¿Por qué es importante el análisis de datos de IA?
La aplicación de técnicas de IA en el análisis de datos facilita el descubrimiento de información en grandes conjuntos de datos, en comparación con los métodos tradicionales de análisis estadístico de datos.
La analítica de datos de IA utiliza la inteligencia artificial o el aprendizaje automático (ML) para mejorar tareas como la preparación de datos, el descubrimiento de información, el reconocimiento de patrones y la predicción.
Ejemplos de análisis basados en IA
Motores de recomendación
Tras varios trimestres de descenso del número de espectadores, en el primer trimestre de 2023 Netflix experimentó un fuerte crecimiento, en parte atribuible a un nuevo motor de recomendación basado en IA que aumentó los niveles de participación.
Personalización
Marriott International desarrolló un chatbot basado en IA que mejoró la capacidad de respuesta a las peticiones de los huéspedes gracias a un mejor traitement du language naturel.
Análisis del sentimiento
Coca-Cola analiza de forma proactiva más de 120.000 publicaciones en las redes sociales para comercializar diferentes productos en función de las preferencias regionales o demográficas.
Previsión
Las empresas toman mejores decisiones basadas en datos gracias a las mejoras en los resultados predictivos gracias a la aplicación de modelos de IA y ML para analizar conjuntos de datos más grandes. Las decisiones se toman más rápidamente, ya que se necesita menos tiempo para comprender los resultados de un análisis. Las herramientas de IA pueden explicar los conocimientos utilizando el lenguaje natural.
Seguimiento de la interacción con las aplicaciones
Bancos y minoristas utilizan IA y ML para analizar los registros de interacción web con el fin de encontrar transacciones parcialmente completadas y determinar la causa raíz del fallo. Los motivos pueden ir desde un mal diseño de la interfaz de usuario hasta errores en la lógica de procesamiento. Los fallos se agrupan para realizar la gestión de problemas, lo que da lugar a la generación de recomendaciones para ayudar a mitigar dichos fallos de transacción o eventos de abandono de carritos.
Anticipación Comportamiento del comprador
En un contexto de marketing, las técnicas de IA y ML pueden ayudar a determinar el siguiente paso más adecuado en el recorrido del comprador, analizando la actividad pasada, comparándola con perspectivas similares y haciendo recomendaciones basadas en la probabilidad de éxito. La siguiente interacción podría consistir en un mayor enriquecimiento con anuncios dirigidos, una oferta de prueba o una llamada de un vendedor.
Ventajas del análisis de datos con IA
Los beneficios de aplicar la IA y el ML al análisis de datos varían en función del espacio del problema. A continuación se indican algunos beneficios potenciales en función de la aplicación:
- Reducción del riesgo: la prise de décision mejora con la aplicación de IA y ML para el análisis de datos, ya que se pueden procesar más datos para ofrecer mejores predicciones sobre los resultados. détection des fraudes es un caso de uso significativo para la IA, ya que las percepciones y correlaciones ocultas son más fáciles de detectar.
- Mayor seguridad: La IA ayuda a protegerse de la ciberdelincuencia analizando el tráfico de red en tiempo real para frustrar los ataques antes de que tengan graves consecuencias para la empresa.
- Mayor satisfacción del cliente: Los chatbots pueden mejorarse para mantener un diálogo más significativo con los clientes mientras esperan a un asesor en directo. Una IA puede recopilar diagnósticos e investigar la base de datos de problemas para hacer sugerencias útiles.
- Mayor personalización: La IA puede leer las cookies relacionadas con los visitantes del sitio web y ofrecer enlaces dinámicos que respondan a sus áreas de interés anteriores, acelerando la conversión.
- Mayor productividad de los desarrolladores: A medida que los sistemas basados en IA se vuelven más sofisticados, se reduce la necesidad de escribir código manualmente. Los desarrolladores pueden utilizar IA générative para codificar páginas web, código JavaScript y Python, que es menos propenso a errores que el código escrito a mano y requiere menos mantenimiento. Los lenguajes de programación de la generación Forth son menos procedimentales que sus predecesores, y los asistentes de código de IA se están convirtiendo en la forma de crear código eficiente.
