En las últimas semanas hemos vivido un boom masivo relacionado con la Inteligencia Artificial y todo lo que le rodea. Todo el mundo habla, ha probado o ha oído hablar de ChatGPT, OpenIA, GPT3, DALL-E… Parece que hay un antes y un después de la aparición de estas soluciones basadas en IA. Es más, parece que antes de que pudiésemos generar imágenes imposibles con escribir una frase o de tener conversaciones con una máquina, la IA no existiese o fuese un delirio… nada más lejos de la realidad.
Sin embargo intentemos dar una visión más profunda de todo este fenómeno para comprender de dónde viene todo este boom, las repercusiones que puede tener en el futuro y, sobre todo, la importancia que tiene la analítica de datos en todo este fenómeno.
¿Qué es la Inteligencia artificial?
Empecemos por comprender y dar un sentido al concepto. ¿Nos hemos planteado realmente de dónde viene o qué quiere decir el concepto “Inteligencia Artificial”? Veamos de qué se trata más concretamente. La inteligencia artificial (IA) es el estudio y desarrollo de algoritmos, sistemas y técnicas que permitan a las máquinas aprender, razonar y tomar decisiones de manera autónoma. La IA se basa en la idea de simular la inteligencia humana en las computadoras, permitiéndoles, precisamente, realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el aprendizaje, el reconocimiento de patrones, el razonamiento, la toma de decisiones o la capacidad de entender el lenguaje natural.
Para entendernos, la IA no pretende más que simular el modelo de razonamiento y pensamiento humano y aplicarlo a una máquina, sistema o aplicación. Pensemos en cualquier acto que realicemos durante el día, cualquier conversación o toma de decisión, por insignificante que sea, requiere un proceso mental complejo. Por ejemplo, en una simple conversación cotidiana con nuestro vecino estamos evaluando el contenido de la conversación para dar respuestas adecuadas, pero también analizamos el tono, el contexto o la persona a la que nos dirigimos para adaptar el lenguaje y nuestro comportamiento. Todo esto lo hacemos de forma inconsciente y es fruto de nuestra experiencia y aprendizaje. Nuestro cerebro está procesando todas las situaciones vividas, experiencias y conversaciones pasadas, reacciones pasadas de nuestros interlocutores para interactuar de nuevo y seguir aprendiendo.
La IA trata de reproducir estos tipos de procesos tan complejos (por la inmensidad de variables que manejamos al mismo tiempo) en una máquina.
¿Podemos procedimentar el proceso de razonamiento humano?
Lo ideal, para reproducir cualquier proceso, es lograr estandarizarlo. Poder establecer un procedimiento claro que responda al proceso de razonamiento humano, pero ¿es esto posible? Responder esta pregunta supondría la resolución de eternos dilemas que competen a múltiples áreas como la psicología o la filosofía.
Sin embargo, centrémonos en un ámbito más técnico. Podemos definir el proceso analítico humano como el proceso mediante el cual las personas analizan y procesan información para tomar decisiones y resolver problemas. No podemos afirmar que exista un proceso analítico humano estandarizado, pero sí que se pueden detectar algunas de las etapas y técnicas comunes dentro de ese proceso:
- Identificar el problema o desafío: La primera etapa es identificar claramente lo que se desea analizar y los objetivos específicos que se desean lograr.
- Recopilar y organizar los datos: Esta etapa implica recopilar información relevante y organizarla de manera que sea fácil de analizar.
- Examinar y analizar los datos: Esta etapa implica examinar y analizar los datos con el fin de encontrar patrones, relaciones y tendencias que puedan ayudar a responder preguntas y resolver problemas.
- Generar hipótesis: A partir de los datos recopilados, se generan hipótesis sobre lo que puede estar causando el problema o desafío.
- Probar y verificar las hipótesis: Esta etapa implica probar y verificar las hipótesis mediante la recopilación de más datos o la realización de pruebas controladas.
- Tomar decisiones: Una vez que se han analizado y procesado los datos, se utilizan para tomar decisiones y resolver problemas.
Es importante mencionar que estas etapas no son necesariamente lineales y pueden ser iterativas, es decir, una vez que se han obtenido resultados, se pueden volver a revisar y analizar para obtener un mejor resultado.
A todo este proceso hay que añadirle la espontaneidad e imprevisibilidad de la mente humana. Ese momento en el que una persona se desmarca de los patrones y tiene una idea innovadora, un punto de vista revolucionario o es capaz de crear una obra de arte. Este es el punto al que la IA no llega y no va a poder llegar, al menos durante mucho tiempo, porque para poder reproducir ese proceso primero hay que comprenderlo, y como ha he mencionado, comprender de este tipo de mecanismos resolvería algunos dilemas existenciales que persiguen al ser humano casi desde que tiene consciencia de su propia existencia.
El análisis de datos como base de la IA
Llegados a este punto conocemos lo que entendemos por IA y hemos establecido algunas etapas comunes en muchos de los procesos analíticos dentro de la mente humana. Pero, ¿Cómo hacemos para trasladar esos procesos que suceden de forma natural en nuestro cerebro a una máquina?
La IA es un campo interdisciplinario que combina elementos de la informática, la psicología o la neurociencia, pero si hay un área que podríamos considerar esencial (por lo menos yo la considero esencial) es la ciencia de los datos o el análisis de datos.
Y es que la inteligencia artificial (IA) se basa en gran medida en la analítica de datos para funcionar hasta el punto que podríamos afirmar que, sin la analítica de datos, la IA no existiría.
