viernes, octubre 7, 2022

Conoce de manera sencilla los conceptos de IA, Cloud o Big Data

Big data, machine learning o IA. Son algunos de los términos tecnológicos de moda, sin embargo, no todas las personas llegan a conocer en profundidad y siguen generando algunas dudas. Por ello, SAS, compañía especializada en analítica, ha lanzado #PersonasCurioSAS, una campaña que pretende informar y acercar estos conceptos tan utilizados en los últimos años a las mentes más curiosas.

Por Redacción, 22 de septiembre de 2022

Como parte de la campaña, SAS ha recopilado seis de los conceptos más escuchados en el mundo de la tecnología y son los propios empleados de la compañía los encargados de explicar el significado de dichas temáticas, así como su funcionamiento o su aplicación en nuestro día a día.

Inteligencia artificial

La inteligencia artificial está en boca de todos. “Se trata de hacer que las máquinas imiten el comportamiento humano para hacer la vida más fácil” afirma Cristina Pérez, experta en IA. Hoy en día se buscan productos que sean cada vez más inteligentes porque resuelven tareas cotidianas, como por ejemplo una maceta, pretendiendo que ésta sea la que se encargue de regar y que las personas puedan emplear el tiempo en otras cosas. “Incluso se puede implementar en casos más trascendentes, como ayudar a un médico a detectar un tumor que se tenga que investigar con más detalle”.

Machine learning

Aplicaciones como Spotify o Netflix guardan en una base de datos todos los patrones de conducta de sus usuarios, tanto de su comportamiento como de sus gustos. “De esa manera, basándose en esos patrones, las aplicaciones ofrecen listas, películas o series que seguramente sean las que más se adecúen a los gustos de cada persona” detalla Amaya Cerezo, experta en machine learning en SAS. En este sentido, el mayor beneficio que aportan los modelos de machine learning es la automatización de procesos, aportando agilidad y rapidez en la toma de decisiones.

Big data

Para Núria Marcó, experta en big data en SAS, el término big data lo definen sus propias palabras: gran volumen de datos. “Principalmente se recoge la información de varias fuentes de datos, se almacenan, y se procesan de una forma distribuida” señala. Un ejemplo sería la gestión del tráfico de las grandes ciudades. Si se conocen datos de cómo se mueven los coches en tiempo real, gracias al big data, se pueden gestionar bien los recursos y hacer que el tráfico sea más fluido.

IoT o internet de las cosas

El internet de las cosas lo define Francisco Vílchez, experto en IoT, como el conjunto de dispositivos interconectados entre sí (desde sensores hasta unas zapatillas) a través de una red o internet. Desde el punto de vista tecnológico, el IoT ha provocado dos factores: la reducción del coste de los sensores, y, sobre todo, la capacidad de procesar toda la información que dan estos dispositivos. “El IoT va a permitir en un futuro a distintas empresas o gobiernos recoger una mayor cantidad de información para tomar mejores decisiones” concluye Francisco.

Cloud

El cloud es un tipo de tecnología que permite acceder a servidores y otro tipo de servicios a través de internet, desde cualquier lugar y en cualquier momento. Los datos se alojan en esta nube y se puede acceder a ellos de forma instantánea. “Esta tecnología se basa en un sistema que, a partir de una infraestructura física, se divide en partes más pequeñas de forma que cada usuario u organización pueda utilizar esa pequeña “parcela” para todas sus tareas de procesamiento o almacenamiento” explica Ignacio Rodríguez, experto en cloud. 

Analítica avanzada

“La analítica avanzada es el paraguas bajo el cual se encuentran todos los algoritmos matemáticos que permiten analizar la información, predecir lo que va a pasar y tomar decisiones al respecto”. Así lo define Violeta Gallego. Conocer qué tipo de problemas se quieren resolver es crucial para determinar qué tipo de analítica se tiene que utilizar. La estadística descriptiva se centra en el análisis de información, para entender lo que pasó y por qué pasó; la analítica predictiva se centra en predecir qué va a pasar mañana basándose en los datos pasados; y la analítica prescriptiva busca optimizar los recursos y tomar mejores decisiones, una vez que se conoce el pasado y lo que puede pasar.

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