¿Qué hace un Cognitive Analyst dentro del campo de la inteligencia artificial?
ORIENTACIÓN ACADÉMICA.
Arrojar más luz sobre algunas enfermedades y su correspondiente tratamiento. Aportar un asesoramiento sofisticado en la toma de decisiones en el terreno de las inversiones. Dar indicaciones a los residentes de un hotel. Estos variopintos ejemplos ilustran casos en los que se puede aplicar la computación cognitiva. Y es que en la actualidad existen volúmenes ingentes de datos para cada uno de estos ejemplos, que se pueden explotar gracias a la evolución en las técnicas de análisis.
Si trazásemos una evolución del análisis de datos, podríamos definir una etapa descriptiva, es decir, una en la que los datos explicaban lo que había sucedido. Luego, una diagnóstica, que trataba de definir las causas para un escenario. A continuación, una predictiva, es decir, qué podría suceder a partir de un momento; y luego una prescriptiva, es decir, de recomendación. ¿Qué viene a continuación? El análisis cognitivo, o cognitive analytics.
Desde IBM, definen la computación cognitiva como “sistemas ‘de aprendizaje escalable’, que razonan con un propósito e interactúan con los humanos de forma natural”. Se trata sin duda de un campo con oportunidades laborales, que demanda profesionales con conocimientos actualizados.
Vivimos en un mundo de datos.
Según la Universidad de Ulster, un referente en este terreno, alrededor del año 2020, el 90 % de los datos existentes en el mundo digital se habían creado en los últimos dos años. Desde esta universidad, definen estos datos como el “petróleo de la economía digital del siglo XXI”.
Esta universidad aporta una definición acotada del análisis cognitivo, o cognitive analytics: “aplica inteligencia similar a la humana a ciertas tareas y reúne una serie de tecnologías inteligentes, que incluyen semántica, algoritmos de inteligencia artificial, deep learning y machine learning”. De este modo, una aplicación cognitiva puede ser cada vez más inteligente, a medida que aprende de los datos que valora y de las interacciones con los humanos.
Casos concretos de la aplicación de la computación cognitiva.
La publicación Analytics Insights elaboró una lista con las compañías que lideran la carrera de la computación cognitiva. En esta lista destaca Deepmind, cuyo objetivo es ayudar a industrias como la médica a través de la inteligencia artificial. “Permite a los médicos analizar rápidamente los resultados de las pruebas, formular el diagnóstico y el tratamiento correctos y derivar el caso a un especialista”, apuntan desde esta publicación. Este ejemplo ilustra hasta qué punto puede resultar preciso el análisis cognitivo y cómo los profesionales que se dediquen a esta rama pueden llevar a cabo una aportación significativa a la sociedad mediante la tecnología.
Como apuntábamos al inicio de este artículo, el análisis cognitivo se puede aplicar a multitud de áreas, de modo que vamos a ver otro ejemplo del que, tal vez, ya habías oído hablar, pero que, a lo mejor, no habías asociado a este terreno: Connie, la “robot conserje” de los hoteles Hilton. Llamada así en honor al fundador de esta cadena, Conrad Hilton, Connie está impulsada por Watson, una plataforma de tecnología de computación cognitiva de IBM, que entiende el mundo “de la misma manera que lo hacen los humanos: a través de los sentidos, el aprendizaje y la experiencia”, como relataban desde Business Wire. Connie ilustra la misma definición de computación cognitiva de IBM que hemos apuntado más arriba.
Perspectivas de crecimiento para el análisis cognitivo.
Según Allied Market Research, en 2018 el valor del mercado de la computación cognitiva era de 8.870 millones de dólares estadounidenses. Según esta misma fuente, la previsión de crecimiento anual entre 2019 y 2026 es del 31,6 %, lo que supone alcanzar los 87.390 millones de dólares estadounidenses en 2026.
Estos datos reflejan el valor que supone poder procesar datos, cuyo volumen no para de aumentar, de manera certera y sofisticada. Las empresas que apuesten por innovar en este campo obtendrán información y contexto a tiempo real. “Los beneficios son considerables y abren oportunidades para extraer fuentes de datos sin explotar [...] y mejorar y ampliar el intercambio de conocimientos”, apuntan desde la Universidad de Ulster.
Crece en el sector del análisis de datos con una buena formación.
Del mismo modo que el análisis de datos evoluciona, también debe hacerlo la formación de los profesionales que se dedican a este campo. Este es un ejemplo más que demuestra que el lifelong learning, o el aprendizaje a lo largo de la vida, es fundamental para que un perfil profesional se mantenga competitivo a lo largo de los años.
En el portal de Universia puedes encontrar un mapa de formaciones si tienes interés en convertirte en cognitive analyst y formar parte de esta evolución tecnológica. Un ejemplo de formación en este campo es el Doctorado en Ciencia Cognitiva de la Universidad Autónoma de Barcelona (UAB). Esta formación puede proporcionar conocimientos que tengan una aplicación práctica, más allá de las actividades académicas, dado lo relevante que es este campo en la actualidad.
Sitio Fuente: Universia México