Sin embargo, este proceso de cambio va mucho más allá, a medida que se van incorporando soluciones tecnológicas avanzadas como el machine learning, deep learning y blockchain, en ámbitos tan dispares como la sanidad, educación, finanzas o el sector industrial.
En este contexto de incesante cambio y evolución tecnológica, los datos juegan un papel decisivo. La necesidad de disponer de datos estructurados y correctamente etiquetados es la clave para el control de los procesos y la toma de decisiones de cualquier organización. Sin embargo, esta tarea que en un principio puede parecer sencilla, requiere de un análisis y gestión previa de elevados volúmenes de datos, en muchos casos no estructurados. Un ámbito donde las tecnologías como la Inteligencia Artificial (IA) juegan un papel esencial.
Para poder comprender un poco más de cerca la importancia del análisis y la gestión de los datos a través de las diferentes soluciones tecnológicas, podemos tomar como referencia las mencionadas en la presente publicación.
En primer lugar, el machine learning es una disciplina de la Inteligencia Artificial basada en el desarrollo de algoritmos que permiten a los ordenadores detectar patrones y realizar predicciones entre diferentes tipos de datos, los cuales, han de ser suficientes, representativos y no contener sesgos. Algunos ejemplos de aplicaciones de machine learning en el mundo empresarial los encontramos en los asistentes de reconocimiento de voz y los sistemas de recomendación de productos.
En segundo lugar, la realidad aumentada consiste en la incorporación de datos e información digital en un entorno real a partir del reconocimiento de patrones. Esta tecnología posee un importante valor como herramienta comercial, ya que aporta un valor añadido extra al proceso de compra del consumidor.
En tercer lugar, el blockchain se fundamenta en una red global de nodos que emplean el mismo protocolo de comunicación, con la finalidad de gestionar una base de datos, organizada en bloques de transacciones relacionadas entre sí y protegidas criptográficamente. Actualmente, esta tecnología que nació ligada al mundo financiero es utilizada por otros sectores como el de la logística, mejorando el proceso de trazabilidad de los productos.
Por último, el deep learning es un tipo de tecnología que imita el funcionamiento del sistema neurológico de un ser humano. De tal forma, que una máquina es capaz de razonar y extraer sus propias conclusiones mediante el uso de múltiples capas de procesamiento. Se trata de un tipo de tecnología más avanzada que el machine learning y que, a día de hoy, es muy utilizada por sectores como el bancario para reducir el fraude en las operaciones financieras.
Todas estas tecnologías se nutren de los datos como principal activo para optimizar continuamente los procesos, mejorar la experiencia de los clientes y ayudar a las organizaciones a ser mucho más resilientes ante los puntos de inflexión del mercado. Sin embargo, todavía queda mucho camino por recorrer para lograr que las empresas implementen este tipo de tecnologías y apuesten por la innovación, como un primer paso hacia el nuevo modelo de industria inteligente o 4.0.
