El concepto de Inteligencia Artificial fácilmente se puede confundir con otras tecnologías, por esto es que los profesionales y personas deben tener presentes estas diferencias.

Aquí abordaremos las diferencias clave que existen entre la IA y el análisis predictivo, y es que a menudo se usan indistintamente y son prácticamente sinónimos.

Las organizaciones, así como los proveedores de software que satisfacen, han aprovechado en gran medida los análisis para proporcionar información más profunda más allá de la búsqueda indexada básica, que generalmente implica aplicar la lógica booleana a palabras clave, rangos de fechas y tipos de datos.

Los conceptos de búsqueda se han expandido para filtrar metadatos específicos de la aplicación (por ejemplo, análisis de listas de distribución de correo, tiempo de inicio de sesión de la aplicación, tiempos de inicio de sesión / cierre de sesión / inactividad en salas de chat y colaboración, etc.). La búsqueda de hoy también incluye capacidades avanzadas como la derivación y la lematización (métodos para hacer coincidir consultas con diferentes formas de palabras) y la búsqueda de proximidad, lo que permite a los buscadores encontrar la esquiva aguja en el pajar.

Las últimas características que están creando alboroto dentro del espacio de gobierno de la información son análisis (o análisis predictivo) e IA.

Esto es lo que necesita saber sobre análisis predictivo frente a IA y por qué las diferencias son importantes.

• Analítica, definición

El análisis (o análisis predictivo) utiliza datos históricos para predecir eventos futuros. Por lo general, los datos históricos se utilizan para construir un modelo matemático que capture tendencias importantes. Ese modelo predictivo se usa luego en los datos actuales para proyectar lo que sucederá después, o para sugerir acciones a tomar para obtener resultados óptimos.

La analítica tal como la conocemos tiene profundas raíces en la ciencia de datos. Combinado con la capacidad de ver datos archivados en un análisis de tipo más 3D, el análisis puede proporcionar una visión más profunda más allá de la búsqueda booleana básica.

Según la historia y los resultados anteriores, las organizaciones pueden obtener una visión más profunda de las tendencias y patrones con respecto a los empleados, clientes y competidores. También puede mitigar el riesgo y predecir el éxito y la seguridad. Esto es el resultado de capturar y analizar datos actuales de múltiples canales, incluidos correos electrónicos, archivos, mensajes instantáneos, aplicaciones CRM, bases de datos relacionales, herramientas de colaboración y redes sociales.

“Con el aumento de la competencia, las empresas buscan una ventaja para llevar productos y servicios a mercados concurridos. Los modelos predictivos basados ​​en datos pueden ayudar a las empresas a resolver problemas de data de nuevas maneras ”, señala Mathworks.

• ¿Cómo se diferencia de la inteligencia artificial?

La IA ha existido por mucho tiempo. Pero el aprendizaje automático se está desarrollando realmente.

El Machine Learning (ML), una técnica de IA, es una continuación de los conceptos en torno al análisis predictivo, con una diferencia clave: el sistema de IA puede hacer suposiciones, probar y aprender de forma autónoma. La inteligencia artificial es una combinación de tecnologías, y el aprendizaje automático es una de las técnicas más destacadas utilizadas en el gobierno de la información para obtener información más profunda sobre los datos.

En el ML, los algoritmos son datos «alimentados» y se les pide que los procesen sin un conjunto predeterminado de reglas y regulaciones. El análisis predictivo es el análisis de datos históricos, así como datos externos existentes para encontrar patrones y comportamientos.

El Machine Learning generalmente funciona combinando grandes cantidades de datos con procesamiento rápido e iterativo y algoritmos inteligentes, lo que permite que el software aprenda automáticamente de patrones o características en los datos.

• Uso del análisis predictivo

Un buen ejemplo de análisis versus inteligencia artificial sería que los minoristas en línea utilizan hábitos de búsqueda y compra para predecir la próxima compra probable de un cliente y luego apunten a sus anuncios y correos electrónicos publicitarios basados ​​en esa predicción.

• Análisis de comportamiento

Otro ejemplo de análisis predictivo es el análisis de comportamiento. Supongamos que un usuario es el representante de ventas líder de una empresa de fabricación rentable. Él conoce bien su industria y, a menudo, crea contenido líder para su empresa, que el departamento de marketing encuentra con deleite.

El usuario está a punto de cerrar la cuenta más grande en la historia de la compañía. Su uso típico de los casi 1,000 archivos en el sistema de administración de registros de la compañía y / o SharePoint es acceder a los archivos de dos a cuatro veces por semana y descargar un promedio de ocho documentos.

Detrás de escena, los análisis están rastreando el acceso de la persona tanto a las aplicaciones como a los archivos y están utilizando el ML básico para registrar su comportamiento. Al final del trimestre fiscal, el usuario accedió a más de 275 documentos, y ha descargado más de 100 documentos en las últimas 36 horas.

Pero todo puede no ser como parece. El análisis predictivo puede determinar que éste no recibió su bonificación o promoción para el trimestre, y está descargando archivos para renunciar y llevar «su» propiedad intelectual a un competidor o para iniciar su propia empresa.

Al identificar el patrón de comportamiento inusual, la analítica predictiva (de comportamiento) está actuando en este caso como un sistema de detección de renuncia temprana. Esto es particularmente útil para las organizaciones que buscan mitigar el riesgo.

Estamos muy lejos del momento en que un sistema de IA piense por sí mismo. La esperanza es que habremos enseñado a estos sistemas a discernir.