{"id":26577,"date":"2022-03-14T14:56:32","date_gmt":"2022-03-14T20:56:32","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=26577"},"modified":"2022-03-14T14:56:32","modified_gmt":"2022-03-14T20:56:32","slug":"cinco-tendencias-en-analisis-mejorados-de-aprendizaje-automatico-para-observar-en-2021","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/tech\/cinco-tendencias-en-analisis-mejorados-de-aprendizaje-automatico-para-observar-en-2021\/","title":{"rendered":"Cinco tendencias en an\u00e1lisis mejorados de aprendizaje autom\u00e1tico para observar en 2021"},"content":{"rendered":"

A medida que el mundo se prepara para recuperarse de la pandemia de Covid-19, las empresas deber\u00e1n depender cada vez m\u00e1s de los an\u00e1lisis para hacer frente a los nuevos comportamientos de los consumidores.<\/span><\/p>\n

Seg\u00fan la<\/a>\u00a0analista de Gartner,\u00a0Rita Sallam<\/a>\u00a0, \u201cfrente a cambios de mercado sin precedentes, los l\u00edderes de datos y an\u00e1lisis requieren una velocidad y una escala de an\u00e1lisis cada vez mayores en t\u00e9rminos de procesamiento y acceso para acelerar la innovaci\u00f3n y forjar nuevos caminos hacia una era posterior a Covid-19. mundo.”<\/span><\/p>\n

El aprendizaje autom\u00e1tico y la inteligencia artificial est\u00e1n encontrando casos de uso cada vez m\u00e1s significativos en el an\u00e1lisis de datos para empresas.\u00a0Aqu\u00ed hay cinco tendencias a tener en cuenta en 2021.<\/span><\/p>\n

1. An\u00e1lisis aumentado dentro de paneles integrados<\/span><\/h3>\n

Gartner\u00a0predice<\/a>\u00a0que para 2024, el 75 % de las empresas cambiar\u00e1n para poner en funcionamiento la IA y el ML.\u00a0Una raz\u00f3n importante de esto es la forma en que la pandemia ha cambiado el comportamiento de los consumidores.\u00a0Es posible que los modelos de aprendizaje de regresi\u00f3n que se basan en datos hist\u00f3ricos ya no sean v\u00e1lidos.\u00a0En su lugar, los modelos de refuerzo y aprendizaje distribuido encontrar\u00e1n m\u00e1s uso, gracias a su adaptabilidad.<\/span><\/p>\n

Una gran parte de las empresas ya han democratizado sus datos mediante el uso de paneles de an\u00e1lisis integrados.\u00a0El uso de IA para generar an\u00e1lisis aumentados para impulsar las decisiones comerciales aumentar\u00e1 a medida que las empresas busquen reaccionar m\u00e1s r\u00e1pido a las condiciones cambiantes.\u00a0Potenciar los esfuerzos de democratizaci\u00f3n de datos con IA ayudar\u00e1 a los usuarios no t\u00e9cnicos a tomar una mayor cantidad de decisiones comerciales, sin tener que depender del soporte de TI para consultar los datos.<\/span><\/p>\n

Empresas como\u00a0Sisense<\/a>\u00a0ya ofrecen a las empresas la capacidad de\u00a0integrar potentes an\u00e1lisis<\/a>\u00a0en aplicaciones personalizadas.\u00a0A medida que los algoritmos de IA se vuelven m\u00e1s inteligentes, es un hecho que ayudar\u00e1n a las empresas a usar alertas de baja latencia para ayudar a los gerentes a reaccionar ante anomal\u00edas cuantificables que indican cambios en su negocio.\u00a0Adem\u00e1s, se espera que la IA desempe\u00f1e un papel importante en la entrega de historias de datos din\u00e1micos y podr\u00eda reducir el papel del usuario en la exploraci\u00f3n de datos.<\/span><\/p>\n

2. Mayor comercializaci\u00f3n de IA y ML<\/span><\/h3>\n

Un hecho que a menudo se olvida en las conversaciones sobre IA es que estas tecnolog\u00edas a\u00fan son incipientes.\u00a0Muchos de los principales desarrollos han sido impulsados \u200b\u200bpor esfuerzos de c\u00f3digo abierto, pero en 2021 ver\u00e1 un n\u00famero cada vez mayor de empresas comercializar IA a trav\u00e9s de lanzamientos de productos.<\/span><\/p>\n

Este evento ser\u00e1 verdaderamente un marcador de la generalizaci\u00f3n de la IA.\u00a0Si bien el c\u00f3digo abierto ha sido muy beneficioso para la IA, escalar estos proyectos con fines comerciales ha sido dif\u00edcil.\u00a0Dado que las empresas invierten m\u00e1s en la investigaci\u00f3n de IA, se espera una mayor proliferaci\u00f3n de la tecnolog\u00eda de IA en la gesti\u00f3n de proyectos, la reutilizaci\u00f3n de datos y los productos de transparencia.<\/span><\/p>\n

El uso de IA para una mejor gesti\u00f3n de datos es un enfoque particular de las grandes empresas en este momento.\u00a0Un informe de Pathfinder en 2018\u00a0encontr\u00f3 que<\/a>\u00a0la falta de recursos calificados en la gesti\u00f3n de datos estaba obstaculizando el desarrollo de la IA.\u00a0Sin embargo, con el ML cada vez m\u00e1s sofisticado, las empresas est\u00e1n comenzando a utilizar la IA para administrar los datos, lo que impulsa un desarrollo de la IA a\u00fan m\u00e1s r\u00e1pido.<\/span><\/p>\n

