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Deep learning: “no es magia sino inteligencia de datos”

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Stephen Brobst, CTO de Teradata durante su charla.

Machine learning, inteligencia artificial o deep learning son términos cada vez más oídos en el argot tecnológico. Conceptos que nos hablan de un futuro donde la automatización y los datos serán más importantes aún y donde las grandes organizaciones necesitarán aportar más valor que redunde en su negocio. Para hablar de ello hemos estado con Stephen Brobst, CTO de Teradata y uno de los responsables tecnológicos más influyentes de Estados Unidos.

El boom de estas tendencias no significa que sean algo novedoso. “Llevamos 15 años con esta tecnología. Sin embargo, en los dos últimos se han combinado ciertas innovaciones que han hecho posible la explosión: la tecnología multicapa, la ciencia de la computación capaz de traducir operaciones y la tecnología GPU aplicada que hasta ahora solo se veía en videojuegos”, explicaba el directivo.

El CTO lo tiene claro: el deep learning es mejor a todas luces: “más barato, económico y mejor ya que comete menos errores que los humanos. En el futuro será clave en ciertas áreas como la conducción o la industria”.

“Solo las medianas y grandes empresas pueden abordar estos proyectos”

Aunque los resultados de la aplicación de inteligencia a la información pueda parecer magia, Stephen Brobst matizaba que no es así: “la tecnología se debe meter en un paraguas que nos haga darle inteligencia y transformar los negocios en pro de tomar nuevas decisiones”. Una inteligencia que, según el responsable tecnológico, no es apta para todas las organizaciones: “el deep learning requiere de mucha experiencia y conocimiento por lo que son las medianas y grandes empresas las que realmente lo adoptan”.

Y los proyectos ya están sobre la mesa. Aunque Stephen Brobst confirma que todavía hay mucho trabajo que hacer, el experto nos asegura que “muchas compañías digitales están haciendo avances y hay buena intención, pero todavía queda”. Entre los ejemplos nos encontramos con Google, Netflix o eBay pero también destaca la buena labor de sectores como la industria, los servicios financieros o el retail.

A la hora de implementar el deep learning, machine learning o en definitiva, la inteligencia artificial en el negocio hay muchas aplicaciones. El portavoz nos hablaba de cómo los médicos pueden mejorar las intervenciones quirúrgicas o cómo se puede controlar la temperatura en los almacenes sin gestión humana. “Innovaciones que suscitan miedo lo mismo que lo hicieron las máquinas cuando entraron en las fábricas”, matizaba el directivo.

Lo cierto es que efectivamente el camino hacia la empresa inteligente no ha hecho nada más que empezar. Las previsiones de Tractica, en este sentido, apuntan a que los sistemas de inteligencia artificial para aplicaciones empresariales pasará de los 202,5 millones de dólares en 2015 a 11.100 millones de dólares en 2024, con una tasa de crecimiento anual compuesta del 56,1%. Unos datos que, según IDC, son aún mayores ya que incluyen los sistemas cognitivos: 8.000 millones de dólares para 2016 y hasta 47.000 millones de dólares en 2020.

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Verónica Cabezudo
Coordinadora editorial de MuyCanal. Danzando día a día entre partners, mayoristas y fabricantes para profundizar en el canal de distribución tecnológico.