- Reuniones más eficientes: Las herramientas de videoconferencia utilizan la tecnología de IA para transcribir las llamadas y comprender la conversación para crear un resumen para los participantes y los que se perdieron las llamadas. Leer un resumen lleva mucho menos tiempo que leer la grabación de una reunión.
Herramientas para el análisis de datos de IA
El aprendizaje automático y los algoritmos de IA trabajan juntos para mejorar la precisión de las predicciones basadas en datos acumulados sin ser programados explícitamente. Un mayor número de datos suele mejorar las predicciones. La calidad de los datos es esencial, por lo que filtrar los datos irrelevantes, llenar los vacíos y recortar los valores atípicos mejora la calidad.
Herramientas como Accord.net proporcionan bibliotecas ML para el procesamiento de audio e imágenes. Apache Spark MLlib incluye algoritmos de regresión, agrupación, filtros y árboles de decisión. IBM Watson es ideal para analizar interacciones de lenguaje natural, como las de las redes sociales.
Rapid Miner proporciona herramientas para aplicaciones de exploration de données para extraer datos y desplegar y operar modelos ML.
TensorFlow es un marco de trabajo gratuito y de código abierto que utiliza modelos ML y de redes neuronales para traitement du language naturel (NLP) y el procesamiento de imágenes.
Actian y AI Data Analytics
Actian Data Intelligence Platform está diseñada para ayudar a las organizaciones a unificar, gestionar y comprender sus datos en entornos híbridos. Reúne la gestión de metadatos, la gobernanza, el linaje, la supervisión de la calidad y la automatización en una única plataforma. Esto permite a los equipos ver de dónde proceden los datos, cómo se utilizan y si cumplen los requisitos internos y externos.
A través de su interfaz centralizada, Actian permite conocer en tiempo real las estructuras y flujos de datos, lo que facilita la aplicación de políticas, la resolución de problemas y la colaboración entre departamentos. La plataforma también ayuda a conectar los datos con el contexto empresarial, lo que permite a los equipos utilizar los datos de forma más eficaz y responsable. La plataforma de Actian está diseñada para escalar con ecosistemas de datos en evolución, apoyando un uso de datos consistente, inteligente y seguro en toda la empresa. Solicite su demostración personalizada.
PREGUNTAS FRECUENTES
El análisis de datos con IA utiliza el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y algoritmos automatizados para analizar datos, identificar patrones, realizar predicciones y generar perspectivas con una intervención humana mínima. Mejora la analítica tradicional al permitir una toma de decisiones más rápida, precisa y escalable.
La IA automatiza la preparación de datos, la detección de anomalías, el reconocimiento de patrones, la previsión y el resumen en lenguaje natural. Elimina los procesos manuales, reduce las tasas de error, acelera la generación de información y permite el análisis en tiempo real de conjuntos de datos grandes y complejos.
Entre los modelos más comunes se incluyen el aprendizaje supervisado (clasificación, regresión), el aprendizaje no supervisado (agrupación, reducción de la dimensionalidad), las redes de aprendizaje profundo, los modelos de previsión de series temporales y los grandes modelos lingüísticos utilizados para la comprensión del lenguaje natural y el análisis automatizado.
Los casos de uso incluyen la previsión de la demanda, la puntuación de riesgos, la segmentación de clientes, el mantenimiento predictivo, la detección de fraudes, el análisis de opiniones, la elaboración automatizada de informes y la supervisión operativa en tiempo real en todos los sectores.
Entre los retos se incluyen datos incoherentes o de baja calidad, falta de gobernanza de los datos, infraestructura inadecuada para el cálculo a gran escala, desviación de los modelos, problemas de explicabilidad, integración con sistemas heredados y necesidad de equipos cualificados para gestionar y supervisar los modelos de IA.
