La Comisión de Comercio de EEUU abre una investigación, dos fiscales inician pesquisas y los parlamentos británicos y europeo han pedido explicaciones.
Uno de los retos actuales para los servicios de ginecología y obstetricia es mejorar la capacidad de predicción del éxito de una inducción al parto. Encarar este reto es posible si aplicamos técnicas de aprendizaje automático y big data a los datos en salud.
Es la hora de incidir en el manejo eficaz y eficiente de los datos, una obligación en un mundo donde el volumen de datos digitales se duplica cada dieciocho meses. La mejora en la gestión de los datos públicos no sólo favorecería la necesaria transparencia gubernamental, tendría un impacto positivo visible sobre el ciudadano.
En el Instituto de Ingeniería del Conocimiento nos hemos preguntado cómo ha sido el consumo eléctrico en España en 2016, especialmente, en Navidad, y con técnicas de big data en Energía hemos averiguado, entre otros, que el 6 de septiembre de 2016 fue el día de ese año con el mayor consumo eléctrico.
Los "algoritmos", según la RAE "Conjunto ordenado y finito de operaciones que permite hallar la solución de un problema", han obtenido un revestimiento de objetividad e infalibilidad desde que han migrado su entorno de ejecución de la mente humana a los circuitos digitales. Pero olvidamos que tanto su diseño como la selección de datos que maneja son tareas realizadas por humanos.
La palabra «fraude» suele hacerse hueco entre las páginas de los periódicos asociada normalmente a cuestiones fiscales o bancarias. En este post vamos a hablar de otro tipo de fraude menos conocido ya que afecta a nuestros bolsillos y, de manera considerable, a la economía de muchos países: el fraude energético y, más concretamente, el fraude eléctrico.
Expertos en 'Big Data' y profesionales médicos tienen ahora la posibilidad de trabajar de forma conjunta para lograr mejorar la eficacia de estas alertas sanitarias inteligentes. Esto conseguiría sin duda una sanidad más eficiente, ahorrando costes y salvando vidas.
Tradicionalmente, los profesionales del marketing digital segmentaban a los consumidores en función de diferentes variables que pudieran influir en sus hábitos de compra. Los nuevos avances tecnológicos, como el Real Time Bidding, permitieron a los anunciantes pujar de forma automatizada por cada impresión potencial en base al historial de navegación de un usuario individual.
¿Cómo entrenan los investigadores de la Inteligencia Artificial a los ordenadores para leer y extraer información de documentos escritos? ¿Cómo consiguen que realicen análisis automáticos de textos? La clave está en el lenguaje, el mecanismo de entrada de datos más importante y eficiente de los seres humanos.
En 1982, a la luz de los avances en las tecnologías de la información, el visionario John Naisbitt sentenciaba: "Estamos ahogados de información, pero hambrientos de conocimiento". No parece que esta situación se haya revertido en los últimos 30 años. Tenemos toda la información al alcance de nuestra mano, pero nos cuesta horrores digerirla.
El uso de dispositivos electrónicos, junto con el auge de las redes sociales, deja un rastro digital que, a través de técnicas de Big Data, nos permiten analizar a gran velocidad patrones del consumidor como su receptividad a la compra, sus gustos, incluso su capacidad de adquisición en ese momento, analizando los movimientos de su tarjeta bancaria.
Álvaro Barbero, director de Ingeniería Algorítmica del Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC), ha conseguido el segundo puesto en la final del TEXATA 2015, competición internacional de Big Data Analytics, que se celebra en Austin, Texas. Se ha convertido en el primer español en llegar a la final.
Los dirigentes y líderes que tengan la capacidad de entender y aprovechar antes la revolución tecnológica propiciarán un desarrollo de sus entornos mayor al del resto, lo cual los situará en una posición de ventaja que no será valorada de forma conveniente inmediatamente, pero que les ayudará a dejar un legado que recordado por generaciones futuras.