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Las siete herramientas de inteligencia artificial que le permiten analizar datos de manera óptima
Esta tecnología facilita la automatización de tareas repetitivas y el análisis de grandes cantidades de información.
Inteligencia Artificial. Foto: iStock
PeriodistaActualizado:
Con la llegada de la inteligencia artificial, empresas adoptan estos modelos porque aumentan la eficiencia y mejoran la toma de decisiones en múltiples sectores.
Esta tecnología facilita la automatización de tareas repetitivas y el análisis de grandes volúmenes de datos, lo que permite a los profesionales enfocarse en labores más estratégicas y creativas.
Según Federico Hernández, O y cofundador de la academia tecnológica Henry, la IA aplicada al análisis de datos es crucial para mejorar la eficiencia en cuatro áreas clave: marketing, recursos humanos, manufactura y la cadena de suministro.
"La Inteligencia Artificial aplicada al Data Analytics personaliza mejor las campañas al segmentar las audiencias y analizar con mayor precisión el comportamiento de los clientes, incrementando hasta en un 50 por ciento la efectividad de las estrategias comerciales”, explica.
En los departamentos de recursos humanos. Perfecciona la contratación de nuevos empleados, analizando grandes cantidades de datos sobre candidatos y colaboradores, optimizando hasta un 70 por cieto los procesos de selección y retención de talento”, afirma Hernández.
Las siete herramientas de inteligencia artificial que le permiten analizar datos
Hernández recalca la importancia de capacitarse en estas tecnologías. “El futuro del trabajo está cambiando y si bien las máquinas no reemplazarán a las personas, sí reemplazarán a quienes no las hayan incorporado”.
- H2O.ai: se destaca por sus capacidades avanzadas de machine learning, que permiten predecir comportamientos y tendencias de manera efectiva.
- DataRobot: esta herramienta automatiza la creación de modelos predictivos, facilitando el uso de IA incluso para s sin conocimientos técnicos.
- MonkeyLearn: utiliza el procesamiento de lenguaje natural (NLP) para analizar grandes volúmenes de texto y convertirlos en información valiosa para la toma de decisiones.
- Trifacta: es clave en la preparación y limpieza de datos, facilitando el trabajo de los analistas al optimizar estos procesos.
- Tableau: herramienta de visualización de datos que, gracias a la IA, sugiere las mejores formas de representar la información de manera automática.
- Knime: plataforma que facilita la creación de flujos de trabajo de análisis de datos sin la necesidad de programar, haciéndola accesible a un amplio rango de s.
- Google Cloud AI: ofrece modelos pre entrenados de IA que permiten analizar grandes cantidades de datos de manera eficiente y rápida.
Federico Hernández subraya que, además de estas herramientas, otros recursos tecnológicos complementan el análisis de datos. “El Big Data, con tecnologías como Apache Hadoop, permite procesar grandes volúmenes de datos distribuidos, facilitando su análisis a gran escala”, menciona.
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*Este contenido fue reescrito con la asistencia de una inteligencia artificial, basado en información de La academia de tecnología Henry, y contó con la revisión de un periodista y un editor.
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