Data Science e Inteligencia Artificial (AI): cómo este dúo puede ayudar en el reconocimiento de patrones
Si los datos son el nuevo petróleo, saber utilizarlos es aún más valioso. Pero, ¿cómo reconocer patrones? Ahí es donde entra en juego la Inteligencia Artificial (AI). Descubra cómo DS + AI pueden generar valor para su empresa.
Es posible que haya oído hablar de esta famosa frase: “los datos son el nuevo petróleo». Aquí, en nuestro contenido, la hemos repetido varias veces. Y ya sabes qué más puede ser valioso: el reconocimiento de patrones. Tranquilo, ya llegaremos a eso.
Aunque tiene todo que ver con la realidad aquí en MJV, esa frase no es nuestra. El autor es Clive Humby, un matemático británico del campo de la ciencia de datos.
«Los datos son el nuevo petróleo. Es valioso, pero si no se refina, no se puede utilizar realmente. Hay que convertirlos en gas, plásticos, productos químicos, etc. para crear una entidad valiosa que impulse actividades rentables; así que los datos también hay que detallarlos, analizarlos para que sean valiosos.»
Estamos de acuerdo… al menos en algunas partes. Tranquilo, Clive no se equivoca. Vamos a explicarlo.
En MJV sabemos lo valiosos que son los datos. Entre otras cosas porque es algo que nuestros científicos de datos nunca nos dejan olvidar. Incluso tenemos un laboratorio de innovación que aúna diseño, datos, tecnología y arte para apoyar la creación del futuro de los negocios. Pero de eso hablaremos más adelante, junto con nuestra historia de éxito.
Sin embargo, nuestra visión es que los datos son la nueva kriptonita. Sí, la piedra de las historias de Superman. Es muy poderosa, pero capaz de debilitar y hacer vulnerables a quienes no la manipulan correctamente.
Si no sabes manipular tus datos en función de ellos, estarás debilitado y condenado a perder tu activo más valioso: el cliente.
Ahí es donde entra en juego la Inteligencia Artificial. De hecho, es la unión de Data Science + Inteligencia Artificial (AI) lo que te ayudará a capturar datos, limpiarlos y entenderlos, extrayendo información valiosa e insights para tomar decisiones inteligentes y eficientes. Y, a partir de ahí, generar valor para el negocio.
Echa un vistazo a este artículo para entender cómo AI utiliza el reconocimiento de Patrones para ayudarte, ¡y por qué no es algo malo!
¿Qué es el reconocimiento de patrones?
El reconocimiento de patrones es la tarea de identificar, dentro de un grupo de elementos diferentes, combinaciones que se repiten. Y aquí podemos hablar de un sinfín de elementos: desde un código binario hasta comportamientos que indican fraude en un sistema.
«Sin datos no eres más que otra persona con una opinión».
Esta frase es de W. Edward Deming, estadístico, profesor universitario, autor, conferenciante y consultor estadounidense.
Lo que quiere decir con esto es que hoy en día ya no hay lugar para las suposiciones. Todo se basa en datos. Los datos están en todas partes y, sí, todo gira en torno a ellos.
Sin embargo, para consumir datos y extraer ideas valiosas hay que saber manejarlos adecuadamente. De nada sirve tener un mar de datos si no sabes coger la ola adecuada y te ahogas en ella.
En este sentido, el reconocimiento de patrones ayuda a separar el grano de la paja. Porque identifica un conjunto de características similares. Con ello, puedes reconocer un patrón preestablecido y actuar cuando se produzca.
Cómo funciona el reconocimiento de patrones
Cuando pensamos en el reconocimiento de patrones por parte de los humanos parece una tarea fácil, ¿verdad? Todo lo que hay que hacer es recopilar información y hacer una comparación simple para llegar a un resultado final.
Para la Inteligencia Artificial, que no tiene la misma capacidad que el cerebro humano, este proceso es un poco más difícil. Vamos a explicarlo a través de dos ejemplos muy comunes en nuestra vida cotidiana.
