A puertas de su septuagésimo aniversario, la, cada vez más, democratizada ciencia de la Inteligencia Artificial, es ya una constante, bien directa o indirecta, pero indivisible, de nuestra vida cotidiana actual y de su propio devenir.

Basta con un liviano recorrido por algunos de los registros tecnológicos más relevantes en esta materia, desde el primer proceso máquina reconocido como artificialmente inteligente, allá por los años 50 (test de Turing), hasta la más sofisticadas técnicas de machine o deep learning.

Para darle validez a esta afirmación desde el crecimiento, aparentemente imparable, que hemos venido registrando en las últimas décadas, de más y más ámbitos de aplicación sobre los que se ramifican nuestros modelos actuales de vida, podemos ver algunos de los ejemplos que corroboran su trascendencia y repercusión en la nueva era de transformación, específicamente en las nuevas economías de dato: consumo; inteligencia artificial aplicada a seguridad, en materia de prevención y detección; innovación e investigación, a mejoras de eficiencia; calidad y productividad, a la relación humana (social y profesional), la relación con el consumidor y consumerización, o a la propia gestión de diferentes políticas y modelos económicos, correlados a diferentes escalas.

Desde su razón de ser original, aposentada inicialmente en el procesado y analítica prescriptiva de modestos volúmenes de información, sobre la que extraer conclusiones y resultados de mayor finura, hasta su más reciente derivada, donde se combinan la tradicional computación en “batch” de más y mayores “multiversos de información”, con técnicas de computación en “streaming” o “real time”, para complementar a la vieja analítica prescriptiva con la capacidad de predecir y “generar el dato”; el denominador común, sobre el que orbitan sus distintas disciplinas y últimas tendencias, continúa siendo transformar los procesos de toma de decisión, originalmente gobernados por humanos.

Es en este sentido, es ya una máxima tecnológica en los procesos de innovación y desarrollo en aquellas empresas, líderes en tecnología avanzadas, cuidar minuciosamente cómo las tecnologías de networking han de combinarse con la algoritmia y procesos naturales de la Inteligencia Artificial, a favor de disponer a sus clientes de un mayor número y más precisos automatismos, capaces de aprender de las pautas y comportamientos más habituales de aquellos usuarios expertos, capaces de asistir y abstraer de la complejidad técnica a aquellos que priman no desviar su atención del foco de sus negocios, así como, capaces de combinarse en un contexto híbrido de aprendizaje y “enseñanza” simultáneo, mediante la generación del dato sobre simulación de eventos que permita inferir la mejor toma de decisión.

En Teldat, definitivamente, siempre actuamos sobre la tecnología avanzada, como en este caso el desarrollo de nuestras nuevas soluciones de networking, basadas en la algoritmia y procesos naturales de la Inteligencia Artificial.