Inteligencia artificial y datos no estructurados

El big data y la inteligencia artificial han dado grandes pasos en el marketing digital y sus aplicaciones han crecido notablemente. Según una investigación de Deloitte, el 73% de las empresas encuestadas cree quela IA es realmente importante para su negocio al permitir la adquisición de nuevos clientes potenciales de calidad, a diferencia de sus competidores, tanto directos como de otro tipo.

Lo mismo puede decirse del big data , que se utiliza en industrias como la atención médica o los seguros para obtener más información sobre los consumidores, buscar nuevos clientes y mejorar la navegación en el sitio web.

En esta publicación, discutiremos la importancia del big data y la inteligencia artificial, destacando las principales tendencias que afectan a este mercado con un enfoque en el papel de los datos no estructurados.

Una definición de Inteligencia Artificial: algunas estadísticas

Desde hace unos años se redescubre la importancia de la inteligencia artificial gracias en parte a los avances tecnológicos.

Pero que es exactamente? Es la capacidad de los sistemas de hardware y software para proporcionar un rendimiento que de alguna manera simula el comportamiento humano.

Sin embargo, se suele confundir la inteligencia artificial con el Machine Learning y con los aspectos relacionados con los algoritmos.Sin embargo, son dos tecnologías independientes, aunque interrelacionadas; mientras que la IA se refiere a máquinas que simulan el comportamiento humano, el aprendizaje automático, por otro lado, es el algoritmo que permite que este software se desarrolle y mejore con el tiempo.

Por ello, no es de extrañar que el primer campo de aplicación de este tipo de sistemas fueran las fábricas. De hecho, la robótica aplicada al sector industrial permite conseguir numerosos beneficios, ante todo el aumento de la productividad. Al reemplazar y simular algunas tareas humanas manuales, también mejora la seguridad de los trabajadores.

Dentro del mundo B2C y B2B, los campos de aplicación pueden ser infinitos: desde la evaluación de los currículos enviados, hasta el reconocimiento del rostro de una persona en un entorno de seguridad, hasta la capacidad de clasificar una gran cantidad de documentos en función de su contenido. A la fecha, algunas empresas tanto en el panorama italiano como europeo están comenzando a comprender la importancia de aplicar la IA internamente, encomendando a este software tareas menos valiosas por el momento, dejando la parte de la toma de decisiones a las personas.

Esta tendencia también se ve confirmada por una investigación reciente de Eurostat, que muestra que dentro de la Unión Europea, solo dos de cada 10 empresas utilizan inteligencia artificial, mientras que en Italia la cifra desciende hasta el 6 %. Esto podría deberse a la infraestructura subdesarrollada y la falta de personal especializado en este momento.

Sin embargo,la inteligencia artificial es una gran ventaja para el análisis de Big Data, ya que permite un análisis y procesamiento detallado de esta gran cantidad de datos.

Inteligencia artificial aplicada al análisis de datos no estructurados

Extraer valor del análisis de big data es un proceso difícil y complejo que requiere cierta eficiencia tecnológica y está condicionado por la calidad de los datos y si son estructurados o no estructurados. Estos últimos, como sugiere el término, son aquellos que se adhieren a un conjunto predefinido de reglas y siguen un patrón determinado.

Sin embargo,los datos no estructurados , por el contrario, no tienen una estructura predefinida y representan la mayoría de los datos disponibles: a diario recibimos correos electrónicos o imágenes, al igual que nuestra empresa recibe documentos, brinda soporte o servicios, y actúa en múltiples canales que son relacionadas con el manejo de la información no estructurada.

¿Cómo se gestionan los datos no estructurados dentro de una empresa? A través de la inteligencia artificial .Por ejemplo, dentro de un centro de llamadas, el objetivo final es optimizar el tráfico de llamadas y brindar un servicio de alta calidad al cliente, evitando largos tiempos de espera en el teléfono.

Esto incluye todo el universo delos chatbots , asistentes virtuales que se han definido como la parte más madura de la inteligencia artificial, pero a la vez en la que es difícil discernir el valor entre diferentes tecnologías.Solo piense en los asistentes de voz que tenemos dentro de nuestros teléfonos inteligentes, como Siri, Google o incluso Alexa.