Como resultado, la gesti\u00f3n de metadatos se simplifica y las arquitecturas se simplifican.\u00a0En el futuro, espere que se lance comercialmente una cantidad cada vez mayor de soluciones impulsadas por IA en lugar de en plataformas de c\u00f3digo abierto.<\/span><\/p>\n

Proveedores como\u00a0Informatica<\/a>\u00a0ya est\u00e1n utilizando algoritmos de IA y ML para ayudar a desarrollar mejores soluciones de gesti\u00f3n de datos empresariales para sus clientes.\u00a0Todo, desde la extracci\u00f3n de datos hasta el enriquecimiento, est\u00e1 optimizado por IA,\u00a0seg\u00fan la compa\u00f1\u00eda<\/a> .<\/span><\/p>\n

3. Mayor an\u00e1lisis conversacional<\/span><\/h3>\n

La b\u00fasqueda por voz y los datos aumentan d\u00eda a d\u00eda.\u00a0Con productos como\u00a0Alexa de\u00a0Amazon<\/a>\u00a0y el Asistente de\u00a0Google llegando a los tel\u00e9fonos inteligentes y\u00a0<\/a>la creciente adopci\u00f3n<\/a>\u00a0de “altavoces inteligentes” en nuestros hogares, aumentar\u00e1 el procesamiento del lenguaje natural.<\/span><\/p>\n

Las empresas se dar\u00e1n cuenta de los inmensos beneficios del an\u00e1lisis de voz y proporcionar\u00e1n a sus clientes herramientas de voz.\u00a0Los beneficios de la PNL mejorada incluyen una mejor escucha social, an\u00e1lisis de sentimientos y una mayor personalizaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

Empresas como\u00a0AX Semantics<\/a>\u00a0ofrecen software de generaci\u00f3n de lenguaje natural de autoservicio que permite a los clientes\u00a0autoautomatizar comandos de texto<\/a>\u00a0.\u00a0Empresas como\u00a0Porsche<\/a>\u00a0,\u00a0Deloitte<\/a>\u00a0y\u00a0Nivea<\/a>\u00a0se encuentran entre sus clientes.<\/span><\/p>\n

4. Automatizaci\u00f3n del an\u00e1lisis de datos<\/span><\/h3>\n

A medida que los an\u00e1lisis aumentados se abren paso en los paneles integrados, las tareas de an\u00e1lisis de datos de bajo nivel se automatizar\u00e1n.\u00a0Un \u00e1rea que est\u00e1 madura para la automatizaci\u00f3n es la recopilaci\u00f3n y s\u00edntesis de datos.\u00a0Actualmente, los cient\u00edficos de datos dedican una gran cantidad de tiempo a limpiar y recopilar datos.\u00a0La automatizaci\u00f3n de estas tareas mediante la especificaci\u00f3n de protocolos estandarizados ayudar\u00e1 a las empresas a emplear su talento en tareas que se adapten mejor a sus capacidades.<\/span><\/p>\n

Un efecto secundario de la automatizaci\u00f3n del an\u00e1lisis de datos ser\u00e1 la aceleraci\u00f3n de los an\u00e1lisis y los informes.\u00a0Como resultado, podemos esperar que las empresas tomen decisiones m\u00e1s r\u00e1pido junto con la instalaci\u00f3n de infraestructura que les permita responder y reaccionar r\u00e1pidamente a las condiciones cambiantes.<\/span><\/p>\n

A medida que los mundos de los datos y el an\u00e1lisis se acercan, los proveedores que brindan pilas de extremo a extremo brindar\u00e1n un mejor valor a sus clientes.\u00a0Combine esto con una mayor democratizaci\u00f3n de los datos y es f\u00e1cil ver por qu\u00e9 los proveedores de software empresarial heredados, como\u00a0SAP ,\u00a0<\/a>ofrecen todo<\/a> , desde gesti\u00f3n de datos hasta an\u00e1lisis y soluciones de almacenamiento para sus clientes.<\/span><\/p>\n

5. Integraci\u00f3n de IoT y an\u00e1lisis<\/span><\/h3>\n

Los dispositivos IoT se est\u00e1n abriendo paso no solo en productos B2C, sino tambi\u00e9n en proyectos B2B, empresariales y p\u00fablicos, desde ciudades inteligentes hasta la industria 4.0.<\/span><\/p>\n

Los datos se generan a un ritmo sin precedentes y, para darles sentido, las empresas recurren cada vez m\u00e1s a la IA.\u00a0Con tanta se\u00f1al, esta es una ayuda clave para obtener informaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

Si bien ya se ha discutido el auge de los an\u00e1lisis integrados y aumentados, es fundamental se\u00f1alar que las fuentes de datos son m\u00e1s variadas que nunca.\u00a0Esto hace que el uso de la IA sea cr\u00edtico, ya que los procesos manuales no pueden procesar vol\u00famenes tan grandes de manera eficiente.<\/span><\/p>\n

Un futuro emocionante<\/span><\/h3>\n

A medida que la tecnolog\u00eda de IA sigue dando pasos de gigante, el mundo de los negocios se est\u00e1 preparando para aprovecharla al m\u00e1ximo.\u00a0Hemos llegado a una etapa en la que la IA est\u00e1 impulsando un mayor desarrollo de la IA, y la tasa de progreso solo aumentar\u00e1.<\/span><\/p>\n

Fuente:\u00a0<\/span><\/p>\n

Williamson, S. (2021, 29 enero). Five trends in machine learning-enhanced analytics to watch in 2021<\/i>. Information Age. Recuperado 14 de marzo de 2022, de https:\/\/www.information-age.com\/five-trends-machine-learning-enhanced-analytics-watch-2021-123493559\/<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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