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Daniel Durán
Consultor de Grant Thornton
¿Sabías que detrás de cada recomendación de productos y predicción en las tendencias de consumo hay un proceso complejo de análisis de datos?
Cuando se busca la implementación de un modelo de inteligencia artificial se intuye que el objetivo de implementar este modelo es poder identificar patrones, tendencias y obtención de datos precisos para poder llevar a cabo la toma de decisiones importantes. Para ello, resulta esencial el análisis de datos sólido y bien definido, ya que sin datos de calidad y bien analizados, la IA no sería más que un conjunto de instrucciones sin sentido.
La importancia del análisis de datos recae en el proceso de la recolección, organización, limpieza e interpretación de la información con un simple objetivo: extraer conocimiento útil. Esto siendo esencial para la IA, ya que dependen completamente de los datos para poder entrenarlo y de esta forma, obtener un modelo que resulte funcional, con datos precisos, completos y bien estructurados.
En el análisis de datos la principal característica o su proceso más importante es la limpieza de datos, porque en la práctica los datos suelen tener errores, valores faltantes, información irrelevante, datos duplicados y pueden estar desestructurados.
Si estos problemas se presentan y no se realiza ningún plan o estrategia para solucionarlos, cuando se procede entrenar a la inteligencia Artificial se pueden llegar a generar errores, predicciones incorrectas e información errónea.
Bajo el supuesto que, se implementara un modelo de IA en una tienda para determinar qué productos se venderán más la próxima temporada. Si los datos históricos de ventas con los cuales se entrenó no pasaron por el proceso de limpieza, tendrán errores, fechas incorrectas o registro duplicados, lo cual puede llevar al modelo a sugerir productos equivocados, provocando que la tienda compre artículos que no se venderán y a la falta de los productos realmente importantes.
Por eso el hecho de realizar el análisis y la limpieza previa de los datos resulta fundamental, porque asegura que la información con la que se entrena es confiable y precisa, con lo cual podemos asegurar que las decisiones basadas en sus predicciones sean acertadas.
Otro aspecto que resulta esencial es la selección de las variables relevantes, ya que no todos los datos aportan un valor real y demasiada información puede confundir y bajar la eficiencia del modelo. El análisis ayuda a elegir las características más importantes, aumentando así la predicción y la eficiencia de la IA, donde se evita la sobrecarga de información que no aportan valor.
Para concluir, se puede llegar a una certeza: sin un análisis de datos sólido y bien definido, la inteligencia artificial no podría cumplir su papel, ya que es el puente entre la información y la acción inteligente, la cual permite convertir los datos en conocimiento y potenciar las decisiones y los resultados. Además, el análisis de datos no solo llega a abarcar la IA, sino que también puede ser implementada para diferentes herramientas donde podemos sacarles valor a los datos generados.
