En la era digital, el avance de la inteligencia artificial (IA) ha transformado numerosas industrias, desde la salud hasta las finanzas, gracias a su capacidad para procesar y analizar grandes volúmenes de datos.
Sin embargo, para comprender plenamente el alcance y el potencial de la IA, es fundamental conocer los diferentes tipos de datos que utiliza y cómo estos se integran en sus sistemas.
Comprendiendo los datos: estructurados, semiestructurados y no estructurados
Comprendiendo los datos: estructurados, semiestructurados y no estructurados
Los datos estructurados son aquellos que están organizados en un formato predefinido, de fácil acceso y manejo. Ejemplos comunes de datos estructurados incluyen: números de teléfono, fechas y otros datos textuales que pueden ser organizados fácilmente en listas o bases de datos, ya que estos atributos son universales y comprensibles en cualquier sistema.
Herramientas como Power BI utilizan datos estructurados para generar gráficos y reportes, extrayendo información de bases de datos o archivos de Excel que están interrelacionados.
Los datos semiestructurados combinan elementos de los datos estructurados y no estructurados, por ejemplo, el correo electrónico, ya que cuenta con componentes estructurados, como el destinatario y el asunto, pero el cuerpo del correo es texto no estructurado.
Otro ejemplo son los modelos BIM (Building Information Modeling), donde los datos están organizados a un nivel meta, pero requieren aplicaciones específicas para su interpretación.
Por otro lado, los datos no estructurados no se organizan según un formato o esquema predefinido, lo que los hace más difíciles de almacenar, gestionar y analizar, y a pesar de estos desafíos representan una fuente rica y valiosa de información para la inteligencia artificial.
Las imágenes, ya sean fotografías o gráficos, no siguen un formato estructurado. Sin embargo, pueden contener metadatos, como la fecha de captura, que aportan algo de estructura. Los videos también entran en esta categoría, ya que contienen una secuencia de fotogramas acompañada de audio, sin una organización predefinida.
Archivos como documentos de Word y PDF contienen información en un formato textual libre, sin una estructura estándar que permita un fácil acceso y análisis.
Los textos en redes sociales, como Tweets o publicaciones en Facebook, son ejemplos de datos no estructurados, ya que el contenido principal es libre y variado, aunque pueden contener elementos estructurados como hashtags y menciones.
Procesamiento y análisis
Procesamiento y análisis
Para extraer valor de los datos no estructurados, se utilizan técnicas avanzadas de procesamiento de lenguaje natural (NLP), como:
- NLP para texto: nos permite analizar grandes cantidades de texto para identificar patrones, temas y sentimientos.
- Reconocimiento de imágenes: los algoritmos de visión por computadora pueden clasificar y etiquetar imágenes, identificar objetos y reconocer rostros.
- Análisis de videos: las técnicas de análisis de video pueden segmentar y etiquetar escenas, detectar movimiento y extraer metadatos contextuales de los fotogramas.
Desafíos
Desafíos
Trabajar con datos no estructurados presenta varios desafíos, incluyendo la necesidad de herramientas especializadas para su procesamiento y análisis. La limpieza y organización de estos datos son procesos complejos y laboriosos, en comparación con los datos estructurados.
Inteligencia Artificial: fundamentos y aplicaciones
Inteligencia Artificial: fundamentos y aplicaciones
En el contexto del Big Data, los datos no estructurados constituyen una porción significativa de la información generada y se estima que aproximadamente el 80% de todos los datos en el mundo son no estructurados. El resto incluye chats, correos electrónicos, transcripciones de voz y publicaciones en redes sociales, los cuales requieren procesamiento y limpieza para ser útiles.
Esta abundancia destaca la importancia de desarrollar métodos efectivos para su análisis, permitiendo a la inteligencia artificial aprender y adaptarse a partir de una vasta y variada fuente de información.
Y para que una máquina pueda aprender y resolver problemas, necesitamos formular la pregunta correcta, tener la información adecuada y aplicar el modelo de interpretación correcto.