Seguro que tienes una cuenta de correo electrónico y un smartphone. Así que podemos decir que todos los días estás en contacto con el reconocimiento de patrones por parte de la Inteligencia Artificial.
- El filtro antispam de tu correo electrónico
Trabaja todos los días, a todas horas, separando lo que identifica como spam de lo que es realmente útil e importante para ti. Probablemente estés muy agradecido por no tener que empezar el día viendo una bandeja llena de correos electrónicos que no son relevantes.
¿Y cómo hace esto por ti la Inteligencia Artificial? Sencillo: basta con comprobar el número de destinatarios de un correo electrónico. Según los ajustes previamente programados, el gestor identifica que ese mensaje debe clasificarse en otra categoría: basura, spam, promoción, social, etcétera.
- Reconocimiento facial en fotos
Es posible que alguna vez te hayas encontrado con un álbum en tu móvil en el que sólo aparecen fotos de una determinada persona. La cara es un patrón que puede leerse fácilmente como una secuencia de datos y clasificarse en un grupo.
¿Sabe cómo ocurre esto? El clasificador buscará patrones (es decir, datos) que están en todas las caras humanas: ojos, boca, nariz, orejas.
Al encontrarlos, pasa al segundo paso: las proporciones. Comprobar la simetría de los ojos y la distancia de éstos a la boca garantizará que el patrón encontrado es de un humano y no de un animal, por ejemplo.
Si todo es como se espera, voilà: ¡reconocimiento de patrón realizado con éxito!
Lo mismo ocurre en páginas web, aplicaciones, lectores de retina, biometría, lectura del código de barras de un paquete, reconocimiento de voz, etc.
Estos son sólo dos ejemplos sencillos, pero hay muchas otras aplicaciones. La ciencia, la medicina, la agricultura e incluso las aplicaciones gubernamentales pueden utilizar el reconocimiento de patrones. Hablemos de ello a continuación. ¡Sigue con nosotros!
Principales usos y aplicaciones del reconocimiento de patrones
Sistema capaz de organizar la información en función de determinados datos.
Esta definición por sí sola conlleva un número casi infinito de posibles usos.
Como decíamos, se trata de un subcampo del Aprendizaje Automático, cuyo objetivo es desarrollar algoritmos y técnicas que permitan a un ordenador «aprender» y mejorar su rendimiento en una determinada tarea. Y para eso tenemos los algoritmos: una lista de acciones que deben ejecutarse secuencialmente.
Seguro que ya se le han ocurrido algunas aplicaciones, ¿verdad? Complementemos con una breve lista de algunos de los principales usos del Reconocimiento de Patrones.
Aplicaciones científicas
Astronomía, geología, análisis de datos de satélites, arqueología, cibernética, sistemas de gestión de la información, biología y botánica, psicología, antropología e incluso existencia de vida en planetas remotos.
Aplicaciones industriales
Reconocimiento de caracteres, máquinas controladas por imágenes, detección de defectos, análisis y reconocimiento del habla, análisis de firmas, identificación retiniana, reconocimiento facial, análisis y descripción de escenas, sistemas de navegación automática.
Aplicaciones médicas
Análisis de exámenes (como electrocardiogramas, electroencefalogramas, radiografías y tomografías), exámenes microscópicos, estudios genéticos, sistemas de diagnóstico clínico.
Aplicaciones en agricultura
Análisis de cultivos, evaluación de suelos, control de procesos, fotoanálisis de recursos terrestres.
Aplicaciones gubernamentales
Previsión meteorológica, análisis y control del tráfico, determinación del crecimiento urbano, análisis de la contaminación, análisis sísmico, previsión económica, identificación de huellas dactilares, sistemas de vigilancia y alarma, análisis de imágenes por satélite.
