¿Por qué el monitoreo humano será crítico para la próxima generación de análisis de datos automatizados?

Todos hemos leído las noticias y escuchado historias alarmistas sobre posibles fallas y sesgos en los sistemas de Inteligencia Artificial (AI). A pesar del escepticismo, las empresas están utilizando esta tecnología para agilizar los procesos de trabajo, automatizar las tareas puntuales y reinventar completamente la forma en que trabajan las personas.

Sin embargo, para aprovechar verdaderamente el potencial de la inteligencia artificial, debemos ir más allá de la especulación y crear una fuerza laboral que reúna el poder de los humanos y las tecnologías emergentes. La inteligencia aumentada cubre la inteligencia empresarial y el análisis automatizado de datos, y alienta a las empresas a colocar la intuición humana en el centro del análisis avanzado de datos y algoritmos.

Dirigido por hombres mas "autónomos".

Actualmente, la innovación en IA está en su punto máximo, con muchas tecnologías de inteligencia de negocios y análisis de datos que aparecen cada semana. Es un sector donde la competencia está ansiosa y sedienta de innovación constante. Con la impresionante cantidad de algoritmos de aprendizaje automático implementados en todo el mundo, es fácil para las empresas adelantarse a su competencia y desafiarse con el desarrollo de una innovación aún mayor. Impresionante en términos de IA, BI o datos.

Sin embargo, esta sed por innovar y sobrepasar constantemente la competencia plantea el riesgo de que las empresas desarrollen sistemas inteligentes que están muy alejados de lo que realmente queremos para la inteligencia artificial: simplificar las vidas de Los seres humanos y nos permiten hacerla más rápida y equitativa. y decisiones imparciales. El tiempo perdido en crear herramientas innovadoras, tanto brillantes como poco prácticas, podría llevar al desarrollo de herramientas defectuosas para resolver problemas imaginarios.

Al desarrollar tecnologías autónomas, no debemos olvidar a los humanos. No solo en términos del objetivo final, en el que intentamos visualizar cómo una innovación de inteligencia artificial podría ayudarnos a diario, sino recordándonos cómo un sistema o algoritmo de inteligencia artificial en particular puede construirse para funcionar en paralelo con el La intuición humana. Las tecnologías de IA autosostenidas siempre deben desarrollarse para ser una tecnología de asistencia, no una tecnología alternativa.

Sin embargo, el desarrollo y la implementación de innovaciones de inteligencia artificial con un propósito principal también garantizarán que su uso futuro en el lugar de trabajo y en otros lugares se ajustará a las políticas y regulaciones gubernamentales. moderna. Con el GDPR en plena vigencia y muchas organizaciones del sector público, como la policía, se enfrentan al escrutinio del uso de tecnologías inteligentes, manteniendo a las personas cerca del desarrollo, el uso y la regulación de nuestras herramientas de IA minimizará el riesgo de mala conducta.

(Imagen: © Crédito de la imagen: Pixabay)

Gobernanza de datos para tener éxito en los negocios

Sin embargo, la gobernabilidad de los datos no se trata solo de cumplir con las regulaciones. Dado que las innovaciones en inteligencia artificial están impulsadas por enormes volúmenes de datos, la gobernanza está estrechamente vinculada a la forma en que las organizaciones de la UE pueden contribuir al éxito de sus actividades a través de La implementación de la IA.

La idea de confianza apoya esta relación entre el gobierno de los datos y el éxito de la empresa. La confianza es un sentimiento fundamentalmente humano que no se puede replicar con tecnología independiente o algoritmo avanzado. En el sector de la salud, por ejemplo, donde los datos son particularmente sensibles, crear una confianza entre la tecnología y el paciente no es una tarea fácil.

Con una gran cantidad de datos provenientes de múltiples sistemas dispares, una estrategia de gobernanza de datos efectiva dentro de las organizaciones de la UE también se está volviendo importante para la información confiable de ese informe. El control de los datos proporciona una forma sencilla y directa de garantizar que se utilicen los datos correctos para generar información, pero también identifica los errores de los datos, los informa y los resuelve rápidamente para mantener la confianza de la organización. A los datos y, en definitiva, a la información generada.

Para reforzar aún más esta confianza, un catálogo de datos integrado con el gobierno de los datos, por ejemplo, puede permitir a las empresas europeas realizar un descubrimiento rápido y eficiente de la información, lo que significa que los usuarios pasan menos tiempo buscando datos. Los datos fiables que necesitan. Esto no solo acelerará los resultados internos generados por el uso de tecnologías avanzadas de IA, sino que también ayudará a todo el mercado de la UE a lograr un mayor nivel de transformación digital en la carrera para convertirse en un líder mundial en IA.

(Imagen: © Crédito de la imagen: Pexels)

Confiar en igual valor

La inteligencia artificial tiene un gran impacto en todos los mercados y en todas las áreas de negocios, pero si no tenemos cuidado, la exageración inmediata comprometerá la oportunidad a largo plazo que ofrece la transformación. digital de la UE. La inteligencia artificial en el contexto del análisis y los datos, en última instancia, tiene como objetivo hacer que el camino de la comprensión sea más rápido y más accesible para más y más personas. Sin embargo, la inteligencia artificial y el análisis se basan en la práctica de la confianza. Sin ella, todo esfuerzo por transformarse en un primer continente digital no tendrá ningún valor.

El análisis automatizado de datos debe combinarse con la intuición humana, especialmente a medida que las capacidades de la inteligencia artificial se vuelven cada vez más complejas. Los conjuntos de datos, tan sofisticados como son, siempre requerirán supervisión humana para garantizar que las decisiones resultantes estén completamente informadas y sean precisas. Sin lugar a dudas, esta vigilancia humana es esencial para garantizar que los datos y todas las tecnologías asociativas "inteligentes" siempre se adhieran a la política del gobierno. Esto es esencial para ayudar a impulsar la innovación a medida que la UE experimenta una transformación digital significativa.

Elif Tutuk, Director de Investigación de Qlik

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