La IA y el Big data son dos conceptos que están completamente a la orden del día. Sin embargo, a pesar de la fuerte relación que existe entre ellos, es importante no confundirlos. A continuación analizamos en detalle las diferencias entre Big Data e Inteligencia Artificial tanto por si te interesa conocerlas o por si estás pensando en estudiar un máster de Big Data o un lugar para formarse en Inteligencia Artificial.
¿Cuáles son las diferencias entre Big Data e Inteligencia Artificial?
La inteligencia artificial y el big data son dos protagonistas en la industria 4.0. Estamos ante tendencias que buscan sacarle más partido a los datos.
A la hora de formarse en el ámbito de las nuevas tecnologías, muchos estudiantes las eligen, porque son verdaderamente apasionantes y sin duda están cambiando el mundo. De hecho, si se emplean juntas los resultados son increíbles.
En primer lugar, el big data se refiere a almacenar y procesar grandes cantidades de datos, ofreciendo información de valor a las compañías. Mientras que la IA se fundamenta en el uso de algoritmos para diseñar máquinas que puedan imitar las funciones y la lógica de una persona.
Aunque son conceptos que giran en torno a los datos, lo cierto es que por separado tienen objetivos diferentes. El big data pone a disposición de las empresas más información para que puedan mejorar en la toma de decisiones, encontrar solución a problemas que tienen respuesta o incluso ser capaz de detectar nuevos problemas que nadie sabía que existían pero que iban a acabar apareciendo.
Mediante el big data las empresas tienen una perspectiva más clara de todo, porque al contar con datos pueden detectar las dificultades más fácilmente y mejorar en la toma de decisiones. No se trata únicamente de recabar información, sino de disponer de datos que aporten valor. Eso hace el big data.
Por otro lado, está la IA, que es base para el aprendizaje automático. Entre sus múltiples usos, uno de los pioneros actualmente es en la detección de fraudes, dado que esta tecnología permite identificar a las empresas y comprobar que sean quienes dicen ser. Por lo que, está siendo de gran importancia para la banca.
Ambos conceptos, big data e IA giran en torno a los datos. Pese a todo, aunque por separado tienen usos diferentes, lo cierto es que tienen una interesante relación. Digamos que pueden trabajar en equipo y ser completamente complementarios.
¿Qué diferencias hay entre Data Mining Big Data machine learning inteligencia artificial y deep learning?
El Deep Learning es una nueva rama del Machine Learning. Esta, a su vez, es un campo de la IA Inteligencia Artificial. Asimismo, el Big Data es un conjunto de tecnologías independientes, lo que no le obliga a estar relacionado con la Inteligencia Artificial, puesto que por su propia definición se centran en la gestión de multitud de datos.
¿Qué tienen en común big data e IA?
En la industria 4.0, big data e inteligencia artificial tienen en común más de lo que de salida pueda parecer. Aunque persiguen funcionalidades diferentes por separado, la realidad es que el big data es una especie de input que recibe grandes cantidades datos y los estandariza para convertirlos en información útil y de valor.
Mientras que la inteligencia artificial es consecuencia de ese proceso. Lo que hace es aprovechar el output creado a partir de los resultados, para así desarrollar algoritmos en los programas para que puedan razonar, cómo hacemos las personas. Con lo cual es todo ventajas para las empresas.
Por ello, la tarea del big data es fundamental para la IA. Esa información es vista como su combustible, porque se nutre de esos datos procesados, los analiza y aprende de ellos, para así generar y reconocer patrones y poder desarrollar soluciones a medida.
La IA necesita los datos y los datos necesitan del big data. Con lo cual, son completamente complementarios y sin duda forman un gran equipo en esta industria 4.0 que no ha parado de crecer. De hecho, todavía queda un largo camino por delante. Por lo que formarse en estas tecnologías es una gran oportunidad.
En carreras como informática se ponen sobre la mesa estos conceptos y sin duda se habla acerca de su importancia, de su aplicación hoy y cómo van a cambiar las cosas en el día de mañana.
Claro que, elegir formación específica te puede cambiar la vida, porque es lo que te ayuda a convertirte en un experto en estas áreas. Además, son áreas que puedes estudiar juntas o por separado, dependiendo de la rama en la que te quieras especializar.
¿Es factible el análisis de datos con IA?
Sí. Además de utilizar los datos para entrenar la inteligencia artificial o ampliar su “conocimiento”, hay varios usos extendidos y que mezclan ambas disciplinas para llevarlas a un nivel superior:
- Detectar anomalías: se detecta la red de búsqueda, fallos o el estado del sistema de distribución gracias a toda la información obtenida.
- Reconocimiento de patrones: el aprendizaje automático juega un papel fundamental para encontrar e identificar un patrón concreto en los datos.
- Teorema de Bayes: proporciona información sobre la probabilidad del interés del cliente en un producto o servicio utilizando un patrón histórico.
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