Cómo pueden utilizar las empresas el reconocimiento de patrones
Si has llegado hasta aquí, seguramente te estarás preguntando cómo puedes llevar el Reconocimiento de Patrones a la realidad de tu empresa, cómo puede ayudarte en el día a día y, sobre todo, cómo puede crear valor para tu negocio, ¿verdad?
Vamos a responder de forma sencilla: con ejemplos prácticos. Como prometimos al principio, te contaremos un poco cómo funciona nuestro MJV Lab. Después, hablaremos de nuestro caso práctico «Ciencia de datos y métodos antifraude con reconocimiento de patrones». Eche un vistazo.
En nuestro Lab unimos diseño, datos, tecnología y arte para apoyar la creación del futuro de los negocios.
Desarrollamos experiencias y servicios digitales que cautivan a las personas. Te explicamos cómo lo hacemos con un paso a paso, pero ya te dejamos un spoiler: los datos están presentes en todas las fases de nuestros procesos. ¡Compruébalo!
1. Diseño de experiencias: creamos experiencias memorables
Diseñamos y ofrecemos experiencias memorables, destacando cómo las soluciones superarán las expectativas del cliente a lo largo de su viaje, que diseñamos a partir de los datos.
2. Medición de la experiencia del usuario: visión 360° del consumidor
Nuestras soluciones se basan en una visión integral de los consumidores que tiene en cuenta los datos de todos los puntos de contacto y utiliza tecnologías emergentes para medir y analizar sus interacciones a través de múltiples sentidos.
3. Prototipos y pruebas: validación del concepto
A partir de estos datos, desarrollamos pruebas de concepto para soluciones digitales y físicas. En tiempos de distanciamiento social, los prototipos se prueban a distancia con usuarios y otras partes interesadas, y los resultados se comunican a través de atractivos vídeos.
4. Design Driven Data Science – Inteligencia Artificial (AI) + Analytics
Aprovechamos el potencial de la analítica estadística avanzada para la automatización, la productividad y la precisión de las decisiones. En este escenario, ayudamos a nuestros clientes a tener operaciones más inteligentes y basadas en datos. Todo ello sin perder la visión humana.
Data Science y métodos antifraude con reconocimiento de patrones
El fraude es un problema importante para las aseguradoras y los operadores de planes de salud, especialmente en Brasil.
Para tener una idea de los daños: según una encuesta realizada por el Instituto de Estudios Suplementarios de Salud (IESS), en 2017, se estima que más de R$ 27 mil millones fueron gastados en gastos hospitalarios y solicitudes de exámenes provenientes de fraudes y procesos innecesarios.
Ante este escenario, una de las mayores aseguradoras del país vio la necesidad de profundizar en el análisis de las miles de solicitudes diarias de reembolso del seguro de salud en busca de un patrón de comportamiento para un fraude muy recurrente en el mercado: la ruptura de recibos.
El reto era grande. ¿Cómo reunir, ordenar, estructurar y visualizar datos que crecen sin cesar, como es el caso del universo de las solicitudes de reembolso de los seguros de enfermedad?
Para consultar el estudio de caso completo, haga clic aquí. Dejemos un spoiler: el núcleo del proyecto era el tratamiento de datos y las irregularidades se identificaron mediante el análisis del comportamiento del fraude. En otras palabras, datos + reconocimiento de patrones.
Nuestra experiencia en IT, Data Science, AI y Analytics nos permitió transformar los datos en valor y agilidad para la Aseguradora.
¿Y usted? Háblenos de su reto. ¿Podría identificar cómo Data Science y la Inteligencia Artificial podrían ayudar a su corporación y en el reconocimiento de patrones? Pónte en contacto con nosotros. Nuestros expertos pueden ayudarte a resolver tus problemas y crear valor para tu negocio.
Para profundizar en este tema, el Chat GPT y otros modelos de Generative AI han llegado con todo en las industrias y en internet. Si quieres conocer todos los detalles y adelantarte a la competencia, descárgate ahora gratis nuestro exclusivo Whitepaper ChatGPT, AI y el Futuro de las Empresas.
