A finales de 2016, insideBIGDATA hizo una encuesta informal entre sus miembros para vislumbrar que podia deparar 2017 al big data y al aprendizaje automatico. Hubo optimismo claro de proveedores y usuarios finales, con temas recurrentes: mas capacidad de los usuarios para acceder a datos y obtener insights, y un papel creciente de la inteligencia artificial para automatizar tareas de bajo nivel a la vez que aporta valor al analisis.
En Artsyl Technologies estas predicciones nos animan. Nuestra plataforma de procesos inteligentes docAlpha tiene un papel en esa evolucion: ayuda a convertir datos no estructurados, como documentos digitales o papel escaneado, en datos que pueden automatizar un proceso de negocio u ofrecer acceso en tiempo casi real a informacion que influye en estrategias y decisiones.
Paralelamente, automatizar tareas rutinarias de bajo nivel y apoyar al personal de conocimiento en el analisis de datos y tendencias forma parte de nuestra vision para docAlpha . La misma filosofia que impulsa la adopcion de la IA permitira que docAlpha siga adaptandose a cualquier proceso, tipo de documento o fuente de datos, e interactue con cualquier sistema de negocio para ganar eficiencia, transparencia y control.
A partir de las ideas de la comunidad insideBIGDATA , aqui van tres tendencias que ayudaran a empresas de todo tamano a extraer mas valor de documentos y datos, mejorar procesos y optimizar el negocio.
#1: El big data se expande mas alla de las grandes empresas
La llegada del analisis y la exploracion de big data al mercado pyme es una tendencia senalada por la comunidad insideBIGDATA .
"Entornos de datos grandes y ricos, como farmaceutica, sanidad, ciencias de la vida, servicios financieros y seguros, lideran hoy el analisis de big data, pero las bases de datos basadas en grafos tambien pueden usarse en empresas pequenas, donde no quiere perder el tiempo programando y reprogramando cada vez que cambia lo que busca", dijo Chuck Pieper, CEO de Cambridge Semantics.
#2: TI empodera a los usuarios para gestionar big data
Tras ver el valor del big data, los equipos de TI y datos reciben un aluvion de peticiones para extraer datos. Eso impulsa un modelo de autoservicio para que cualquier persona en la empresa acceda a datos, descubra insights y decida mejor. Es parte de una tendencia mas amplia: mas poder para el usuario gracias a mejores interfaces y experiencias y a un desarrollo de soluciones mas adaptable.
"Una infraestructura de autoservicio permite que cualquier empleado acceda y analice datos con facilidad, ahorrando tiempo y recursos a TI y a los equipos de datos", dijo Ashish Thusoo, CEO de Qubole. "Para lograrlo, hay que publicar todo tipo de datos de todos los departamentos para que los usuarios puedan acceder en modo autoservicio."
Las interfaces de usuario exitosas son sencillas y flexibles y se adaptan a distintos perfiles y a conjuntos de datos que cambian, dijo Dave Bethers, director de operaciones de TCN. "Como otras tecnologias, la inteligencia de negocio evoluciona para ser mas accesible al negocio actual, y eso seguira."
#3: La inteligencia artificial evolucionara de la automatizacion de tareas al analisis
Hasta 2016 la IA se aplicaba sobre todo a problemas conocidos y tareas rutinarias. 2017 puede marcar el paso a una IA que aporte mas vision sobre problemas en curso de los que ni siquiera se era consciente.
"2017 sera el ano de la IA basada en conocimiento: sistemas fundados en conocimiento que aprenden y retienen lo aprendido en tareas anteriores, mas alla de automatizar solo lo que pedimos que hagan", dijo Abdul Razack, SVP y responsable de plataformas, big data y analitica en Infosys. "Eso cambiara por completo la forma de trabajar: las capacidades humanas se amplificaran con maquinas que aprenden, recuerdan e informan."
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