Análisis Empresarial sin Datos Masivos gracias a la IA
Cristina Caballero y Emma Rodríguez
Madrid, 19 de Febrero de 2025
Tiempo de lectura: 6m
¿Sería posible el análisis de datos sin Big Data?
Aunque Big Data lleva varios años siendo uno de los temas más populares, no siempre es fácil o accesible llegar a estos datos. La mayor parte de modelos, tanto de clasificación como de regresión, están basados en el aprendizaje supervisado, que requiere una gran cantidad de ejemplos etiquetados.
Llevar a cabo la tarea de etiquetar los datos es muy costoso y requiere mucho tiempo. Es común ni siquiera tener esos datos porque son escasos o demasiado específicos, sectores altamente especializados o pequeñas y medianas empresas (PYMEs) que carecen de los recursos para obtener y procesar Big Data.
La Inteligencia Artificial es capaz de resolver este problema gracias a técnicas innovadoras que permiten entrenar modelos de IA con pocos ejemplos o incluso sin necesidad de datos etiquetados. Esto nos lleva a unos conceptos un poco densos y complejos, ya que es una tecnología bastante avanzada, pero vamos a desarrollarla de forma simple.
La IA en acción: N-Shot Learning
N-Shot Learning (NSL) es una técnica de Machine Learning que se basa en aprender a partir de solo unos pocos ejemplos. La “N” se refiere a la cantidad de ejemplos etiquetados con el que entrenamos a nuestro modelo para luego hacer el análisis. Estas técnicas no se refieren a un algoritmo o arquitectura de red neuronal en específico, sino al enfoque aplicado para resolver ciertos problemas y suelen basarse en transfer learning y meta-learning.
Ahora la pregunta es, ¿qué son el transfer learning y el meta-learning? El primer término hace referencia a la habilidad que puede tener la IA de transferir conocimientos previos de otros modelos ya entrenados, como reconocer en imágenes colores y formas, a nuestra tarea específica, que podría ser reconocer manzanas. Por otro lado, el meta-learning tiene como objetivo proporcionar a la IA la capacidad de aprender a aprender, que comprendan y se adapten por sí mismas sin la intervención humana.
Dentro de este mundo, encontramos tres variantes principales
- Few-Shot Learning (FSL): El modelo aprende con unos pocos ejemplos por clase, la IA es capaz de encontrar los patrones, captar lo esencial y generalizar en una nueva clasificación.
- One-Shot Learning (OSL): solo necesitamos un único ejemplo para aprender de forma rápida y efectiva algo nuevo. Imagina que ves un truco de magia una sola vez, pero lo captas y eres capaz de repetirlo, esa es la idea detrás de OSL.
- Zero-Shot Learning (ZSL): Aquí es donde la Inteligencia Artificial parece hacer magia. ZSL es la capacidad de un modelo de clasificar y reconocer algo sin haber visto nunca ningún ejemplo de ello.
Supongamos que nunca hemos visto un elefante, pero alguien nos lo describe como un animal enorme, gris, con trompa y orejas grandes. El día que veamos una foto vamos a ser capaces de deducir que es un elefante sin haberlo visto nunca. Esto es lo que hace Zero-Shot Learning a través de relaciones semánticas y conocimientos externos, aunque solo le hayamos entrenado con fotos de gatos y perros, será capaz de reconocer un elefante en una foto.
Hay una gran variedad de aplicaciones para estas técnicas, desde clasificación de textos a reconocimiento de voz, traducción automática y vehículos autónomos.
Beneficios y Desafíos
El uso de técnicas como Few-Shot Learning (FSL), One-Shot Learning (OSL) y Zero-Shot Learning (ZSL) abre un mundo de posibilidades para empresas de todos los tamaños. La capacidad de entrenar modelos con pocos datos permite reducir costos, agilizar procesos y hacer que la inteligencia artificial sea más accesible incluso para aquellas organizaciones con menos recursos.
Las PYMEs, que tradicionalmente han enfrentado dificultades para acceder a Big Data, pueden aprovechar estas técnicas para mejorar su toma de decisiones sin necesidad de recopilar enormes volúmenes de información. Por ejemplo, una empresa emergente puede analizar la satisfacción de sus clientes mediante análisis de sentimientos sin haber entrenado previamente un modelo específico para ello. Por su parte, el sector sanitario puede detectar enfermedades raras con FSL, donde el acceso a grandes bases de datos es limitado.
Sin embargo, estas tecnologías no están exentas de desafíos. Modelos con pocos ejemplos pueden generar resultados menos precisos si los datos disponibles no son representativos o si la IA no ha sido correctamente diseñada para captar los patrones adecuados. Además, la implementación de estas técnicas aún requiere un conocimiento avanzado en inteligencia artificial y Machine Learning, lo que puede representar una barrera para algunas empresas.
A pesar de estos retos, la capacidad de adaptación y personalización que ofrecen estos modelos representa una ventaja competitiva clave. La posibilidad de desarrollar sistemas más dinámicos, escalables y eficientes hace que cada vez más organizaciones consideren integrar estos enfoques en sus estrategias de análisis de datos.
¿Por qué les interesa a las empresas?
Estas técnicas permiten que los modelos de IA sean agiles y eficaces, adaptándose rápidamente a los nuevos datos y condiciones, sin necesidad de grandes volúmenes de información. Esto se traduce ahorro de tiempo, costos más bajos y mayor flexibilidad. No se necesita recopilar y etiquetar miles de datos para hacer un buen análisis.
Por un lado, las PYMEs, o incluso grandes empresas, van a poder desarrollar ciertas tareas y estudios que su presupuesto o capacidades no les permitirían de otra forma. Por ejemplo, una startup va a poder analizar con ZSL las reseñas de su nuevo producto sin haber entrenado un modelo para ello. O una empresa de salud puede usar FSL para detectar enfermedades raras sin tener un gran banco de imágenes médicas.
Además, la capacidad de aprender con pocos datos permite a las empresas personalizar sus servicios para nuevos mercados y usuarios, incluso adaptándose a diferentes idiomas sin necesidad de apenas información. Esto da lugar a una IA más dinámica, escalable y competitiva, permite innovar más rápido y mejorar la experiencia del cliente o el rendimiento de la empresa en entornos cambiantes.
Desarrollo Futuro
La inteligencia artificial avanza hacia un modelo de aprendizaje más similar al del ser humano. Al igual que nosotros podemos identificar patrones y reconocer nuevos conceptos con pocos ejemplos, las técnicas de N-Shot Learning están revolucionando la forma en que las máquinas procesan la información.
Esta evolución no solo democratiza el acceso a la IA, sino que también abre la puerta a soluciones más flexibles e innovadoras en múltiples sectores. A medida que estos modelos sigan mejorando, veremos aplicaciones aún más sorprendentes, desde asistentes virtuales más inteligentes hasta sistemas de diagnóstico médico más precisos.
En un mundo donde los datos son el nuevo petróleo, la capacidad de analizarlos sin depender de Big Data será clave para el futuro. La IA sigue evolucionando y, con ella, la manera en que interactuamos con la tecnología y tomamos decisiones en nuestro día a día.