Los modelos y técnicas que se encuentran en tendencia en cuanto a Inteligencia Artificial (IA) surgieron hace varias décadas y, apenas, han sufrido variaciones desde su concepción.
Por ejemplo, los modelos basados en redes neuronales artificiales, en particular los denominados de Deep Learning (algoritmos que buscan relaciones profundas en datos numéricos, usando estructuras de redes neuronales artificiales y una computación muy intensa), tienen su origen en propuestas presentadas en los años siguientes a la Segunda Guerra Mundial, así lo revela un estudio de OBS Business School.
Básicamente se le puede considerar la disciplina del ámbito de la computación y los sistemas de información que pretende simular computacionalmente comportamientos humanos que pueden ser considerados como inteligentes.
Hay diversas ramas dentro de la IA, como la visión artificial o la robótica, además de la proliferación del almacenamiento y uso de datos de forma masiva.
El informe de OBS explica que allí entra a jugar un papel relevante la ‘analítica de datos’, la cual se suele enmarcar como una parte esencial de lo que se denomina ‘Inteligencia de Negocio’ (Business Intelligence, BI) y se suele definir como la capacidad de transformar datos en información para ayudar a gestionar una empresa desde los procesos, aplicaciones y prácticas que apoyen la toma de decisiones ejecutivas.
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José Ángel Olivas Varela, profesor y colaborador de OBS Business School, sostuvo que en la actualidad el “científico de datos” (data scientist) es una figura muy demandada, pero con escasa oferta en ambientes profesionales.
Además, expresó que la necesidad de un análisis inteligente de datos en todas las empresas y entidades provoca la demanda de diversos profesionales de múltiples ámbitos.
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