A medida que la tecnología de IA continúa madurando y democratizándose, se integra en plataformas de análisis de datos y flujos de trabajo de nuevas maneras.
La inteligencia artificial está cambiando muchos procesos en diferentes industrias, desde la atención médica hasta la fabricación y las ventas. El FMI dice que está listo para transformar la economía global, cambiando casi el 40% de los empleos ya que genera automatización y formas más eficientes de completar tareas en diferentes operaciones. Los datos son el núcleo de todas estas mejoras y es natural que la IA marque el comienzo de importantes mejoras. Avance en la forma en que las personas usan los datos..
En 2024, las tendencias en análisis de datos han surgido o se están solidificando a medida que avanzan. La IA juega un papel destacado en cómo se recopilan, agregan, analizan y presentan los datos. A continuación se ofrece un resumen de algunos de los desarrollos más notables en el campo del análisis impulsado por IA.
Analítica aumentada
El análisis aumentado implica el uso de inteligencia artificial y aprendizaje automático para impulsar las capacidades humanas para descubrir y analizar datos. Básicamente, permite a cualquier persona que sepa cómo utilizar sistemas de IA realizar análisis por su cuenta a través de una plataforma o herramienta impulsada por IA.
La analítica aumentada desempeña un papel importante a la hora de permitir la democratización del análisis de datos, aunque no necesariamente a través de una interfaz de usuario conversacional.
En la actualidad, las soluciones de análisis aumentado tienen componentes de servicio y software. El componente de servicio incluye consultas de datos, capacitación y soporte continuo. El componente de software puede estar basado en la nube o una herramienta de software local, aunque la mayoría de los algoritmos de IA se procesan a través de la nube. Edge AI aún no es factible para una amplia gama de aplicaciones y, por lo tanto, aún no se ha adoptado ampliamente.
Se estima que el mercado de análisis aumentado verá 27.6% CAGR de 2022 a 2032. Este notable crecimiento se atribuye a la creciente demanda de análisis centrados en el cliente, ya que las organizaciones buscan aprovechar diversos factores o variables que generalmente no se incluyen en el análisis convencional.
Gartner ha publicado un directorio completo de soluciones de análisis aumentadas revisadas y calificadas. Estas soluciones representan algunas de las mejores formas en que la IA está reforzando el análisis de datos y permitiendo a los usuarios comunes analizar datos de manera intuitiva, desde la recopilación de datos hasta el análisis y el desarrollo de un modelo de aprendizaje automático de ciencia de datos (DSML).
Exploración de datos conversacionales
Las empresas modernas están generando y consumiendo datos a un ritmo acelerado dada la rápida digitalización de las organizaciones y la creciente adopción de transacciones digitales por parte de los consumidores. Como tal, los equipos de inteligencia empresarial se enfrentan a una explosión de datos que pueden volverse inmanejables o no utilizarse de forma óptima. Las organizaciones podrían estar acumulando toneladas de datos sin hacer un buen uso de ellos.
Con la ayuda de la IA generativa, las empresas pueden explorar sus datos de forma conversacional. Los usuarios no necesitan ser expertos en análisis de datos o inteligencia empresarial para hacer uso de la información que tienen. Simplemente pueden ejecutar un chatbot o un copiloto e ingresar preguntas o instrucciones para obtener los datos y la información que necesitan.
Algunas organizaciones se refieren a esto como Inteligencia Empresarial Generativa o Gen BI. Aprovecha Gen AI para simplificar la BI y hacerla accesible a más usuarios, especialmente aquellos que no dominan el análisis de datos empresariales.
Gen BI puede extraer conjuntos de datos de un conjunto de datos masivo, interpretar datos, generar información útil para facilitar la toma de decisiones y producir gráficos y otras presentaciones sobre la marcha. Un ejemplo de esta solución es Generative BI de Pyramid Analytics, que está diseñado para brindar información en menos de un minuto, lo que permite a cualquiera realizar análisis de datos comerciales e incluso crear paneles completos desde cero. usando solo algunas descripciones habladas.
En otras palabras, la Generación BI democratiza la inteligencia empresarial. Permite a quienes no forman parte del equipo de inteligencia empresarial realizar su propio descubrimiento, consolidación, análisis y presentación de datos con la ayuda de la IA. Esto permite a las organizaciones obtener información analítica sensata de diversas fuentes para llegar a decisiones más informadas y no verse obstaculizadas por convenciones basadas en roles.
