Las organizaciones que se inician en la IA corren el riesgo de pasar por alto una forma de IA más antigua y consolidada, la "IA analítica". Esta forma de IA está lejos de estar obsoleta y sigue siendo un recurso vital para la mayoría de las empresas. Si bien algunas aplicaciones de IA utilizan tanto la IA analítica como la generativa, ambos enfoques son en gran medida independientes.
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| La diferencia fundamental entre la IA analítica y el análisis de datos tradicional radica en los tipos de tecnologías utilizadas para generar y acceder a estos conocimientos. |
Conceptos y características clave de la IA analítica
La IA analítica es una forma de análisis de datos que aprovecha la inteligencia artificial, en concreto, formas avanzadas de aprendizaje automático, para fines de inteligencia empresarial. Si bien difiere significativamente de los métodos tradicionales de análisis de datos utilizados por muchas organizaciones, la IA analítica se centra en lograr el mismo objetivo: analizar conjuntos de datos para generar información práctica y guiar la toma de decisiones basadas en datos.
La IA analítica utiliza métodos de IA avanzados, como el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y el aprendizaje profundo, para analizar grandes conjuntos de datos, desarrollar conocimientos y guiar decisiones de forma dinámica, respondiendo directamente a las interacciones del usuario.
La principal diferencia entre la IA analítica y el análisis de datos tradicional reside en los tipos de tecnología utilizados para generar y acceder a esta información. Sin embargo, si bien estas herramientas son eficaces, suelen proporcionar una visión estática de los datos para la mayoría de los usuarios, recurriendo en gran medida al análisis estadístico para generar información y obligando a los analistas a extraer sus propias conclusiones en lugar de recurrir a la tecnología.
Características clave de la IA analítica
Análisis descriptivo: El análisis descriptivo responde a la pregunta "¿Qué sucedió?". Este tipo de análisis es, con diferencia, el más utilizado por los clientes, ya que proporciona informes y análisis centrados en eventos pasados.
El análisis descriptivo se utiliza para comprender el rendimiento general a un nivel agregado y es, por lejos, la forma más sencilla para que una empresa comience porque los datos están fácilmente disponibles para crear informes y aplicaciones.
Análisis de diagnóstico: Al igual que el análisis descriptivo, el análisis de diagnóstico utiliza datos históricos para responder a una pregunta. Sin embargo, en lugar de centrarse en el "qué", el análisis de diagnóstico aborda la importante pregunta de por qué se produjo un evento o anomalía en los datos. El análisis de diagnóstico suele ser más accesible y adecuado para una gama más amplia de casos de uso que el aprendizaje automático o el análisis predictivo.
Análisis predictivo: El análisis predictivo es una forma de análisis avanzado que determina la probabilidad de ocurrencia basándose en datos históricos mediante aprendizaje automático. Los datos históricos se componen principalmente de análisis descriptivos y de diagnóstico que sirven de base para la creación de modelos de análisis predictivo.
Análisis prescriptivo: El análisis prescriptivo es el cuarto y último pilar de la analítica moderna. Se centra en el análisis prescriptivo específico. Es esencialmente una combinación de análisis descriptivo, diagnóstico y predictivo para impulsar la toma de decisiones. Se aplican las situaciones o condiciones existentes y las consecuencias de una decisión o evento para generar una decisión o acción guiada que el usuario pueda tomar.
La IA generativa se centra en la creación de nuevo contenido mediante el aprendizaje de patrones a partir de datos existentes. Utiliza técnicas de aprendizaje profundo, como redes generativas antagónicas (GAN) y modelos transformacionales, para generar texto, imágenes, música, etc. La IA generativa ha cobrado gran importancia por su capacidad para generar contenido con un enfoque similar al humano y tiene aplicaciones en industrias creativas, creación de contenido y más. Sus principales características son la creación de contenido, el fomento de la imaginación y la creatividad, la optimización de los datos de entrenamiento y la creación de impresiones personalizadas.
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| Las características principales de Gen AI son la creación de contenido, la mejora de la imaginación y la creatividad, la mejora de los datos de entrenamiento y la creación de impresiones personalizadas. |
La diferencia entre IA analítica e IA generativa
Existen muchas diferencias entre la IA analítica y la generativa. Basándose en estas diferencias, las empresas encuentran maneras de operar eficazmente mediante el uso de la IA. Diferencias entre la IA analítica y la generativa:
En primer lugar, los propósitos y las capacidades son diferentes. El objetivo principal de la IA generativa es utilizar modelos de redes neuronales de aprendizaje profundo para generar nuevo contenido. La IA analítica, por su parte, se refiere a sistemas de IA basados en aprendizaje automático estadístico, diseñados para tareas específicas, como la clasificación, la predicción o la toma de decisiones basadas en datos estructurados.
