Las herramientas basadas en Inteligencia Artificial son importantes para las organizaciones que buscan convertirse en empresas impulsadas por datos. Pero implementarlas no es suficiente: hay que saber utilizarlas de forma eficiente, interpretar los datos correctamente y entender para qué se van a utilizar.
En esta época de alta incertidumbre las empresas necesitan tomar decisiones basadas en datos y contar con información que les permita anticipar tendencias y disrupciones. Y para convertirse en empresas impulsadas por datos lo primero que requieren es tener un buen entendimiento de para qué se van a utilizar los mismos, además de contar con procesos y herramientas que les permitan hacer el filtrado y el análisis para convertirlos en información valiosa para el negocio.
Cuando los volúmenes de datos son muy grandes, se necesitan plataformas que permitan hacer lo anterior en forma automatizada, y que ofrezcan insights mediante un tablero, a fin de poder tomar decisiones más rápidamente y de forma más ágil.
Hoy las empresas deben tener una estrategia de recolección, gestión y almacenamiento de datos. Para ello el primer paso es generar un gran data lake y bases de datos donde guarden toda esa información de manera que la puedan explotar luego con los equipos de datos y las soluciones de analítica.
Una de las herramientas que se utilizan frecuentemente para la explotación de datos es la Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learning (ML), que justamente permiten manejar grandes volúmenes y llegar a conclusiones que le generen valor al negocio y responder preguntas de forma automatizada, que de otra forma requerirían de muchísimo tiempo.
De hecho, la plataforma en la nube AWS cuenta con soluciones para el manejo de datos, para convertir audio en texto y viceversa, para hacer chatbots y más. Todos estos servicios se pueden consumir directamente de la nube y desplegando muy poca infraestructura.
Obviamente no basta con adquirir estas herramientas. Actualmente hay que tener:
Una estrategia de IA y un workflow de datos.
El know how para utilizar las soluciones de IA de forma eficiente.
Saber interpretar los datos y entender para qué se van a utilizar.
De todas formas no es necesario tener personal interno para ocuparse de estos temas: hoy existen especialistas que pueden brindar este servicio a las empresas y proporcionar valor a un costo menor.
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