IA analítica y su diferencia con la IA generativa

Las organizaciones que son nuevas en la tecnología de IA corren el riesgo de pasar por alto una forma de IA más antigua y más establecida llamada “IA analítica”. Esta forma de IA no está en absoluto obsoleta y sigue siendo un recurso importante para la mayoría de las empresas. Si bien algunas aplicaciones de IA utilizan tanto IA analítica como IA generativa, estos dos enfoques de la IA son en gran medida separados.

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 inteligencia artificial analítica (IA) es una forma de análisis de datos que aprovecha la inteligencia artificial (específicamente formas avanzadas de aprendizaje automático) para fines de inteligencia empresarial. Si bien es significativamente diferente de los métodos de análisis de datos tradicionales utilizados por muchas organizaciones, la IA analítica se centra en lograr el mismo objetivo: analizar conjuntos de datos para generar información procesable y guiar 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 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. Sin embargo, si bien estas herramientas son impactantes, a menudo brindan una visión estática de los datos para la mayoría de los usuarios, dependiendo en gran medida del análisis estadístico para generar información y requiriendo que los analistas saquen sus propias conclusiones en lugar de confiar en la tecnología.

Características clave de la IA analítica

Análisis descriptivo: El análisis descriptivo responde a la pregunta "¿Qué pasó?". Este tipo de análisis es de lejos el más utilizado por los clientes, proporcionando 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: el análisis de diagnóstico, al igual que el análisis descriptivo, utiliza datos históricos para responder una pregunta. Pero en lugar de centrarse en el “qué”, el análisis de diagnóstico aborda la pregunta importante de por qué ocurre un evento o una anomalía en los datos. El análisis de diagnóstico tiende a 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 determina lo que es probable que suceda en función de datos históricos mediante el aprendizaje automático. Los datos históricos constituyen la mayor parte de los análisis descriptivos y de diagnóstico que se utilizan como base para construir modelos de análisis predictivo.

Análisis prescriptivo: el análisis prescriptivo es el cuarto y último pilar del análisis moderno. El análisis prescriptivo implica el análisis de pautas específicas. Es esencialmente una combinación de análisis descriptivo, diagnóstico y predictivo para impulsar la toma de decisiones. Las situaciones o condiciones existentes y las consecuencias de una decisión o evento se aplican para generar una decisión o acción guiada que el usuario debe tomar.

La IA generativa se centra en la creación de contenido nuevo aprendiendo patrones 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 ganado una atención significativa por su capacidad de generar contenido similar al humano y tiene aplicaciones en industrias creativas, creación de contenido y más. 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.

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 IA generativa; en función de estas diferencias, las empresas encuentran formas de operar de manera efectiva mediante el uso de la IA. Diferencias entre IA analítica e IA generativa:

En primer lugar, diferentes propósitos y capacidades. El objetivo principal de la IA generativa es utilizar modelos de redes neuronales de aprendizaje profundo para generar contenido nuevo. En cuanto a la IA analítica, se refiere a sistemas de IA basados ​​en aprendizaje automático estadístico diseñados para tareas específicas, como clasificación, predicción o toma de decisiones basadas en datos estructurados.

En segundo lugar, los algoritmos son diferentes. En términos de métodos algorítmicos, la IA generativa a menudo utiliza técnicas complejas como convertir entradas de texto secuenciales en salidas coherentes y predecir la siguiente palabra basándose en el contexto de datos existente para generar contenido. La IA aprende a comprender patrones en los datos para crear nuevas versiones de esos datos. La IA analítica utiliza una variedad de métodos de aprendizaje automático más simples, incluido el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado y el aprendizaje de refuerzo.

En tercer lugar, diferentes rendimientos de las inversiones. La IA generativa puede hacer que la creación de contenido sea rentable al ofrecer costos más bajos que la creación de contenido humano, así como el potencial de crear contenido único y atractivo que atraiga y retenga a los clientes. Si bien la IA generativa ofrece muchos beneficios, su valor económico puede ser difícil de medir y a los usuarios les cuesta entrenar modelos de IA generativa.

Para la IA analítica, se obtienen mejores rendimientos económicos a través de 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 conducir a una reducción de costos, una mejor asignación de recursos y un mayor ingreso gracias a una mejor toma de decisiones.

En cuarto lugar, la diferencia de riesgo. La IA generativa puede producir “deepfakes” convincentes, que pueden conducir fácilmente a desinformación, robo de identidad y fraude. Además, estos modelos pueden estar sujetos a riesgos de privacidad si los datos de entrenamiento contienen información confidencial o se manipulan para producir resultados no deseados.

Los datos de entrenamiento de la IA también enfrentan riesgos de violaciones de ciberseguridad y de ser explotados con fines maliciosos, como lanzar ciberataques o difundir información errónea. Por lo tanto, se necesitan medidas de seguridad para mitigar estos riesgos. Actualmente, la IA analítica parece menos arriesgada que la IA generativa, por lo que se ha utilizado durante mucho tiempo en muchas empresas.

En resumen, al decidir entre IA analítica y generativa, tenga en cuenta 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 correcta. Por otro lado, si necesitas crear contenido nuevo, innovar o personalizar las experiencias de los usuarios, la IA generativa es la opción ideal.

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 IA analítica en la diplomacia es esencial porque tiene más criterios que cualquier otra tecnología de IA para satisfacer los requisitos y tareas de la diplomacia. Sin embargo, para poder aplicar el análisis de IA en la industria, 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 servidor para poder operar análisis de IA para ayudar a predecir y pronosticar la situación y los eventos mundiales para el sector diplomático. Sin embargo, a medida que los datos se vuelven cada vez más grandes, se requiere un sistema de servidor 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.

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