Grandes datos

3 formas de maximizar la inversión en computación cognitiva de su equipo de big data

Descubra las cosas más importantes que puede hacer para mejorar sus probabilidades de aprovechar la computación cognitiva.

La computación cognitiva está transformando rápidamente las iniciativas de análisis de big data de informes y tableros generados por datos no estándar a algo más sustancial. De hecho, se espera que el mercado de la computación cognitiva genere $13.7 mil millones en ingresos para 2023, creciendo a una CAGR (tasa de crecimiento anual compuesta) del 33,1 % durante el período de pronóstico de 2015 a 2023.

¿Qué es la computación cognitiva y cómo puede beneficiarse de ella?

La computación cognitiva es una rama de la inteligencia artificial. Combina principios científicos y de ingeniería para producir máquinas «inteligentes» que pueden aprender de los datos que ingieren y, con suerte, imitar los procesos de aprendizaje y pensamiento de la mente humana.

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Dicho esto, la computación cognitiva no es tan compleja, compleja y flexible como la mente humana. Los investigadores descubrieron esto hace unos 10 años cuando intentaban crear una computadora que pudiera actuar como el cerebro de un pequeño mamífero.

Aún así, la computación cognitiva es exponencialmente más capaz de resolver problemas esquivos que la mente humana. Para ese fin, no hay mejor ejemplo que IBM Watson, parte del trabajo transformador que está haciendo en los grandes datos de atención médica.

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Cada año, alrededor del 5% de los diagnósticos médicos realizados por médicos son incorrectos. Para resolver este problema y mejorar el proceso de diagnóstico, Memorial Sloan Kettering, un centro líder en investigación del cáncer en Nueva York, utilizó IBM Watson, que analizó más de 605 000 pruebas médicas, 2 millones de páginas de texto, 25 000 casos de capacitación y realizó más de 14 700 horas de médicos con la ayuda de afinar su precisión en la toma de decisiones.

Así es como IBM describe el proceso: los médicos ingresan los síntomas y otros factores relevantes en el sistema, y ​​Watson identifica la información clave y extrae los datos del paciente para encontrar datos relevantes sobre el historial familiar, los medicamentos actuales y otras condiciones existentes. Watson también revisa los resultados de las pruebas y formula hipótesis. Las conclusiones de Watson sobre el diagnóstico son inciertas, pero el médico toma la información de Watson y la incorpora a su propia comprensión de la afección y del paciente que está tratando.

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Es una colaboración hombre-máquina que toma la flexibilidad, la agilidad y la innovación naturales de la mente humana, y luego las combina con la capacidad de una computadora para procesar grandes cantidades de información en varias formas que el cerebro humano no puede. No en un tiempo razonable.

Es esta adaptación de la colaboración hombre-máquina la que permite el uso efectivo de las tecnologías cognitivas en las empresas. Aquí hay tres consejos sobre cómo hacerlo para obtener los mejores resultados.

1: Limite su enfoque a un caso de negocio o aplicación específica

El ejemplo de atención médica de IBM Watson se enfoca únicamente en proporcionar a los médicos más información y soporte de diagnóstico. Los profesionales médicos que utilizan la aplicación saben exactamente cuál será el papel de Watson en el proceso de diagnóstico y cómo encajará en su práctica profesional.

Del mismo modo, las empresas con otros casos de uso deben tener esta comprensión limitada del «ajuste» o el papel de las tecnologías cognitivas en su negocio. Esto comienza dando a los usuarios exactamente cómo usarán la tecnología cognitiva y qué beneficios deberían obtener de ella.

2: Haz que la aplicación sea fácil de usar

Debería ser sencillo para los usuarios ingresar y salir de los flujos de trabajo de computación cognitiva, ya sea mediante clics del mouse o entradas basadas en texto. Los «gastos generales» excesivos de entrada y salida pueden desalentar el uso, y reducir el uso de herramientas costosas no le permitirá recuperar su inversión en tecnología.

3: Establezca métricas y expectativas, luego mida los resultados

Si usted es un proveedor de transporte y su objetivo es reducir el mantenimiento y el tiempo de mantenimiento de los equipos y la infraestructura, las herramientas de computación cognitiva deberían poder evaluar sus activos, predecir qué activos necesitan reemplazo o mantenimiento y recomendar acciones preventivas para evitar su tiempo de inactividad y mantenimiento. se reducen los tiempos.

Al comienzo de la implementación de la tecnología cognitiva, debe establecer metas (por ejemplo, reducir el gasto de mantenimiento y el tiempo en un 20 %), calcular cuáles son sus costos de tiempo y mantenimiento antes de implementar la tecnología cognitiva y luego medir estos costos después de la implementación. Vea si están logrando las reducciones de emisiones proyectadas. De lo contrario, puede seguir evaluando (o depurando) su proceso para lograr el nivel de rendimiento deseado.

línea de fondo

En última instancia, cómo diseñe el papel de la computación cognitiva en su flujo de trabajo y cómo defina la interfaz hombre-máquina será el factor determinante para el éxito de su inversión en tecnología cognitiva. Es por eso que obtener la HMI correcta es lo más importante que puede hacer para mejorar sus probabilidades de aprovechar la computación cognitiva.

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