AI, Machine Learning and Data Science – What they are and how they work together
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Inteligencia Artificial, Aprendizaje Automático, Aprendizaje Profundo, Ciencia de Datos… estas palabras de moda están por todas partes, pero a menudo se confunden. Nos parece que muchas empresas e instituciones creen que "deberían estar haciendo algo con IA", pero no están seguras de qué significa eso realmente, por dónde empezar ni cuáles serían sus beneficios. Y si existe un beneficio real o si, al fin y al cabo, esas tecnologías son solo publicidad, una creencia que les hace perder grandes oportunidades.
En Askim Digital Solutions, creemos que la claridad es el primer paso para progresar. Por eso, analicemos estos conceptos, mostremos cómo se conectan y expliquemos el papel de la ciencia de datos para que sean útiles para su negocio.
La IA es el amplio campo de la creación de sistemas capaces de realizar tareas que antes requerían inteligencia humana. Esto puede abarcar desde temas que recientemente han atraído mucha atención mediática, como la generación de imágenes de alta calidad, la comprensión del lenguaje, la recomendación de películas en Netflix o el control de un coche autónomo. Pero la IA también abarca áreas aparentemente menos complejas, como la agrupación de grandes cantidades de retroalimentación en diferentes temas o sentimientos, la detección de anomalías en el procesamiento de pagos y el reconocimiento de patrones de estado de máquinas industriales que en el pasado provocaron fallos.
Piense en la IA como el objetivo: construir máquinas que puedan percibir, identificar ciertas condiciones y circunstancias, y potencialmente actuar en consecuencia enviando una alerta temprana. El aprendizaje automático y el aprendizaje profundo son simplemente dos enfoques para alcanzar ese objetivo.
Nuestro papel en esto es ayudarlo a identificar dónde la IA puede agregar valor a su institución, ya sea automatizando decisiones, personalizando experiencias de clientes o prediciendo tendencias, para que no pierda el tiempo persiguiendo "bombo publicitario de IA" que no se adapta a su negocio.
El aprendizaje automático es un subconjunto de la IA que se centra en algoritmos que aprenden de una gran cantidad de datos y luego mejoran automáticamente con la experiencia. En lugar de escribir un conjunto fijo de reglas, se le proporcionan datos a la máquina y aprende patrones A partir de esos datos para hacer predicciones o tomar decisiones.
A continuación se presentan algunos ejemplos prácticos:
1) Predecir la demanda del producto, lo que puede utilizarse para reducir el exceso o la falta de existencias.
2) Detectar transacciones fraudulentas para evitar su ejecución en tiempo real
3) Recomendar productos similares según el historial de compras para mejorar la experiencia y la fidelización del cliente.
En Askim Digital Solutions, nos especializamos en diseñar modelos de ML adaptados a sus necesidades, probarlos rigurosamente e integrarlos en sus flujos de trabajo para que generen un impacto medible y beneficien a su entidad a largo plazo.
El aprendizaje profundo es una rama especializada del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales con múltiples capas. Cada capa tiene una tarea específica en el procesamiento de datos, razón por la cual este enfoque se denomina aprendizaje profundo. Destaca en el procesamiento de grandes cantidades de datos complejos y no estructurados, como imágenes, vídeos o lenguaje natural, pero los datos dependientes del tiempo también son un caso de uso típico.
Algunos ejemplos de tareas de aprendizaje profundo son:
1) Detección de objetos. Esto podría utilizarse en aplicaciones de seguridad o monitoreo, por ejemplo, para detectar si una persona ingresa a las instalaciones de la empresa por la noche o para el conteo automatizado de ganado.
2) Detección de fallos en la red inteligente. Identificación de patrones inusuales en las mediciones de tensión o corriente para actuar antes de que se conviertan en problemas costosos.
3) Optimización de rutas con condiciones dinámicas. Aprendizaje de las trazas GPS y las condiciones en tiempo real para sugerir mejores rutas.
4) Programación autónoma de flotas. Gestión de cronogramas de entrega complejos bajo restricciones cambiantes.
Le orientamos sobre cuándo el aprendizaje profundo es la herramienta adecuada y cuándo no. Estos modelos pueden ser potentes, pero también consumen muchos recursos, por lo que nos aseguramos de que su problema, datos e infraestructura estén alineados antes de invertir en ellos.
Si bien la IA, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo describen tecnologías o enfoques específicos, la ciencia de datos es la disciplina general que convierte esas herramientas (y sus datos) en estrategias prácticas.
La ciencia de datos no se trata solo de algoritmos. Se trata de formular las preguntas correctas, encontrar los datos adecuados, aplicar los métodos adecuados y proporcionar la información adecuada a las personas adecuadas en el momento oportuno.
Un buen proceso de ciencia de datos normalmente sigue un ciclo:
1) Comprensión empresarial
Definir el problema exacto a resolver, las decisiones a apoyar y las métricas de éxito.
2) Adquisición y preparación de datos
Identificar fuentes de datos relevantes (sistemas internos, sensores, proveedores externos), limpiarlas y garantizar que estén en el formato correcto para el análisis.
3) Análisis exploratorio de datos (EDA)
Comprender los patrones, anomalías y correlaciones ocultas en los datos.
4) Selección y desarrollo de modelos
Elegir si la solución necesita análisis simples, aprendizaje automático o aprendizaje profundo, en función de las necesidades comerciales, no de las expectativas.
5) Validación y pruebas
Garantizar que los resultados sean precisos, fiables y libres de sesgos.
6) Deployment & Integration
Making sure insights and models are embedded into business processes, so they don't sit in a report no one uses but are of actual use.
7) Monitoreo y mejora
Refinando continuamente las soluciones a medida que cambian las condiciones y los datos.
A diferencia de un rol puramente técnico, la ciencia de datos requiere unir tres mundos:
I) Conocimiento empresarial: Comprender el contexto, los desafíos y las prioridades de la industria.
II) Experiencia analítica: Aplicar razonamiento estadístico, modelado predictivo, métodos de optimización e interpretar correctamente los resultados.
III) Conocimientos tecnológicos: Aprovechamiento de herramientas, infraestructura y automatización para lograr escalabilidad.
Un científico de datos se asegura de que el problema, los datos y la solución estén alineados con el resultado comercial deseado.
En Askim Digital Solutions, nos centramos en el impacto a largo plazo y el beneficio empresarial. Esto significa:
Aclaramos sus objetivos antes de escribir una sola línea de código.
Recomendamos el nivel adecuado de complejidad: a veces necesitas IA, a veces un sistema simple basado en reglas ahorrará más dinero.
Le asesoramos sobre opciones de infraestructura (nube, bases de datos, redes de sensores) sin obligarle a realizar configuraciones costosas que no necesita.
Integramos conocimientos en su flujo de trabajo para que los resultados realmente impulsen las decisiones diarias.
Capacitamos a su equipo para utilizar e interpretar herramientas de datos con confianza.
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