente realiza análisis de datos estructurados. Asimismo, el objetivo del Big Data consiste en clasificar y procesar la información que almacena en ficheros distribuidos, no en un servidor central.
IA Vs Machine Learning
Inteligencia artificial y machine learning son dos conceptos muy escuchados últimamente en el ámbito del Data Science y la formación relacionada con este campo. Como se puede imaginar, ambos tienen sus características propias, y por lo tanto sus diferencias.
La diferencia entre inteligencia artificial y machine learning es que la IA es la capacidad de las computadoras de mostrar un comportamiento inteligente. Mientras que ML es una técnica que se utiliza para crear y mejorar dicho comportamiento. Esto mediante entrenamientos automáticos basados en la exposición a datos.
Ambos términos se relacionan muy estrechamente, pero no son lo mismo. Debido a que ambas son tecnologías inteligentes, es necesario estar cualificado para trabajar con ellas.
Los profesionales que trabajan con la inteligencia artificial necesitarán una serie de características que incluye, entre otras muchas, ser capaces de trabajar con algoritmos, y disponer de técnicas para realizar un análisis. Además de conocer la ciencia de los datos en profundidad, o trabajar con programación en java y con robótica.
Por otro lado, el trabajo con machine learning exige que los profesionales estén adecuadamente capacitados para hacer uso de las matemáticas aplicadas, conocer cómo es la arquitectura de redes neuronales, o el procesamiento del lenguaje natural. También será básico que se conozcan los distintos lenguajes de programación.
En resumen, todos aluden un poco a lo mismo, pero desde enfoques diferentes algunos desde software, otros desde servicios, o TI, y se enfocan en partes del todo. Es de alguna forma la evolución de los términos para lograr lo que se quiere de fondo, que es que la tecnología nos ayude a pensar más y mejor para resolver las cosas. Si es con software es más BI/Analytics, si es con infraestructura es más BigData y ML, si es con mucha automatización ya IA… pero a nunca perder los objetivos de negocio, que son lo importante.