En esta web hablo a menudo del análisis web, que no es otra cosa que una aplicación puntual de la analítica de datos. Es decir, es la analítica de datos aplicada a un conjunto de datos que obtenemos de las interacciones de los usuarios con nuestra web o aplicación. Sin embargo, la analítica de datos es mucho más extensa. Se trata del proceso de examinar, limpiar, transformar y modelar datos con el fin de descubrir información útil, apoyar la toma de decisiones y mejorar la eficacia de los sistemas. Y sí, la IA utiliza técnicas de analítica de datos, como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, para entrenar y mejorar sus modelos.
Podemos hacer un símil entre la IA y un proceso de análisis web. Para realizar un análisis web tenemos, inicialmente, todos esos datos (en bruto o ya pre-tratados por una aplicación de analítica web) que hemos ido recogiendo de la web a analizar a través de una serie de métodos de captación. El siguiente paso es examinar, limpiar y transformar esos datos. Como ya he comentado, estas tareas nos las realizan, en gran medida, las herramientas de analítica web. El último paso nos corresponde a nosotros como analistas, y se trata de dar un sentido a esos datos, establecer patrones, segmentos y tendencias y ser capaces de, aplicando nuestra experiencia y conocimiento del medio, establecer conclusiones que nos ayuden a una toma de decisiones.
Simplificando, (para entendernos… y que los expertos en IA no se lleven las manos a la cabeza!!) este proceso es el que se reproduce también en los sistemas de Inteligencia Artificial. Disponemos de una gran cantidad de datos de todo tipo. Estos datos son examinados, limpiados y transformados. Se detectan modelos, tendencias y patrones que se reproducen mediante complejos algoritmos.
En definitiva, estos algoritmos de aprendizaje automático utilizan grandes cantidades de datos para aprender patrones y generalizar conclusiones. Si bien no todo depende del análisis de datos, ya que, por ejemplo, el aprendizaje profundo es una técnica avanzada de aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales para procesar y analizar datos complejos, sí que nos damos cuenta de la importancia que tiene la ciencia del dato en esta tecnología.
En resumen, el análisis de los datos es una pieza esencial de la IA, ya que proporciona la base de datos para entrenar los modelos de IA y mejorar su precisión. Sin datos suficientes y de calidad, los modelos de IA no podrían funcionar adecuadamente.
¿De dónde proceden todos estos datos que han hecho posible la aparición de estas tecnologías?
Obviamente, otro factor importante que ha posibilitado el desarrollo de la IA es el grado de desarrollo tecnológico. El tener servidores y procesadores que sean capaces de tratar una gran cantidad de datos en cuestión de segundos es algo vital para que la IA sea funcional y, al mismo tiempo, era algo impensable hace una decenas de años. Otra cuestión sería preguntarnos de dónde sale toda esta cantidad de datos. La inteligencia artificial (IA) obtiene su base de datos de varias fuentes, incluyendo:
- Datos generados por el usuario: Muchas aplicaciones y sistemas de IA recopilan datos generados por el usuario, como búsquedas en línea, interacciones en las redes sociales, información de transacciones comerciales, etc. Estos datos se utilizan para mejorar la precisión de los modelos de IA y personalizar la experiencia del usuario.
- Datos públicos y abiertos: Existen varias bases de datos públicas y abiertas que se pueden utilizar para entrenar y mejorar los modelos de IA.
- Datos de sensores y dispositivos: Los sensores y dispositivos, como las cámaras, los teléfonos inteligentes y las computadoras, generan grandes cantidades de datos que se pueden utilizar para entrenar y mejorar los modelos de IA.
- Datos de terceros: Muchas empresas compran o alquilan datos de terceros para entrenar y mejorar sus modelos de IA.
- Datos generados por el propio sistema: Una vez que un sistema de IA está en funcionamiento, genera continuamente datos a través de su operación, estos datos pueden ser utilizados para mejorar el rendimiento del sistema.
Es importante mencionar que la calidad y cantidad de datos disponibles son cruciales para el rendimiento de los modelos de IA, por lo que es importante tener una fuente confiable y de calidad de datos. Como vemos, nos guste o no, una gran parte de los datos que usa la IA la hemos generado nosotros mismos en conversaciones en redes, interacciones, transacciones…
El análisis de datos, el gran olvidado
Quizás aún no seas consciente del gran potencial que tiene el análisis de los datos que disponemos… pese a que, como hemos visto, vemos que es una base importante de cualquier proceso de razonamiento a cualquier nivel. El ser humano no se ha cansado de analizar todo tipo de datos de su entorno de forma consciente o inconsciente para adaptarse y evolucionar. En este artículo hemos podido apreciar cómo el análisis de los datos ha formado una parte importante del desarrollo de la Inteligencia Artificial. Sin embargo la analítica del dato y el análisis web siguen siendo los grandes olvidados. Pese a ver el potencial que pueden tener para la toma de decisiones (a cualquier escala… incluidos nuestros negocios y proyectos) decidimos ignorarlo y, en ocasiones, seguimos tomando decisiones por intuición o porque el resto del mundo lo hace igual.
Espero que este artículo te haya ayudado a darte cuenta de la importancia que tiene usar un activo de nuestro negocio como es el dato y, si aún no lo haces, te invito a que comiences a adoptar una visión analítica de tu negocio para poder optimizar tus acciones, recursos y esfuerzos.
¿Quieres que te ayude a interpretar los datos de tu web para que aproveches todo su potencial? ¿Te interesa tomar decisiones objetivas y pertinentes para tu negocio online?
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