- La unión de la IA y el Big Data sirve para potenciar y maximizar las posibilidades que ambas tecnologías presentan por separado.
- El resumen de la relación entre Big Data e IA podría ser el siguiente: la primera tecnología aporta los datos necesarios y la segunda los procesa e interpreta.
- Es decir, ambas tecnologías se complementan para convertir la recopilación de datos masivos en información sobre la que tomar decisiones.
El Big Data y la Inteligencia Artificial son dos conceptos tecnológicos con aplicaciones cada vez mayores en más campos diferentes. Pero ¿qué relación existe entre ambas?
Antes de conocer cómo interactúan estas dos tecnologías, resumamos brevemente en qué consiste cada una de ellas.
Big Data: qué es
Si nos preguntamos qué es el Big Data podemos contestar que se trata de la tecnología encargada de gestionar volúmenes enormes de datos para, tras su posterior análisis, presentar conclusiones que ayuden a tomar decisiones. O más concretamente, una combinación de tecnologías que se utilizan para almacenar, gestionar, procesar y analizar grandes volúmenes de datos, a menudo no estructurados, que no pueden ser manejados por herramientas tradicionales.
Las conocidas como ‘V’ del Big Data marcan las características de esta tecnología: volumen, velocidad, variedad, valor, visualización o variabilidad, aunque hay teóricos que incluyen otras particularidades que también comienzan por la misma letra.
Qué es la IA
Por su parte, ante la cuestión de qué es la Inteligencia Artificial se puede responder que es la capacidad de las máquinas de imitar cómo aprenden o incluso razonan los seres humanos.
Nos encontramos ante un término muy amplio y cada vez más en boga que, además, presenta numerosos desafíos ante la velocidad a la que avanza su desarrollo.
Relación entre Big Data e Inteligencia Artificial
Estas dos tecnologías interactúan de manera complementaria puesto que las capacidades de cada una de ellas se potencian mutuamente, encontrándose en la base de la transformación digital que está viviendo el mundo en la actualidad.
Yendo a lo concreto, el Big Data “alimenta” a la IA con una enorme variedad de datos a gran escala, gracias a lo que la Inteligencia Artificial es capaz de identificar patrones, predecir tendencias, detectar errores o anomalías y automatizar procesos que, únicamente con métodos humanos tradicionales, serían imposibles de abordar.
Gracias a técnicas avanzadas como el aprendizaje automático o el procesamiento del lenguaje natural, la IA extrae valor de la recopilación de información que ofrece el Big Data. De este modo, todos esos datos masivos que han sido recolectados se convierten tanto en información procesada como en conocimiento útil para la mejor toma de decisiones.
Habría que añadir que cuantos más datos procese la IA, gracias al Big Data, más robustos y precisos serán los modelos. A la par, la Inteligencia Artificial puede hacer más útil y eficiente el procesamiento y el análisis que desarrolla el Big Data gracias a la automatización.
Ventajas de la unión entre Big Data e IA
La sinergia entre estas dos tecnologías, gracias a la complementariedad que hemos citado anteriormente, ofrece una serie de beneficios.
Por un lado, se presenta la optimización de procesos con la posibilidad de tomar decisiones de manera más precisa, rápida y confiable.
Por otro lado, la capacidad de personalización presenta mejoras tanto en la experiencia de los clientes como en el desarrollo de nuevos productos o servicios.
Asimismo, las capacidades de estas tecnologías a la hora de analizar rápidamente grandes volúmenes de información pueden servir para anticipar posibles ciberamenazas o fraudes.
Desde la perspectiva de incrementar la eficiencia operativa, la automatización de tareas repetitivas, además de suponer una mejora en sí mismo, sirve también para minimizar los errores.
Así pues, y a tenor de lo expuesto a lo largo del artículo, podríamos resumir la relación entre ambas tecnologías en que el Big Data ofrece los datos y la Inteligencia Artificial se encarga de procesarlos e interpretarlos para, de este modo, extraer conocimiento, automatizar decisiones y posteriormente ofrecer ventajas competitivas gracias a ese conocimiento acumulado e interpretado.