Análisis impulsados por IA ahora explicables
La inteligencia artificial ya se ha convertido en algo común. Se ha integrado en diversas tecnologías utilizadas por la gente común, desde cámaras hasta dispositivos de IoT y chatbots de servicio al cliente en línea. Muchas personas han estado utilizando la IA sin saberlo y sin comprender cómo funciona.
Algunos sectores consideran alarmante esta falta de explicabilidad de la IA. Existe el temor de que las personas confíen en inteligencia artificial que no comprenden y que tal vez ni siquiera sea precisa. La mayoría de los productos de IA generativa en la actualidad, como ChatGPT y Gemini, continúan exhibiendo "alucinaciones" o la fabricación de "hechos" irreales, como cuando citan fuentes de páginas web que no existen. Este es un motivo grave de preocupación, especialmente cuando la IA se utiliza para analizar datos y generar conocimientos para guiar las decisiones comerciales.
Es por eso que existen varias soluciones diseñadas para permitir la explicabilidad de la IA. Google, por ejemplo, ofrece un conjunto de marcos y herramientas de IA explicables diseñados para ayudar a los desarrolladores a comprender y interpretando sus modelos de aprendizaje automático.
Otro ejemplo es la plataforma de observación de IA de Fiddler, que ayuda a las organizaciones a crear soluciones de datos de IA confiables. a través de métodos de interpretabilidad y principios de IA explicables, como gradientes integrados y valores de Shapley.
Ya no es suficiente que los proveedores de soluciones de análisis de datos pregonen su automatización, procesamiento de lenguaje natural, visión por computadora y grandes modelos de lenguaje cuando anuncian sus productos. Las organizaciones también están teniendo en cuenta la explicabilidad para mantener el control de sus sistemas de inteligencia artificial y asegurar a los usuarios que no están lidiando con regurgitaciones de datos generadas aleatoriamente con indicios de sentido y cohesión.
Uso de datos sintéticos
Los datos sintéticos se refieren a información generada artificialmente y diseñada para facilitar el aprendizaje y el análisis automático. Es lo opuesto a los datos del mundo real, que se basan en información recopilada de eventos y entidades reales.
Muchos no están seguros de la utilidad de los datos sintéticos, pero en realidad sirven para propósitos importantes, especialmente en vista del aumento de leyes y regulaciones sobre privacidad y seguridad de datos. Existen muchas restricciones en la recopilación y el uso de datos, lo que hace necesario evitar el uso de datos reales, como en el caso de realizar análisis del comportamiento del cliente.
Un estudio predice que para finales de este año, aproximadamente el 60% de los datos utilizado en la construcción de sistemas de IA será sintético. Esto puede parecer contradictorio, pero la realidad es que es difícil construir IA basándose únicamente en datos del mundo real, especialmente si se supone que los datos representan realidades muy dispersas geográficamente. Los datos sintéticos cubren las lagunas en los datos de aprendizaje automático y proporcionan una opción significativamente rentable y más controlable.
¿Tiene sentido utilizar datos sintéticos en el análisis de datos? Ciertamente lo es en determinadas situaciones, particularmente cuando se trata de explorar escenarios hipotéticos. Las plataformas de análisis impulsadas por IA pueden utilizar datos sintéticos para examinar procesos y resultados en situaciones para las que no hay datos disponibles del mundo real.
Los datos sintéticos tienen sus limitaciones a la hora de capturar situaciones, acciones y objetos del mundo real. Sin embargo, los beneficios de utilizarlo para el análisis de datos predictivos superan fácilmente las limitaciones. Las diferencias se vuelven insignificantes, especialmente si los datos sintéticos provienen de proveedores acreditados como Mostly AI, Betterdata y Clearbox AI.
En resumen
Con la ayuda de la IA, el análisis de datos continúa mejorando, especialmente con el aumento de tendencias que facilitan la realización de análisis de datos, la generación de conocimientos y la presentación de información estructurada. La exploración de datos conversacionales, el análisis aumentado, la IA explicable y el uso de datos sintéticos están ayudando a mejorar la velocidad y la calidad de los conocimientos, al mismo tiempo que hacen que los análisis sean más accesibles para los líderes empresariales sin conocimientos técnicos.
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