Estos últimos años han dejado patente que si una organización pretende sacar partido real de sus datos debe apostar por la Inteligencia Artificial (IA) y la automatización. Y aquí la minería de datos, que lleva años creciendo y mejorando (el término ya fue acuñado en 1990), se ha convertido en el gran aliado.
La minería de datos, o Data Mining, funde en su base disciplinas científicas como la estadística, la IA y el Machine Learning. Las posibilidades que ofrece a la hora de bucear en grandes conjuntos de datos, estructurándolos, detectando patrones y estableciendo reglas, ha ido evolucionando hacia la minería de conocimiento o Knowledge Mining.
Esta disciplina permite tratar y analizar ese Big Data para abarcar información estructurada, semiestructurada y no estructurada empleando servicios inteligentes que aprenden a partir de grandes cantidades de información. Con ello provee a las organizaciones de lo necesario para comprender y explorar los datos, descubrir información oculta y buscar relaciones y patrones a gran escala.
En definitiva, es una poderosa herramienta que dota a las empresas de una ventaja competitiva de mercado.
"En 2019 John ‘JG’ Chirapurath, general manager de Azure Data & AI en Microsoft adelantaba que el 68% de los encuestados en una encuesta de Harvard Business Review Analytic Services creían que el Knowledge Mining era importante para alcanzar los objetivos estratégicos de sus empresas en los próximos 18 meses."
Retos y aplicaciones del Knowledge Mining
Pero la Inteligencia Artificial no lo ha tenido nada fácil, en especial a la hora de lidiar con diversos desafíos para hacer frente a las tres fases que comprende la minería de conocimiento: la ingesta, el enriquecimiento y la exploración.
Para lograrlo ha perfeccionado aspectos como la extracción de datos y la automatización de procesos. En el primero detecta la información clave incluso en repositorios no estructurados, dándole forma, ordenándola, enlazándola e interpretándola para dotarla de verdadero valor. En el segundo apartado, el de la automatización, consigue clasificar información procedente de cualquier tipo de documento (mediante sistemas entrenados, adquiere la capacidad de procesar facturas, nóminas o currículos, por ejemplo).
Una de las grandes ventajas que aporta el Knowledge Mining es su capacidad para descubrir conexiones entre millones de registros. Esto es lo que lo ha convertido en una herramienta muy codiciada en los servicios empresariales (tanto en IT, RRHH o legal) donde aporta agilidad y velocidad en sus servicios. Las aplicaciones son incontables, aunque se pueden resaltar algunas como:
La investigación de contenido
La administración de la auditoría, el riesgo y el cumplimiento normativo
La gestión de contratos
La administración de recursos digitales
La administración de los procesos empresariales
Asimismo, las mejoras en el procesamiento del lenguaje natural o NLP (la rama de la IA que ayuda a los sistemas a entender, interpretar y manipular el lenguaje humano) han catapultado las posibilidades que ofrecen los bots, consiguiendo por ejemplo que interactúen y “entiendan” lo que puede necesitar un usuario en el chat de una web, sin intervención humana. Aquí tiene mucho que decir la evolución del Reconocimiento de entidades nombradas (NER o extracción de entidades) cuyos algoritmos logran cotas de precisión cada vez mayores en la localización y clasificación de la información clave en un texto.
Otra de las disciplinas que han evolucionado gracias a esta tecnología son las conocidas como bases de conocimiento (Knowledge Base o KB), unas bibliotecas online que amplían de forma exponencial las tradicionales búsquedas textuales. Destaca el Alexandria Project, una iniciativa de Microsoft que ayuda a combinar información de varias fuentes, extrayendo y vinculando temas para presentar una base de conocimientos a partir del Big Data, así como Viva Topics, que mediante IA organiza los recursos en temas que luego se entregan a través de aplicaciones como Microsoft Office y SharePoint.
En la actualidad el Knowledge Mining goza de un alto grado de madurez y está al alcance de cualquier negocio, a los que confieren una experiencia mejorada y un mayor nivel de complejidad con el que acercarse a la lógica de negocio de una forma fiable, productiva y rápida
¿Estás considerando incorporarlo a tu estrategia empresarial o quieres saber más sobre cómo se puede beneficiar a tu organización?
No tienes más que escribirnos a: hello@turingchallenge.com