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¿Cómo puede ayudar la IA en la visualización de datos?
La Inteligencia Artificial ha irrumpido en nuestras vidas con una fuerza comparable a muy pocas cosas en los últimos años y sin duda está suponiendo un cambio en los procesos con los que desde el sector digital hemos estado trabajando los últimos años. El potencial de la IA crece a pasos agigantados en todos los campos, adquiriendo cada vez nuevas habilidades que la hacen apta para nuevas aplicciones. Pero en uno de los campos en los que ya ha demostrado un enorme potencial desde hace tiempo es el análisis de datos.
La IA es herramienta muy eficaz para ayudar a las empresas a recopilar, procesar y representar datos. En un momento en que el volumen de datos que generan y manejan las empresas es cada vez mayor, su procesamiento requiere del uso de técnicas de aprendizaje automático y redes neuronales si se le quiere sacar el máximo partido. Por eso, en este artículo vamos a hablar de algunos de los beneficios de la IA en las técnicas de análisis y visualización de datos. Y también (para aportar una visión más realista) vamos a analizar algunos de los retos que plantea el uso de esta tecnología.
El análisis predictivo
De todas las ventajas que ofrece la IA aplicada a la visualización de datos, quizá esta sea la más destacada de todas. Porque la visualización de datos no solo sirve para interpretar y analizar lo que ya ha sucedido en nuestra empresa, sino que uno de sus usos más interesantes es el de poder saber qué es lo que va a suceder en un futuro, casi como a modo de oráculo.
Esto es posible gracias a que los datos encierran dos conceptos de gran utilidad: patrones y correlaciones.
Los patrones son comportamientos que se producen en intervalos regulares. Supongamos que tenemos un parque de atracciones. Aquí el número de visitantes suele seguir un patrón: como si fuera una montaña rusa, la afluencia sube los fines de semana, baja los días laborales y tiene picos durante los meses de verano, ya que es una actividad al aire libre que suele requerir de buen tiempo. Gracias a la visualización de datos, estos patrones suelen identificarse fácilmente porque presentan formas repetitivas. Pero además, con la IA, se pueden detectar patrones mucho más complejos.
Por su parte, las correlaciones son la fortaleza de vínculo que hay entre diferentes valores. Por ejemplo, siguiendo con el ejemplo de nuestro parque de atracciones, se podría establecer una correlación entre la afluencia (número de entradas vendidas) y el número de pases VIP adquiridos, ya que cuanto más colas se forman en las atracciones, más usuarios optan por comprar estos pases. Si dos valores muestran un comportamiento parejo a lo largo del tiempo, entonces decimos que están correlacionados. Incluso se puede establecer una regla matemática de correlación directa.
Estableciendo patrones y correlaciones se pueden generar previsiones. Pero detectarlos no siempre es algo tan obvio como en los ejemplos que hemos visto. Para identificar patrones y correlaciones sólidos con los que generar previsiones fiables, es necesario procesar grandes volúmenes de datos. Es precisamente aquí donde la inteligencia artificial puede desplegar todo su potencial, ya que no solo puede analizar datos rápida y exhaustivamente, sino que además una de las habilidades que primero desarrolló la IA es precisamente la de encontrar patrones y correlaciones.
Actualmente existen multitud de algoritmos de análisis predictivo que utilizan modelos estadísticos (como ARIMA y SARIMA) y de aprendizaje automático para analizar datos. Las herramientas basadas en Machine Learning pueden desarrollar capacidades de razonamiento autónomo, plantear hipótesis y establecer modelos de previsión de forma instantánea.
Análisis de sentimientos
Otra de los grandes usos que ya se le está dando a la inteligencia artificial en el campo del análisis de datos es la interpretación de sentimientos.
