QuanticHacia dónde nos lleva la inteligencia artificial predictiva

11 abril, 201732
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Recientemente, la consultora Gartner aseguraba que en los próximos cinco años el 50% de todas las predicciones de análisis que se harán en las compañías se deberán a las técnicas de Inteligencia Artificial y que el gasto en esta área se convertirá en la prioridad global de las empresas a la hora de hacer una inversión. En breve, a términos ya tan comunes como éste o el mastodóntico Big Data, tendremos que sumar el de inteligencia artificial predictiva aunque para algunos ‘geeks’ esta definición ya sea (incluso) demasiado vieja.

¿Qué es el análisis predictivo de la Inteligencia Artificial?

En el maremágnum de términos que parecen referirse a la misma cosa, nos encontramos con que “computación predictiva” ha dejado de usarse por la fuerte asociación que posee a la empresa IBM, razón por la que muchos periodistas y analistas, en aras de la independencia respecto a cualquier compañía, prefieren hablar simplemente de  análisis predictivo.

El análisis predictivo está fuertemente vinculado a las soluciones tecnológicas de negocio y a los sistemas de inteligencia artificial avanzada, por lo que se trata de un área de conocimiento en auge muy vinculado al Machine Learning. La diferencia es que este último término lo utilizamos para referirnos al hecho de que las máquinas sean capaces de identificar modelos entre complejos sistemas de datos, extraer de ellos conclusiones y predecir comportamientos futuros de forma automática, mientras que usamos Inteligencia Artificial Predictiva para hablar de cómo aplicar esta tecnología a los negocios.

El auge de esta nueva forma de entender las empresas responde a que está despegando el Big Data y, con él, la disponibilidad de datos de negocio relevantes con los que hacer predicciones de comportamiento. Gracias a esta nueva ventana, las empresas pueden hacer análisis mucho más completos y certeros de cada una de sus estrategias y asentar sus decisiones de futuro en unas predicciones mucho más fiables de las que han existido a lo largo de toda la historia.

Aún así, es recomendable ser prudentes y no dejarse llevar por lo que algunos ya conocen como “la burbuja de los datos”. Sin duda, estas herramientas pueden ayudar a tomar decisiones, pero con el tiempo se irán viendo también las limitaciones de este tipo de tecnologías y, sobre todo, la necesidad de un control y un análisis humano de los procesos hechos mecánicamente. Porque datos hay y habrá miles de millones, pero quién decide qué necesita saber una empresa para crecer o, simplemente, para adelantar a su competencia. No todo es el qué sino, fundamentalmente, el para qué queremos usar esa información y hacia dónde dirigirla.

Otro aspecto no menos importante será el cómo aplicar todos esos datos. Surgirán profundas y relevantes preguntas de carácter ético y moral en términos de privacidad, por ejemplo. ¿Se va a permitir a algoritmos tomar decisiones que afectan a las personas y a la sociedad? Como ha venido pasando en la historia de la humanidad, seguramente habrá ciertas barreras (sociales, políticas y económicas) que irán delimitando la capacidad tecnológica existente para extraer estos datos. Cómo serán esas barreras es otra pregunta que muchos expertos ya se hacen.

Sea como fuere, lo cierto es que las compañías necesitarán contar con una acertada experiencia técnica en todos estos procesos para poder manejarse con soltura en este nuevo paradigma social, económico, político y moral.

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