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¿Por qué no debes confundir Huge Information, Enterprise Intelligence e Inteligencia synthetic? • Purple Forbes • Forbes México

Por José Gustavo Fuentes*

Las cosas deben llamarse por su nombre, y en tecnología, donde la velocidad de las innovaciones muchas veces nos abruma, es particularmente relevante conocer la profundidad del significado de cada concepto. 

Suele ser común que incorporemos a nuestro léxico todos esos términos tecnológicos sexys y de moda, y, sobre todo, es tentador decir a la ligera que nuestra empresa ya trabaja con tal herramienta tecnológica, sin embargo, esto deriva en una mala práctica constante que fomenta únicamente el abuso de las llamadas buzzwords y, al mismo tiempo, entorpece su entendimiento verdadero

De forma specific, hay tres tecnologías cuya popularidad ha crecido y, por ende, en muchas ocasiones se les confunde o incluso se usan de manera intercambiable, a saber: Enterprise Intelligence, Inteligencia Synthetic y Huge Information. Algo que aumenta su confusión y uso indistinto es que las tres tecnologías están intrínsecamente relacionadas con los datos digitales; sin embargo, su propósito, metodologías y  componentes son muy distintos. 

En primera instancia, Enterprise Intelligence (BI) es la combinación de herramientas, técnicas y metodologías que, apoyadas de las tecnologías de Información, facilitan la explotación y el análisis de datos para convertirlos en conocimiento y con ello apoyar a la toma de decisiones. Dicho conocimiento, que se obtiene del pasado y con fines descriptivos, responde a las preguntas ¿Qué pasó? y ¿Cúal es la situación precise? y se devour mediante tableros que muestran diversos indicadores relevantes para el negocio.

La inteligencia synthetic (IA), por su parte, se refiere a la rama de las ciencias de la computación que se encarga de los sistemas que imitan comportamientos cognitivos de los seres vivos (ver, leer, hablar, aprender, tomar decisiones, and so forth.) y, en el caso de los negocios, un subcampo de esta, conocida como machine studying, se encarga de los algoritmos que aprenden patrones a través de la alimentación sucesiva de datos  digitales.

En el contexto empresarial, esto equivale a tener una máquina que analiza cientos, miles o millones de variables en tiempo actual tomando la mejor decisión por nosotros en una tarea muy specific (predicción de demanda, mantenimiento de maquinaria, prevención de fraude, mercadotecnia personalizada, etcétera) lo que claramente está fuera de todo alcance para la cognición humana. Es importante señalar que el uso principal de la inteligencia synthetic en los negocios será con motivos de predicción. 

Por último, Huge Information se refiere a toda información (estructurada, no estructurada, semiestructurada) que no puede ser procesada o analizada usando procedimientos y herramientas tradicionales. La situación precise en el mercado está enfocada en la recolección y procesamiento de esas enormes cantidades de información mediante la infraestructura adecuada de {hardware} y software program. Por tanto, es independiente de los otros conceptos, ya que se añaden únicamente los componentes de volumen, velocidad y variedad de datos y  fungen únicamente como materia prima o flamable con el cual trabajan tanto Enterprise Intelligence como la Inteligencia Synthetic.

Aunque incorporar tecnología de punta a nuestro negocio genera una ventaja competitiva, la realidad nos muestra que únicamente 17% de las grandes compañías está usando actualmente inteligencia synthetic a escala (AI Reworking the Enterprise, de la consultora KPMG), y, aunque el camino parece cuesta arriba, es un hecho que existe un desconocimiento generalizado en las empresas de las tecnologías basadas en datos que pueden transformar completamente su negocio. Como mencionamos al inicio, cada cosa por su nombre, y en consecuencia, cada cosa puesta en marcha responsablemente, con base en el conocimiento a priori de los retos y beneficios que representa cada tecnología.

 

Contacto:

Correo: [email protected]

LinkedIn: José Gustavo Fuentes Cabrera

 

*El autor es CEO de la compañía Insaite y profesor de Ciencia de Datos, Actuaría, Matemáticas Aplicadas y Computación en la UNAM  

Las opiniones expresadas son sólo responsabilidad de sus autores y son completamente independientes de la postura y la línea editorial de Forbes México.

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