Tipos de IA
Tipos de IA
Existen dos tipos principales de inteligencia artificial:
IA Estrecha (Narrow AI): la IA estrecha, también conocida como IA débil, se refiere a sistemas diseñados para realizar tareas específicas. Estos sistemas están programados para realizar una sola función o un conjunto limitado de funciones. No tienen conciencia ni entendimiento general del mundo, y no pueden realizar tareas fuera de su propósito programado.
Ejemplos de IA Estrecha:
- Asistentes virtuales: Siri, Alexa y Google Assistant son algunos ejemplos. Pueden realizar tareas como responder preguntas, establecer recordatorios y controlar dispositivos inteligentes.
- Motores de recomendación: plataformas como Netflix y Amazon utilizan motores de recomendación para sugerir películas, series o productos basados en el comportamiento y preferencias del usuario.
- Chatbots: utilizados en servicios de atención al cliente, nos ayudan a responder preguntas frecuentes y proporcionar asistencia básica a los clientes.
IA General (General AI): la IA general, o IA fuerte, es aquella que posee una capacidad cognitiva similar a la de los seres humanos. Este tipo de IA no solo puede realizar tareas específicas, sino que también puede entender, aprender y aplicar su conocimiento a una amplia gama de actividades, pues tiene la capacidad de razonar, planificar y resolver problemas de una manera más flexible y adaptativa.
Componentes
Componentes
Para construir sistemas de IA, se utilizan enfoques como los “sistemas expertos y los sistemas de búsqueda”. Los sistemas expertos utilizan reglas jerárquicas de "si esto, entonces aquello", mientras que los sistemas de búsqueda encuentran relaciones entre conceptos.
Sistema experto y árbol o sistema de búsqueda (Search tree)
Planificación de contingencias
Planificación de contingencias
El machine learning, una parte integral de la IA, se puede clasificar en aprendizaje supervisado, no supervisado y de refuerzo. El aprendizaje supervisado utiliza datos etiquetados para entrenar modelos, el no supervisado encuentra patrones en datos no etiquetados, y el aprendizaje de refuerzo utiliza recompensas para optimizar el comportamiento del modelo:
- Machine Learning (ML): es un subconjunto de la IA que implica el uso de algoritmos y modelos estadísticos para que las computadoras realicen tareas específicas sin usar instrucciones explícitas, basándose en patrones y deducciones. Se puede aplicar en tareas como la clasificación, el clustering y la regresión. Por ejemplo, un modelo de clasificación puede identificar si una imagen contiene un gato, mientras que el clustering agrupa datos similares y la regresión predice valores basados en datos históricos.
Para implementar el machine learning, es crucial seguir ciertos pasos: definir el problema, recolectar y limpiar datos, seleccionar un modelo, entrenarlo y evaluar su rendimiento, así como tener un objetivo claro y datos de calidad.
El machine learning puede realizar diferentes tareas como clasificación, agrupación y regresión.
La inteligencia artificial es una herramienta poderosa que tiene el potencial de transformar múltiples industrias. Sin embargo, su eficacia depende en gran medida de los datos que la alimentan.
Es importante reconocer que la inteligencia artificial puede tener sesgos, ya que aprende de los datos proporcionados por los humanos. Si los datos están sesgados, la IA también lo estará. Por lo tanto, es esencial tener criterios claros y precisos al construir y entrenar modelos de IA para minimizar estos sesgos y asegurar resultados justos y precisos.
Con la información adecuada y un enfoque riguroso, podemos utilizar la IA para resolver problemas complejos y mejorar nuestra vida diaria. ¿Tienes alguna duda de cómo una gestión de datos puede beneficiar dentro de tu proyecto? ¡Escríbenos!
Hendrick Muñoz
Director General KINENERGY
Director General KINENERGY
Ingeniero Mecatrónico con maestría en BIM Management. Cuenta con los certificados de CEM, PMP, LEED AP, CEAM, BEAP, BCxP, EDGE Auditor. Ha trabajado en proyectos de infraestructura crítica, generación de energía, industriales y comerciales. Actualmente, se desempeña como director General de KINENERGY.
Referencias:
Leshchinskiy, Brandon. AI 101.
MIT Open Course Ware. RES.6-013 AI 101. Otoño 2021
