El Big Data aplicado a la inteligencia artificial

18 Mar 2021

Las tendencias que marcan la actualidad son muy variadas, pero destacan especialmente dos: el Big Data y la inteligencia artificial.

Por un lado, asistimos a una generación constante de datos que necesitan ser canalizados y analizados. Y, gracias al Big Data, estos datos son transformados en información útil para el desarrollo de diversos sectores y actividades. Como uno de los muchos ejemplos que pueden citarse están las Smart Cities, ciudades inteligentes que hacen la vida más fácil al ciudadano gracias a, entre otras cosas, el tratamiento y uso eficiente de los datos.

Por otro lado, la inteligencia artificial dota de un especial protagonismo a las máquinas. La implementación de robots y máquinas inteligentes ya es una realidad y está presente en campos de lo más variados como la ingeniería, la medicina y la economía, entre muchos otros.

El potencial de ambas tecnologías es obvio. Pero, ¿qué sucede cuando ambas se combinan? ¿Cómo pueden retroalimentarse el Big Data y la IA? Y, sobre todo, ¿en qué nos beneficiamos las personas de esta simbiosis tecnológica?

Los datos, un fuerte nexo de unión

Aunque hace años parecía algo impensable, la inteligencia artificial ha logrado replicar en parte la inteligencia humana en máquinas. No es que los robots se conviertan en sustitutos de las personas, pero sí pueden ayudar a agilizar algunas tareas y procedimientos, con su consecuente ahorro de tiempo y costes. Pero, ¿cómo lo hacen?

Precisamente en el modo de trabajo de la IA puede encontrarse la clave de su relación con el Big Data. Y es que la base principal de este tipo de inteligencia son los datos. Sí, la inteligencia artificial se nutre de datos y los emplea para desarrollar algoritmos y para constituir la ‘lógica’ de las máquinas. En definitiva, utiliza los datos para obtener información del entorno e interactuar con él en consecuencia.

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El machine learning, el aprendizaje del futuro

Una de las aplicaciones del Big Data al innovador ámbito de la inteligencia artificial que está cobrando más fuerza es el machine learning. ¿En qué consiste esta técnica de la que tanto se está hablando en el sector digital?

Para resumir el concepto en unas pocas palabras, el machine learning puede definirse como el aprendizaje automático de las máquinas. Es decir, es una disciplina que desarrolla máquinas y robots que son capaces de aprender de su entorno, de generalizar comportamientos a partir de una base de información.

La idea de estos sistemas que aprenden automáticamente es saber identificar patrones complejos en millones de datos, siendo capaces así de predecir comportamientos futuros. Es un aprendizaje que permite también aprender de los errores para evitarlos en un futuro, haciendo que las máquinas inteligentes mejoren de forma autónoma y sin intervención humana.

El machine learning no deja de evolucionar gracias al Big Dara, que posibilita que las máquinas puedan extraer información útil de los datos. Pero, ¿qué aplicaciones y usos tiene esto para las personas?

1. Empresas digitalizadas
La obtención de información relevante de los tejidos de datos es algo especialmente valioso para las empresas. Y es que, gracias a esta información, pueden mejorar en tareas clave como la toma de decisiones estratégicas, diferenciándose así de sus competidores. Todo ello por no hablar de los numerosos procesos manuales que pueden informatizar y automatizar o de los múltiples insights que pueden extraer para conocer la productividad de sus equipos y saber cómo mejorarla.

2. Chatbots
Otra de las tendencias más potentes de la actualidad es el uso de chatbots. Estos programas de inteligencia artificial a los usuarios mantener una conversación con un programa informático. Los objetivos son muy variados y van desde encontrar respuesta a dudas hasta gestionar envíos de productos. El machine learning hace que estos bots aprendan constantemente de su interacción con los usuarios y de los datos que obtienen y son cada vez más usados en las páginas web para mejorar la atención al cliente.

3. Protección
El lado negativo de la tecnología es que surgen nuevas amenazas que operan en Internet. El usuario digital se enfrenta a la posibilidad de ser el blanco de los hackers, que perpetran ciberataques para robar información o suplantar identidades, entre muchos otros fines. Pero, por fortuna, el machine learning también puede ayudar a reforzar la protección ante estos ataques. Por ejemplo, es utilizado para mejorar los programas antivirus, contribuyendo a un mejor diagnóstico de los sistemas informáticos y aprendiendo de las características de los malwares para combatirlos de forma más efectiva. También es capaz de identificar intrusos en correos electrónicos ante el robo de contraseñas, detectando comportamientos extraños que difieren con el uso que hace del correo su dueño.

4. Recomendaciones
Por último, otro de los usos más comunes se sitúa en el campo del marketing y el e-commerce. El machine learning estudia día a día el comportamiento de compra de los clientes, pero también el modo de navegación de los internautas en general. Esto posibilita que las empresas y marcas puedan hacer recomendaciones personalizadas de productos y servicios a los usuarios. Se trata de una acción ampliamente efectiva, pues los artículos recomendados se basan en los intereses y necesidades del posible comprador.

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Un debate aún abierto en el big data y la inteligencia artificial

Ya no hay vuelta atrás: el Big Data y la inteligencia artificial cada vez trabajan más compenetrados. ¿El objetivo? Continuar avanzando en el desarrollo de maquinaria inteligente. Aun así, es cierto que siguen naciendo prejuicios sobre los posibles efectos negativos que los robots pueden causar en el ser humano.

Existe cierto miedo a que el trabajo con máquinas inteligentes sustituya al trabajo con personas y, precisamente por eso, es esencial trabajar en crear un ecosistema en el que puedan convivir y complementarse ambos actores, los robots y los seres humanos. ¿Se logrará alcanzar este equilibrio y cerrar el debate? Todo está por ver.