¿Qué es el análisis de inteligencia artificial? (Con 3 Tipos)

Por el equipo editorial de Indeed

Publicado el 25 de marzo de 2022

Muchas empresas están integrando inteligencia artificial (IA) en sus procesos para recopilar datos y automatizar tareas simples. El análisis de IA puede ayudar a los líderes ejecutivos, los especialistas en marketing y los analistas de datos a identificar tendencias importantes rápidamente y tomar decisiones comerciales más inteligentes. Si trabaja en administración, investigación y desarrollo o marketing, es posible que le interese obtener más información sobre los análisis de IA y cómo usarlos. En este artículo, definimos el análisis de IA, lo comparamos con el análisis tradicional, exploramos tres tipos populares de análisis de IA que puede encontrar a lo largo de su carrera y compartimos algunas de las ventajas de usarlos.

¿Qué es el análisis de inteligencia artificial?

El análisis de IA se refiere a una forma avanzada de software que es capaz de exhibir comportamientos humanos para procesar y analizar grandes cantidades de datos. Por ejemplo, el análisis de IA aplica lógica y razonamiento para identificar tendencias importantes. A medida que un sistema de IA acumula más datos, continúa aprendiendo nuevas formas de procesar la información más rápido. Esto permite que la IA automatice ciertas tareas, como probar posibles combinaciones de datos para encontrar coincidencias y evaluar patrones.

Analítica de IA frente a analítica tradicional

Los equipos de científicos de datos pueden usar análisis tradicionales para recopilar y revisar manualmente información sobre eventos, incidentes y tendencias durante un período de tiempo determinado. Si bien los científicos de datos pueden usar análisis de IA y análisis tradicionales para probar hipótesis y tomar decisiones informadas, existen algunas diferencias clave entre estos dos métodos de investigación. Estas son algunas de las principales diferencias entre el análisis de IA y el análisis tradicional:

  • Los análisis tradicionales requieren que los humanos desarrollen y prueben hipótesis, mientras que los análisis de IA consultan los datos directamente en lugar de confiar en suposiciones.

  • Las habilidades, las capacidades y las limitaciones de tiempo de los analistas limitan la cantidad de datos que pueden procesar con el análisis tradicional, mientras que los sistemas de IA pueden analizar una cantidad infinita de datos y combinaciones.

  • Las empresas pueden usar análisis de datos tradicionales para generar informes sobre tendencias de datos y puntos en común, mientras que las empresas que usan análisis de IA pueden determinar qué es lo que realmente causa estos puntos en común en primer lugar.

  • Los científicos y analistas de datos interpretan el análisis tradicional utilizando su conocimiento avanzado de recopilación y evaluación de información, mientras que los líderes empresariales, los especialistas en marketing y otros profesionales pueden comprender el análisis de IA sin necesidad de completar programas de capacitación avanzados.

  • El uso de análisis tradicionales puede llevar horas, días o incluso semanas, mientras que el uso de análisis de IA suele tardar unos segundos.

3 tipos de análisis de IA

Comprender qué tipos de análisis de IA están disponibles puede ayudarlo a elegir los programas y algoritmos de IA adecuados para respaldar sus objetivos comerciales. Aquí hay tres tipos de análisis de IA que puede usar a lo largo de su carrera:

1. Descriptivo

Los análisis descriptivos de IA recopilan datos sobre eventos pasados ​​para determinar qué sucedió. El uso de IA para realizar análisis descriptivos requiere acceso a grandes cantidades de datos. Una vez que un sistema de IA acumula suficiente información, la clasifica agrupando eventos o puntos de datos similares. Esto ayuda al sistema de IA a crear patrones e identificar valores atípicos clave. Un ejemplo de cómo las empresas pueden usar el análisis de IA descriptivo es generar informes de la empresa. Esta puede ser una forma útil de identificar qué puede haber causado ciertos aumentos o disminuciones en el rendimiento general de una empresa.

2. predictivo

El análisis predictivo de IA pronostica algo que probablemente suceda en el futuro. Este método se basa en datos previos sobre eventos pasados ​​para identificar patrones y predecir cuándo pueden volver a ocurrir. El análisis predictivo de IA también puede ayudar a los profesionales a identificar nuevos eventos que pueden desarrollarse en función de las tendencias que descubren. Una forma en que las empresas pueden usar el análisis predictivo de IA es pronosticar los comportamientos de los consumidores. Por ejemplo, si alguien buscó recientemente nuevos lavavajillas en línea, es razonable predecir que puede comprar uno en un futuro próximo.