Existe una amplia aplicación dentro de la empresa para el manejo de documentos. De hecho, ciertas industrias, como la banca y los seguros, a menudo manejan documentos con datos no estructurados sin poder entender su prioridad. Sin embargo, gracias ala inteligencia artificial es posible adentrarse en el fondo de los documentos y comprender los datosque contienen.

Otro campo interesante se refiere al manejo dedocumentos muy complejos , como los contratos, que es un campo con una aplicación muy amplia, desde el mundo legal hasta el mundo del B2C y B2B donde operan muchas empresas como Doxee .Administrar un contrato puede ser muy difícil, ya que también te encuentras con recordatorios, sanciones y la comprensión de ciertos plazos, que requieren tiempos de respuesta muy rápidos y un margen de error casi nulo.

Generalmente, las actividades laborales, especialmente en los campos recién mencionados, son realizadas por personas que disponen de un tiempo más o menos limitado para razonar y aplicarlo de forma exhaustiva a todos los documentos. Aquí pues, la inteligencia artificial aplicada al análisis debig data podría suplir esta falta de tiempo, permitiendo la adquisición de datos a gran escala asegurando un retorno importante.

¿Cuál será el futuro de la inteligencia artificial y el big data?

Comprender cuál será el futuro de la inteligencia artificial es muy importante para las empresas, ya que los datos que estarán disponibles serán cada vez más diversificados y, por lo tanto, el apoyo de las tecnologías será crucial.

Hasta la fecha, el desafío más importante para quienes trabajan en tecnología es ampliar su alcance. De hecho, a menudo hablamos de democratizar la IA , es decir, hacer posible aplicar la inteligencia artificiala las personas que trabajan en el negocio y no solo a los científicos de datos.

También es importante que la información ylos datos que se recopilan estén disponibles en una nube.Algunos proyectos y procesos que involucran datos de clientes pueden tener problemas de privacidad, mientras que otros pueden ser fluidos y, por lo tanto, los datos se pueden distribuir a la nube, lo que hace que un documento sea mucho más rápido, funcional y que la persona a cargo pueda comenzar a trabajar en los datos de inmediato. .

Otro aspecto que no podemos subestimar es el aspecto puramente lingüístico del software. Durante años, no se consideró el verdadero lenguaje de las palabras y, por lo tanto, las tecnologías emplearon ciertas palabras clave: no había forma de distinguir entre diferentes tiempos verbales, o entre singular/plural y masculino/femenino. Por lo tanto, la comprensión del lenguaje natural debe implementarse cada vez más, especialmente cuando se trata de brindar respuestas adecuadas a las consultas de los clientes.

De manera más general, en los próximos años, la inteligencia artificial será cada vez más utilizada por las empresas de los sectores B2B y B2C y los beneficios están a la vista de todos. De hecho, según estudios y proyecciones recientes para 2025, la inversión en IA alcanzará alrededor de 60 000 millones de euros en inversión global, frente a los 2 000 millones de euros en 2016. Sin embargo, a nivel mundial, Estados Unidos ocupa el primer lugar en términos del número de inversiones y empresas que utilizan IA, seguida de la Unión Europea. En 2030, los países occidentales serán superados por los del continente asiático, especialmente China.

Además, teniendo en cuenta el aumento de la cantidad debig data a almacenar y procesar, el mismo software evolucionará, lo que permitirá la toma de decisiones estratégicas y la resolución de problemas en el menor tiempo posible.Las innovaciones dela inteligencia artificial ya son visibles en algunas industrias, como las telecomunicaciones, donde algunos problemas se resuelven mediante chatbots basados ​​en datos recopilados o en la industria de seguros, como se mencionó anteriormente, asegurando así una alta tasa de procesamiento de datos y velocidad de respuesta. que el cerebro humano no sería capaz de proporcionar.

A día de hoy, la inteligencia artificial está mucho más desarrollada en el sector B2C, ya que es mucho más fácil y rápido obtener ROI.En el futuro, el uso de software de IA seguirá expandiéndose en el ámbito B2B donde algunas empresas ya están experimentando a través de chatbots y algoritmos de IA para atención al cliente.

Por lo tanto, se puede decir quela inteligencia artificial y los grandes datos sin duda darán forma al futuro de nuestro mundo al abrir la posibilidad de automatizar y acelerar algunos procesos, hacer que la adquisición de información sea más eficiente y mejorar la experiencia del cliente.También se expandirá a otros sectores como energía y medios.