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    Los datos sobreabundan y tenemos la tecnología para aprovecharlos

    OPINIÓN. Columnista invitado (*) | Hoy existe una nueva forma de gestionar las organizaciones a partir del uso de la información y por ello resulta clave entender de qué hablamos cuando mencionamos conceptos como inteligencia artificial

    Ezequiel Eliano
    Por 

    Ezequiel Eliano

    24 de abril 2022, 05:04hs
    Un robot usa inteligencia artificial para aprender los gestos de los humanos. (Foto: TN Tecno)
    Un robot usa inteligencia artificial para aprender los gestos de los humanos. (Foto: TN Tecno)

    Hay una realidad que no se puede evadir: nos encontramos inmersos en la era de la información. Con la llegada de la digitalización, el abaratamiento de los dispositivos de almacenamiento y un cambio de mentalidad a la hora de apreciar el valor de los datos, estamos vivenciando un momento donde el valor se encuentra en acumular cada vez más y más información.

    Descubrimos que el mundo cuenta con una sobreabundancia de datos y poder contar con la habilidad de interpretarlos nos ayuda a detectar oportunidades para la utilización estratégica, como, por ejemplo, en la toma de decisiones. Hoy existe una nueva forma de gestionar las organizaciones a partir del uso de la información y por ello resulta clave entender de qué hablamos cuando mencionamos conceptos como inteligencia artificial, Big Data y Machine Learning, y cuál es su impacto en esta ecuación.

    Hoy. el valor se encuentra en acumular cada vez más y más información.
    Hoy. el valor se encuentra en acumular cada vez más y más información.

    Leé también: Una falla en la Matrix

    Por qué es importante saber qué hacer con los datos

    Para empezar, es importante tener en cuenta que Big Data consiste en un volumen de información a gran escala que sobrepasa la capacidad de procesamiento de los softwares convencionales. El uso de esa gran cantidad de datos, lo que podemos definir como Machine Learning, tuvo una explosión tras la pandemia, Sin dudas, estas áreas aplicadas no solo son esenciales para los negocios, sino también en el desarrollo de políticas públicas, entidades gubernamentales, ONGs e instituciones.

    Lo que está sucediendo hoy con el crecimiento de los datos, como puede ser cualquier like en una red social, o la información que acumula una aspiradora inteligente, es que aparecen nuevos sistemas de procesamientos para poder almacenar. Esto ocurre dado que es tanta la información que las personas generan, que no alcanzan los servidores para almacenarla en su totalidad.

    Otro fenómeno que desencadenó la digitalidad es que empresas físicas, que históricamente fueron de las más cotizadas en los grandes mercados, hoy pierden lugar frente a empresas que carecen de activos físicos. Cabe aclarar que el dato crudo no tiene valor neto en sí mismo, lo que lo pone en alza es su interpretación y es por ello que aquellas compañías que logran hacerlo de forma eficiente logran trascender, como el caso de Mercado Libre -entre otras tantas-, que se caracteriza por gestionar datos.

    Aprender sobre el análisis de datos es una carrera muy universal (Foto: Imagen Ilustrativa).
    Aprender sobre el análisis de datos es una carrera muy universal (Foto: Imagen Ilustrativa).

    Cómo aprende una máquina

    Brindar una definición sobre el significado de inteligencia artificial resulta muy complicado, dadas las numerosas interpretaciones de los términos. Pero se la ha conceptuado como una subdisciplina dentro del campo de la informática que busca lograr que las máquinas imiten comportamientos humanos. Estos comportamientos pueden ser muy variados, desde conducir, hasta reconocer voces o ganar una partida de juegos.

    Son muchas las formas en que una máquina puede aprender un comportamiento, pero una cosa es programar un dispositivo electrónico para que se mueva, y otra diferente es programarla para que “aprenda” a moverse. Aquí es cuando aparecen los algoritmos y lo que llamamos “deep learning” que es una técnica que permite procesar datos concretos nuevos y asociarlos a conocimientos anteriores, logrando conceptos cada vez más complejos y abstractos.

    Leé también: Redes neuronales artificiales, de los videojuegos a la salud

    El campo de aplicaciones de estas habilidades es inmenso, no solo en la Argentina sino en todo el mundo. Hoy estamos rodeados de estas habilidades que utilizamos a diario como videojuegos, sistemas de recomendación, categorización, criptomonedas. A diferencia de otros activos, como el petróleo, aprender sobre el análisis de datos es una carrera muy universal, donde se trabaja sobre los mismos códigos y algoritmos en todas partes, solo es cuestión de saber utilizarlos y sacarles el provecho que potencialmente tienen.

    (*) Ezequiel Eliano, Director de la carrera Analítica Empresarial y Social del Instituto Tecnológico de Buenos Aires (ITBA).

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