La clave para una transformación digital de alto nivel

Cuando hablamos de Big Data, podemos hacerlo desde diferentes perspectivas. La que nos interesa destacar en este artículo, es aquella que lo define como el compendio de grandes volúmenes de datos generados por cualquier actividad humana, más los generados por dispositivos IoT instalados en entornos domésticos, industriales y Smart Cities. La capacidad de aprendizaje automático (Machine Learning – ML), es un área de la Inteligencia Artificial cuyas técnicas aprenden a partir de datos. Big Data y Machine Learning se complementan mutuamente. Big Data proporciona grandes volúmenes de datos; las técnicas de Machine Learning, en concreto Deep Learning, son capaces de aprender a partir de los datos. 

Basándonos en las técnicas de Machine Learning, es posible diseñar y entrenar modelos descriptivos, predictivos y prescriptivos. Los modelos descriptivos, nos permiten obtener una explicación a fenómenos observados y activar alarmas de manera temprana. Los modelos predictivos, nos dan la posibilidad de anticipar situaciones predefinidas o predecir valores de ciertos. Los modelos prescriptivos, evalúan la relación riesgo-beneficio asociada a cada una de las posibles acciones a realizar.

Nuevo marco para la digitalización

En los últimos años, observamos una fuerte y acelerada convergencia entre Big Data e IA gracias a los avances de la tecnología. Estos avances, los podemos resumir en mayores capacidades de cómputo, de almacenamiento y de transferencia de datos a menor coste. Esto está forzando a las compañías de base tecnológica y a cualquier empresa o institución que tome decisiones estratégicas basándose en el análisis inteligente de datos, a un proceso continuo de adaptación a las tecnologías digitales. La Comisión Europea ha realizado una importante apuesta de futuro mediante el nuevo programa marco Horizon Europe. El presupuesto inicial para proyectos de I+D+i está alrededor de los 100 mil millones de euros a ejecutar durante el periodo 2021-2027, y donde la inversión directa o indirecta en IA es prioritaria.

Escenarios actuales para la transformación digital

En este escenario trazado por la Comisión Europea orientado hacia el análisis inteligente de los datos, y con base en los rápidos avances y repentinos cambios en el ámbito de las tecnologías digitales que venimos observando desde principios de siglo, el proceso de transformación digital es un continuo. El momento presente en el ámbito tecnológico se caracteriza porque la IA, y su aplicación en la toma de decisiones estratégicas, es la transformación digital de alto nivel que muchas empresas estaban esperando. Esta transformación, tiene la capacidad real de aportar valor añadido a toda la cadena de valor de cualquier empresa, y se materializa rediseñando el ciclo de vida de los datos en todas sus etapas desde la perspectiva del aprendizaje automático.

Las empresas españolas no pueden quedarse atrás y retrasar la decisión si invierten, o no, en soluciones basadas en Inteligencia Artificial para tomar decisiones estratégicas que les permitan ser más competitivas mientras ahorran costes. Deben plantearse cómo llevar a cabo dicha inversión. En el caso de las empresas no tecnológicas, también deben elegir qué empresa especializada en IA las acompaña en el proceso de integración en su cadena de valor de soluciones basadas en Inteligencia Artificial.

La importancia de los datos

Los expertos en IA sabemos de primera mano que el principal reto al que nos enfrentaremos en muchos proyectos es la falta de planificación en el diseño de la captura y el almacenamiento del dato.

Esa falta de previsión se traduce, mayoritariamente, en tres importantes contratiempos:

• Falta de datos porque no se recogen con regularidad
• Cambios de formato y de tipos de datos, porque alguien decidió que ahora los datos se recogen de otra manera distinta a la anterior
• Falta de la variable de salida, es decir, que los valores de los indicadores a predecir no se han registrado.

Los expertos podemos observar cómo las técnicas de Machine Learning ya han alcanzado un nivel de madurez muy alto. Ahora son capaces de superar los mejores resultados obtenidos por sistemas expertos en prácticamente cualquier dominio de aplicación. El uso de modelos descriptivos, predictivos y prescriptivos basados en Machine Learning para resolver problemas en cualquier ámbito es indiscutible y de máxima prioridad para la Comisión Europea.

Es necesario que las empresas españolas de cualquier sector decidan cómo invertir en transformación digital. Además de incorporar dicha inversión en la estrategia de la empresa a largo plazo.

Autor: Jon Ander Gómez Adrián, cofundador y CDO de Solver