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Actualidad (28 Junio 2019)

IA y Big Data... confusión ¿Intencionada?

Cuando se habla de Inteligencia artificial, en ponencias y presentaciones especializadas, es frecuente ubicar la IA dentro del ámbito Big Data.
 
Es un craso error, que personalmente, entiendo obedece a la colateral intención comercial de "crestear" sobre la ola del momento, en términos de moda, es decir: Big Data.
 
A esta intención, podríamos añadirle otra, aún más "maquiavélica", desde mi punto de vista. Alejar de los gestores el uso "accesible" al Machine Learning en su día a día, convirtiéndolo en una "nebulosa maraña" inmanejable para quien no tenga acceso a un equipo con técnicos especializado y "posibilidades Big Data" (a las que evidentemente, tú, en tu portátil... piltrafilla tecnológica... no puedes ni soñar acceder...).
 
Pues es falso, y la asimilación entre IA y Big Data, no obedece a la realidad. Evidentemente en muchos proyectos IA, puede ser necesario disponer de capacidades Big Data, pero en la mayoría, no lo es, y esto rompe un paradigma que las grandes consultoras tecnológicas tratan de inculcar, para vendernos ecosistemas Big Data, no siempre necesarios.
 
Si por ejemplo, queremos analizar la propensión a baja de clientes, en base a multitud de parámetros disponibles como son: NPS, facturación, canales y frecuencia de contacto, incidencias, perfil, sentiment en speech analytics, etc... No es en absoluto un "problema Big Data". Evidentemente no es un análisis trivial, y el desarrollo de modelos precisos Machine Learning requiere conocimiento y rodaje, pero son proyectos tecnológicamente accesibles y desarrollables desde "un portátil", sin ecosistemas Hadoop, Spark ni computación distribuida... ni muchas de las cosas que nos hacen creer como imprescindibles.
 
Angel Vázquez García
Socio Director eCUSTOMER
Director Programa Superior Online Dirección y Gestión Servicio al Cliente ESIC/ICEMD
Socio Fundador AEERC