MADRID, 9 Ene. (Portaltic/EP) -
La responsabilidad detrás de los algoritmos y la ética de la Inteligencia Artificial (IA), la analítica integrada, los servicios extremo a extremo y la economía compartida son algunos de los nueve puntos que marcarán la evolución del segmento de Analytics en 2019.
Para el director del Centro de Analítica Avanzada de Fujitsu en EMEIA, Albert Mercadal, se señala como "muy importante" poder demostrar la imparcialidad de las decisiones automáticas tomadas por los sistemas de IA.
El reglamento general de protección de datos (RGPD) y otras regulaciones de datos elevarán la importancia de la responsabilidad del algoritmo, la capacidad de comprender por qué la IA ha tomado ciertas decisiones, especialmente en sectores altamente regulados como la banca o la salud.
Como explica el directivo, los algoritmos aprenden de los datos, y estos a veces se basan en decisiones humanas que no siempre son justas. Por ello, la eliminación de cualquier injusticia en las decisiones automáticas que toman los sistemas de IA se volverá más importante en un futuro próximo.
El aprendizaje profundo ('deep learning') y los grafos de conocimiento están empezando a remplazar el aprendizaje automático tradicional. Los grafos de conocimiento, como indica Mercadal, son sistemas representativos que nos ayudan a explicar cómo se comportan y toman decisiones los sistemas de IA.
En su aplicación a las empresas, otorgarán las herramientas y la comprensión necesaria para el negocio, así como una respuesta a las nuevas presiones normativas.
En cuanto a la analítica integrada, este año se verá un mayor uso de algoritmos integrados e inteligencia en los procesos de negocios existentes. Cuando se combinan con la automatización de procesos robóticos (RPA) con la analítica y la IA, se produce un gran impacto en la efectividad de las operaciones diarias del negocio, consiguiendo una mayor simplicidad, automatización, velocidad y servicio, todo esto logrado a un menor coste y mayor eficiencia.
Por otra parte, en referencia a Edge Analytics, mientras la analítica se realice en la nube, en entornos locales de alto rendimiento o una combinación híbrida de ambos, se verá una mayor demanda de los usuarios por conseguir un rendimiento mejorado en el extremo o campo, impulsado por casos de uso que requieren latencias más cortas.
En 2019, como señala el directivo, se verán sistemas analíticos ejecutándose en los propios dispositivos de Internet de las Cosas (IoT, por sus siglas en inglés), especialmente en los segmentos de 'manufacturing' y 'utilities'.
Sobre las arquitecturas enfocadas a la gestión de eventos, en el presente año se producirá un auge de estas arquitecturas de IA, donde los procesos 'end-to-end' recopilar datos, procesarlos, evaluar y hacer predicciones, tomar decisiones y activar procesos serán la nueva normalidad.
Asimismo, la falta de capacidades se presenta como un problema importante cuando se implementan proyectos de analítica avanzada. Las empresas incrementarán sus inversiones en herramientas que ayuden a sus analistas de negocios y científicos de datos, a utilizar técnicas analíticas avanzadas, a pesar de no ser expertos técnicos.
Por otra parte, proporcionar analítica avanzada para los clientes significa tener en cuenta una amplia gama de factores, algunos, como explica el directivo, potencialmente contradictorios, como políticas de gestión de datos, escalabilidad, heterogeneidad del entorno, entre otros. Para que esto sea posible y garantizar el valor para el negocio, se requieren proveedores de servicios de analítica de datos que puedan ofrecer soluciones de extremo a extremo.
Por último, Mercadal refiere la economía compartida. Gracias a ella, encontrar las habilidades y experiencia necesarias para resolver un problema específico será más fácil utilizando la co-creación.