En segundo lugar, los algoritmos son diferentes. En cuanto a los métodos algorítmicos, la IA generativa suele utilizar técnicas complejas, como convertir entradas de texto secuenciales en salidas coherentes y predecir la siguiente palabra basándose en el contexto de los datos existentes para generar contenido. La IA generativa aprende a comprender patrones en los datos para generar nuevas versiones de estos. La IA analítica utiliza una gama de métodos de aprendizaje automático más sencillos, como el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado y el aprendizaje por refuerzo.
En tercer lugar, la diferencia en el retorno de la inversión (ROI). La IA generativa puede rentabilizar la creación de contenido al ofrecer costos más bajos que la creación de contenido humano, además del potencial de crear contenido único y atractivo que atrae y fideliza a los clientes. Si bien la IA generativa ofrece muchos beneficios, su valor económico puede ser difícil de medir, y entrenar los modelos de IA generativa implica costos para los usuarios.
Para la IA analítica, ofrece mejores retornos económicos mediante modelos predictivos que pueden ayudar a las empresas a pronosticar la demanda, optimizar la gestión del inventario, identificar tendencias del mercado y tomar decisiones basadas en datos. Esto puede resultar en una reducción de costos, una mejor asignación de recursos y un aumento de los ingresos gracias a una mejor toma de decisiones.
En cuarto lugar, existe una diferencia en el riesgo. La IA generativa puede producir deepfakes convincentes, lo que puede conducir a desinformación, robo de identidad y fraude. Además, estos modelos pueden suponer riesgos para la privacidad si los datos de entrenamiento contienen información sensible o se manipulan para generar resultados no deseados.
Los datos de entrenamiento de la IA analítica también se enfrentan a riesgos de ciberseguridad y a su uso indebido con fines maliciosos, como el lanzamiento de ciberataques o la difusión de desinformación. Por lo tanto, se necesitan medidas de seguridad para mitigar estos riesgos. Actualmente, la IA analítica parece ser menos riesgosa que la IA generativa, por lo que se ha utilizado durante mucho tiempo en muchas empresas.
En resumen, al elegir entre IA analítica y generativa, considere sus necesidades y objetivos específicos. Si el objetivo es extraer información de los datos, realizar predicciones y optimizar procesos, la IA analítica es la opción adecuada. Por otro lado, si necesita crear nuevo contenido, innovar o personalizar la experiencia del usuario, la IA generativa es la opción ideal.
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| Las herramientas de IA generativa se están utilizando como chatbots, que se espera que reemplacen no solo las búsquedas en Internet, sino también el servicio de atención al cliente y las llamadas de ventas. |
Algunas recomendaciones
El uso de la IA analítica en la diplomacia es esencial, ya que cumple con más criterios que cualquier otra tecnología de IA para satisfacer los requisitos y las tareas del sector diplomático . Sin embargo, para poder aplicar la IA analítica en este sector, se deben cumplir las siguientes condiciones:
En primer lugar, es necesario formar recursos humanos con suficientes conocimientos y experiencia en la industria de la tecnología de IA (incluida la inteligencia artificial y la inteligencia basada en la inteligencia humana).
En segundo lugar, aplicar la tecnología de IA a servicios industriales como responder correos electrónicos e interactuar directamente con personas a través de tecnología de chatbot, típicamente la forma en que el Ministerio de Relaciones Exteriores de Alemania utilizó la tecnología de IA, llamada FACIL, para interactuar con los ciudadanos entre 2021 y 2023 y procesó 40.000 solicitudes por mes.
En tercer lugar, construir una infraestructura que incluya un sistema de base de datos y un sistema de servidores para poder operar análisis de IA que ayuden a predecir y pronosticar la situación y los eventos mundiales para el sector diplomático. Sin embargo, debido al creciente volumen de datos, se necesita un sistema de servidores lo suficientemente grande.
En cuarto lugar, el sector diplomático necesita construir su propia IA analítica, lo cual es muy importante para garantizar la seguridad y las cuestiones éticas.
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