IA analítica y la diferencia entre la generación de IA

Las organizaciones que descubren la tecnología de 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, estos dos enfoques son en gran medida distintos.

La diferencia fundamental entre el análisis de IA y el análisis de datos tradicional radica en los tipos de tecnologías utilizadas para generar y acceder a estos conocimientos.

El concepto y las 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 es distinta 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 orientar la toma de decisiones basadas en datos.

El análisis de IA utiliza metodologías de IA avanzadas, como el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y el aprendizaje profundo, para analizar grandes conjuntos de datos, desarrollar conocimientos y guiar la toma de decisiones de una manera dinámica que responde directamente a la interacción del usuario.

La principal diferencia entre el análisis de IA y el análisis de datos tradicional reside en los tipos de tecnologías utilizadas 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 del análisis de IA

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 diagnóstico: Al igual que el análisis descriptivo, el análisis diagnóstico utiliza datos históricos para responder a una pregunta. Sin embargo, en lugar de centrarse en el "qué", el análisis diagnóstico aborda la pregunta crucial de por qué se produce un evento o anomalía en los datos. El análisis 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 avanzada de análisis que identifica la probabilidad de ocurrencia basándose en datos históricos mediante aprendizaje automático. Los datos históricos, que abarcan gran parte del análisis descriptivo y diagnóstico utilizado como base para la creación de modelos de análisis predictivo, sirven de base para estos modelos.

Análisis prescriptivo: El análisis prescriptivo es el cuarto y último pilar del análisis moderno. Implica un análisis de orientación específico. En esencia, combina análisis descriptivo, diagnóstico y predictivo para guiar el proceso de 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 atraído mucha atención por su capacidad para crear contenido con un diseño similar al humano y tiene aplicaciones en las industrias creativas, la creación de contenido y más. Las características clave de la IA generativa son la creación de contenido, una mayor imaginación y creatividad, datos de entrenamiento optimizados y una marca personalizada.

Las principales características de Gen AI son la creación de contenido, la mejora de la imaginación y la creatividad, el fortalecimiento de los datos de entrenamiento y la creación de experiencias personalizadas.

La diferencia entre IA analítica e IA generativa

Existen muchas diferencias entre la IA analítica y la generativa, y las empresas pueden encontrar maneras de gestionar sus operaciones eficazmente utilizando la IA basándose en estas diferencias. Las diferencias clave entre la IA analítica y la generativa son:

En primer lugar, sus propósitos y capacidades difieren. El propósito principal de la IA generativa es utilizar modelos de redes neuronales de aprendizaje profundo para generar nuevo contenido. La IA analítica, por otro lado, 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 la transformación de entradas de texto secuenciales en salidas coherentes y la predicción de 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 crear nuevas versiones de ellos. 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, existen diferencias en el retorno de la inversión (ROI). La IA generativa puede generar ganancias a partir de la creación de contenido al ofrecer costos más bajos en comparación con 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 numerosos beneficios, su valor económico puede ser difícil de medir, y los usuarios incurren en costos para entrenar el modelo de IA generativa.

Para el análisis de IA, 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, existen diferencias en los niveles de riesgo. La generación de IA puede producir deepfakes convincentes, lo que fácilmente conduce 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 utilizados en la formación en análisis de IA también se enfrentan al riesgo de sufrir brechas de ciberseguridad y ser explotados con fines maliciosos, como lanzar ciberataques o difundir 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 y se ha utilizado durante mucho tiempo en muchas empresas.

En resumen, al elegir entre IA analítica e IA generativa, considere sus requisitos 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.

Se están utilizando herramientas generadas por IA, como los chatbots, y se espera que reemplacen no solo las actividades de búsqueda en Internet, sino también las tareas relacionadas con el servicio al cliente y las llamadas de ventas.

Algunas recomendaciones

El uso de la analítica de IA en la diplomacia es esencial, ya que posee más cualificaciones que cualquier otra tecnología de IA para satisfacer los requisitos y las tareas del sector diplomático. Sin embargo, para poder aplicar la analítica de IA en este campo, se deben cumplir las siguientes condiciones:

En primer lugar, es necesario crear una fuerza laboral con suficientes conocimientos y experiencia en el campo de la tecnología de IA (incluida tanto la inteligencia artificial como la inteligencia basada en la inteligencia humana).

En segundo lugar, la aplicación de la tecnología de IA a servicios industriales, como la respuesta a correos electrónicos y la interacción directa con los ciudadanos mediante chatbots, es crucial. Un ejemplo claro es cómo el Ministerio de Asuntos Exteriores alemán utilizó la tecnología de IA, denominada FACIL, para interactuar con los ciudadanos entre 2021 y 2023, procesando 40.000 solicitudes al mes.

En tercer lugar, es necesario construir la infraestructura, incluyendo sistemas de bases de datos y servidores, para permitir el análisis de IA, que puede contribuir parcialmente a la predicción y previsión de eventos globales para el sector diplomático. Sin embargo, debido al volumen cada vez mayor de datos, se requiere un sistema de servidores suficientemente grande.

En cuarto lugar, el sector diplomático necesita construir su propio motor de análisis de inteligencia artificial; esto es crucial para garantizar que se cumplan los estándares éticos y de seguridad.

Fuente: https://baoquocte.vn/ai-phan-tich-va-su-khac-biet-voi-ai-tao-sinh-298800.html