3. Prescriptivo

El análisis prescriptivo de IA es similar al análisis predictivo de IA, pero en lugar de centrarse en cuál es el resultado más probable, este método se centra en cuál debería ser el resultado en el futuro. Para determinar esto, el análisis prescriptivo de IA utiliza una combinación de datos previamente extraídos y datos en tiempo real para evaluar cuáles son las mejores opciones posibles para que los usuarios puedan tomar decisiones informadas.

Por ejemplo, muchos sistemas de GPS utilizan análisis prescriptivos de IA para determinar cuál es la ruta más rápida para que los conductores lleguen de un lugar a otro. Para proporcionar direcciones precisas, los sistemas GPS deben hacer referencia a datos anteriores sobre carreteras, así como a datos en tiempo real sobre proyectos de construcción en curso, condiciones climáticas y el flujo de tráfico. Al combinar toda esta información, los sistemas GPS pueden actualizar rápidamente las instrucciones de manejo que brindan para ayudar a las personas a llegar a sus destinos de manera segura y puntual.

Ejemplos de cómo aplicar el análisis de IA en los negocios

Comprender cómo las empresas usan el análisis de IA para tomar decisiones informadas y mejorar los resultados comerciales puede ayudarlo a identificar oportunidades para aplicar estos métodos en su organización. Aquí hay tres aplicaciones comerciales populares para análisis de IA:

1. Análisis de tecnología financiera

El análisis de Fintech se refiere a un segmento de análisis de IA que es específico de la industria financiera. Las instituciones financieras como bancos, casas de bolsa y firmas de inversión utilizan análisis fintech para escanear sus sistemas de seguridad y TI en busca de amenazas potenciales. Esto les ayuda a detectar debilidades, identificar riesgos y prevenir problemas de seguridad antes de que surjan. Mediante el uso de análisis fintech, estas empresas pueden ahorrar tiempo y proteger los activos de sus clientes.

2. Análisis de comercio electrónico

Muchas empresas de comercio electrónico utilizan análisis de IA para recopilar información sobre sus clientes. El uso de análisis de IA para este propósito permite a las empresas analizar continuamente los datos sobre los intereses, los comportamientos de compra y los hábitos de gasto de sus clientes. También facilita que las empresas comparen informes de ventas, detecten problemas e identifiquen tendencias del mercado. Las empresas de comercio electrónico pueden usar estos datos para ayudarlos a tomar decisiones importantes sobre sus productos, estrategias de marketing y métodos de distribución, lo que puede ayudarlos a aumentar sus márgenes de ganancias.

3. Análisis de telecomunicaciones

Las empresas de la industria de las telecomunicaciones utilizan análisis de inteligencia artificial de telecomunicaciones para monitorear los cambios en la red y el servidor. También conocido como análisis de telecomunicaciones, los profesionales pueden usar la IA para recopilar información importante sobre la calidad de la voz, la velocidad de Internet, la modulación del tono, la ubicación de roaming, la calidad del servidor y la velocidad de descarga. Luego, pueden usar esta información para detectar problemas, solucionarlos y desarrollar soluciones efectivas. Esto puede ayudar a las empresas de telecomunicaciones a brindar un mejor servicio a sus clientes.

Ventajas de la analítica de IA

Muchos profesionales optan por utilizar análisis de IA porque les permite automatizar el proceso de descubrimiento de datos. Los análisis de IA también son más precisos que los análisis tradicionales, lo que ayuda a los líderes empresariales y analistas a tomar decisiones más inteligentes. Algunas de las otras ventajas de usar análisis de IA incluyen poder:

  • Acumular y evaluar grandes cantidades de datos

  • Disminuir los costos de mano de obra

  • Aumentar las capacidades de resolución de problemas.

  • Identificar relaciones clave, patrones y tendencias.

  • Analice los indicadores clave de rendimiento (KPI) automáticamente

  • Pronosticar tendencias y escenarios del mercado

  • Desarrollar soluciones comerciales más completas y significativas

  • Promover la creatividad y generar preguntas reflexivas

  • Aumentar la velocidad y la agilidad

  • Mejorar la precisión

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