{"id":374897,"date":"2025-01-03T13:48:44","date_gmt":"2025-01-03T18:48:44","guid":{"rendered":"https:\/\/caiready.com\/life-sciences\/blog\/el-poder-del-aumento-de-la-ia-desentranar-ideas-a-traves-de-datos-no-estructurados-generados-por-humanos\/"},"modified":"2025-01-03T13:48:44","modified_gmt":"2025-01-03T18:48:44","slug":"el-poder-del-aumento-de-la-ia-desentranar-ideas-a-traves-de-datos-no-estructurados-generados-por-humanos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/caiready.com\/life-sciences\/es\/blog\/el-poder-del-aumento-de-la-ia-desentranar-ideas-a-traves-de-datos-no-estructurados-generados-por-humanos\/","title":{"rendered":"El poder del aumento de la IA: Desentra\u00f1ar ideas a trav\u00e9s de datos no estructurados generados por humanos"},"content":{"rendered":"\n<p><strong>Introducci\u00f3n<\/strong><\/p>\n<p>La Inteligencia Artificial (IA) ha surgido como un cambio de juego, revolucionando las industrias y transformando nuestra forma de vivir. En lugar de sustituir a las personas, la IA complementa y aumenta nuestras capacidades, mejorando los procesos de resoluci\u00f3n de problemas y desbloqueando nuevas posibilidades. Adem\u00e1s, el aprovechamiento del potencial sin explotar de los datos no estructurados generados por las personas abre v\u00edas apasionantes para obtener conocimientos m\u00e1s profundos y abordar retos complejos.  <\/p>\n<p><strong>El escollo de los datos estructurados<\/strong><\/p>\n<p>En la disciplina de la ingenier\u00eda de la fiabilidad y las curvas de fallo, se han realizado varios estudios que demuestran que ~20% de los fallos de los equipos se deben a causas dependientes de la edad y el desgaste, y el 80% restante son aleatorias o variables. Cuando finalmente se determina la causa ra\u00edz, a menudo se identifica un factor humano. Esto no es una acusaci\u00f3n contra las personas, sino una ilustraci\u00f3n de la importancia de nuestro impacto. Los fallos dependientes de la edad y el desgaste son m\u00e1s f\u00e1ciles de predecir utilizando datos estructurados como el Internet Industrial de las Cosas (IIoT), lecturas de contadores y alarmas. Por otro lado, los datos no estructurados suelen proceder del ser humano, como texto, formularios manuscritos, im\u00e1genes, v\u00eddeo y voz. Si s\u00f3lo analizamos datos estructurados, corremos el riesgo de no analizar el elemento humano de una situaci\u00f3n compleja y perdernos hasta el 80% del contexto.     <\/p>\n<p><strong>Datos no estructurados: Un tesoro de informaci\u00f3n<\/strong><\/p>\n<p>La mayor\u00eda de los datos que se generan a diario son no estructurados, desde documentos de texto, im\u00e1genes, audio y v\u00eddeos hasta interacciones en redes sociales\/colaboraci\u00f3n. A diferencia de los datos estructurados que se encuentran en las bases de datos, los datos no estructurados carecen de un formato predefinido, lo que dificulta su procesamiento mediante m\u00e9todos convencionales. Sin embargo, este tesoro de informaci\u00f3n encierra un potencial incre\u00edble, y la IA es la clave para desentra\u00f1ar sus secretos.  <\/p>\n<p>Cuando la IA se entrena para analizar datos no estructurados, puede deducir patrones, sentimientos y contexto a partir de texto, im\u00e1genes y otras fuentes. El an\u00e1lisis del sentimiento de las opiniones de los clientes, por ejemplo, ayuda a las empresas a comprender las preferencias y los puntos d\u00e9biles de los clientes, lo que permite mejorar los productos y servicios. En sanidad, el an\u00e1lisis de historiales m\u00e9dicos y trabajos de investigaci\u00f3n impulsado por la IA puede acelerar el descubrimiento de f\u00e1rmacos y mejorar la atenci\u00f3n al paciente.  <\/p>\n<p>Adem\u00e1s, la IA puede procesar y extraer informaci\u00f3n significativa de contenidos multimedia, como im\u00e1genes y v\u00eddeos, enriqueciendo a\u00fan m\u00e1s la comprensi\u00f3n de problemas complejos. Por ejemplo, en los veh\u00edculos aut\u00f3nomos, la IA puede analizar las im\u00e1genes de las c\u00e1maras en tiempo real para reconocer las condiciones cambiantes de la carretera y responder a ellas. <\/p>\n<p><strong>Aplicaci\u00f3n del an\u00e1lisis de datos no estructurados<\/strong><\/p>\n<p>Inspecciones visuales: Las situaciones que requieren que una persona realice una inspecci\u00f3n visual y haga una inferencia (decisi\u00f3n) en menos de un segundo son grandes candidatas para la IA de visi\u00f3n por ordenador. La visi\u00f3n por ordenador puede clasificar una imagen entera o detectar anomal\u00edas dentro de una imagen. Estas inferencias pueden ser una soluci\u00f3n independiente o formar parte de un modelo de IA m\u00e1s amplio. La inspecci\u00f3n automatizada de la vestimenta es un ejemplo de soluci\u00f3n aut\u00f3noma en la que un operario se coloca delante de una c\u00e1mara antes de entrar en un entorno de sala blanca y recibe informaci\u00f3n en tiempo real sobre su vestimenta. Las soluciones m\u00e1s complejas incluyen la inspecci\u00f3n visual de los productos para identificar fallos en el cerramiento de los productos, viales agrietados y materiales extra\u00f1os. Los resultados de la detecci\u00f3n de objetos se introducen en un modelo de IA m\u00e1s amplio con informaci\u00f3n de series temporales de producci\u00f3n, sensores IIoT y alarmas para identificar patrones y comprender las causas de los defectos.     <\/p>\n<p>Desviaciones en tendencia: Los registros de no conformidades y desviaciones de calidad est\u00e1n saturados de im\u00e1genes y texto libre. Hacer un seguimiento de estos datos puede ser una tarea laboriosa, ya que hay que leer y etiquetar cada registro en busca de tendencias y causas para aumentar el rendimiento de la planta. Pueden emplearse m\u00e9todos supervisados y no supervisados de aprendizaje autom\u00e1tico para extraer patrones y perspectivas de los datos.  <\/p>\n<p>Leyendo la Sala: Las organizaciones toman decisiones a diario que implican a personas, sus perspectivas y la informaci\u00f3n asociada. En general, estas decisiones se escriben a veces, pero falta la justificaci\u00f3n o carece de contexto. Determinar el contexto de la decisi\u00f3n, la temperatura psicol\u00f3gica de la sala, qui\u00e9n era apasionado y qui\u00e9n reservado son aplicaciones de la IA. El uso de la transcripci\u00f3n y el procesamiento del lenguaje natural conectado con el an\u00e1lisis de sentimientos genera una transcripci\u00f3n de la conversaci\u00f3n, pero tambi\u00e9n analiza las partes humanas (no habladas) de esas conversaciones.   <\/p>\n<p><strong>Conclusi\u00f3n<\/strong><\/p>\n<p>El aumento de la IA est\u00e1 revolucionando la resoluci\u00f3n de problemas al amplificar las capacidades y la eficacia humanas. Al aprovechar los conocimientos ocultos en los datos no estructurados generados por los seres humanos, comprendemos mejor los retos complejos y tomamos decisiones m\u00e1s informadas. La colaboraci\u00f3n entre la IA y las personas crea una poderosa sinergia que tiene la clave para abordar los problemas m\u00e1s acuciantes de nuestro tiempo. A medida que avanzamos, es vital adoptar esta asociaci\u00f3n al tiempo que se defienden los principios \u00e9ticos para garantizar un futuro en el que la IA complemente y capacite a la humanidad para alcanzar mayores cotas.   <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":33,"featured_media":272686,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[609],"tags":[],"resource-featured-status":[],"resource-type":[],"class_list":["post-374897","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-inteligencia-artificial"],"acf":[],"featured_image_src":"https:\/\/caiready.com\/life-sciences\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2023\/08\/Nick-Armstrong_The-Human-Side-of-AI.jpg","featured_image_src_square":"https:\/\/caiready.com\/life-sciences\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2023\/08\/Nick-Armstrong_The-Human-Side-of-AI.jpg","author_info":{"display_name":"","author_link":"https:\/\/caiready.com\/life-sciences\/es\/blog\/author\/"},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/caiready.com\/life-sciences\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/374897","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/caiready.com\/life-sciences\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/caiready.com\/life-sciences\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/caiready.com\/life-sciences\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/33"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/caiready.com\/life-sciences\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=374897"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/caiready.com\/life-sciences\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/374897\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/caiready.com\/life-sciences\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/272686"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/caiready.com\/life-sciences\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=374897"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/caiready.com\/life-sciences\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=374897"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/caiready.com\/life-sciences\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=374897"},{"taxonomy":"resource-featured-status","embeddable":true,"href":"https:\/\/caiready.com\/life-sciences\/es\/wp-json\/wp\/v2\/resource-featured-status?post=374897"},{"taxonomy":"resource-type","embeddable":true,"href":"https:\/\/caiready.com\/life-sciences\/es\/wp-json\/wp\/v2\/resource-type?post=374897"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}