Los datos no siempre se miden por su cantidad, sino que a veces nos interesa profundizar más para saber antes si son buenos o malos, como pasa por ejemplo con las reseñas o las interacciones en redes sociales. Volviendo a tomar como ejemplo al parque de atracciones, si el equipo de marketing quiere medir correctamente el impacto de alguna de sus campañas en redes sociales no podría guiarse exclusivamente por el número de interacciones basándose en que tener muchas es algo bueno y tener pocas es algo malo: un comentario en una red social puede ser negativo o positivo, así que lo que realmente serviría para medir la eficacia de la campaña sería el haber conseguido mucha repercusión en redes sociales y que esta haya sido mayoritariamente de tipo positivo. Si no se hace así, los datos no serían de calidad y esto influiría negativamente en la precisión y la fiabilidad de los resultados que se saquen de ellos.
Gracias al procesamiento del lenguaje natural, la inteligencia artificial puede determinar si un fragmento de texto –como un post– es positivo, negativo o neutral, empleando métodos que son capaces de entender tanto la semántica de las frases como su contexto. Esto resulta muy útil, no solo para medir la efectividad de campañas concretas sino también para identificar tendencias generales en la percepción que los usuarios tienen de nosotros y de nuestro servicio, un valor que está muy correlacionado con otros valores y que por ello puede ser muy útil a la hora de hacer estimaciones.
Visualizaciones personalizadas
La IA también puede ayudar a personalizar las visualizaciones de datos en los dashboards. Gracias al lenguaje natural, los usuarios podrán usar la herramienta más fácilmente, realizando preguntas directas y recibiendo como respuesta una visualización de los datos que responda a su pregunta, escogiendo el métodos de codificación visual que sea más útil para ayudar a entender el dato y facilitar la toma de decisiones. También puede utilizar algoritmos de aprendizaje automático para entender las preferencias de los diferentes usuarios de la aplicación y así mostrar automáticamente los datos que se ajusten a sus consultas más habituales.
Retos de la inteligencia artificial en el análisis de datos
Hasta ahora hemos hablado de las posibilidades de la Inteligencia Artificial en la visualización de datos. Pero, como indicamos al principio, también vamos a hablar de desafíos que es importante abordar.
La principal preocupación acerca de la inteligencia artificial son sin duda los sesgos. Los datos pueden ser estrictamente correctos, pero no por ello representar fielmente una realidad. Estos sesgos pueden ser especialmente peligrosos, ya que determinados aspectos de la sociedad se sustentan en desigualdades e injusticias que se han perpetuado durante mucho tiempo. Por eso, si las nuevas decisiones se toman estrictamente en base a esos datos, estas serán en la misma medida injustas y tenderán a perpetuar e incluso aumentar una desigualdad que a su vez generará más datos sesgados.
Un ejemplo sería el uso de algoritmos por parte de las entidades bancarias para determinar el acceso al crédito de sus clientes: ¿se les niega la financiación a determinados colectivos porque se les considera grupos de riesgo? ¿O son grupos de riesgo precisamente porque durante mucho tiempo se les ha negado la financiación de proyectos? O por ejemplo, también es sesgado concluir que un hombre es más apropiado para un determinado puesto de trabajo que una mujer solo porque en base a los datos se establezca que hay muchos más hombres que mujeres ejerciendo ese puesto actualmente, sin entrar a considerar que quizá esa realidad se deba a que durante muchos años las mujeres no han podido acceder a ese puesto porque no estaba socialmente aceptado.
Por eso es importante que los algoritmos se diseñen de manera imparcial y equitativa y no repitan brechas de género, edad, etnia, etcétera…
Como puedes ver, la Inteligencia Artificial es actualmente la herramienta fundamental para que las empresas logren una ventaja competitiva. Gracias a ella se pueden procesar más datos, más rápidamente y de forma más precisa, y representarlos de modo que se puedan comprender, analizar y utilizar para tomar decisiones importantes para el negocio. No es de extrañar que el 65 % de las empresas asegura tener previsto aumentar su gasto en análisis de datos mediante IA próximamente.
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