La computación cognitiva explicada en 5 minutos o menos

En esta era digital surgen casi a diario nuevos términos y palabras de moda. Uno de esos términos es la informática cognitiva, que está ganando una inmensa popularidad entre particulares y organizaciones.

Un sistema cognitivo aprende el comportamiento y el razonamiento humanos a escala para interactuar naturalmente con ellos. En términos sencillos, es un campo de la informática que tiene como objetivo crear máquinas inteligentes capaces de aprender, razonar y comprender como los humanos.

Las estadísticas sugieren que el mercado de la computación cognitiva, valorado en 25.600 millones de dólares en 2021, se prevé que alcance los 269.400 millones de dólares en 2030 con una CAGR del 29,7.

Las plataformas de computación cognitiva combinan el aprendizaje automático (ML), el procesamiento del lenguaje natural (NLP), el razonamiento, la interacción persona-ordenador, el reconocimiento del habla y de la visión y otras tecnologías más robustas para simular el pensamiento y la interacción humanos y mejorar la toma de decisiones.

En este blog, profundizaremos en la comprensión de la informática cognitiva. Veremos cómo funciona, sus ventajas, sus riesgos y mucho más.

Así pues, siga leyendo para conocer esta tecnología de rápido crecimiento.

¿Qué es la computación cognitiva?

La informática cognitiva es un conjunto de tecnologías individuales que realizan tareas particulares para facilitar la inteligencia humana.

En palabras sencillas, la informática cognitiva es un sistema que comprende e interpreta grandes volúmenes de datos y los utiliza para tomar decisiones, resolver problemas y mejorar los resultados empresariales.

Procesa una gran cantidad de datos no estructurados, como imágenes, texto y vídeos, para extraer perspectivas valiosas y críticas y analizar mejor esta información. Lo mejor de la informática cognitiva es que aprende y se adapta a partir de la experiencia, mejorando sus capacidades y su rendimiento con el tiempo.

Así, la informática cognitiva ayuda a tomar mejores decisiones humanas. Algunas aplicaciones esenciales de la informática cognitiva son

• Sistemas de detección de fraudes
• Reconocimiento del habla
• Detección de rostros
• Asistentes virtuales
• Análisis de sentimientos
• Evaluación de riesgos
• Motores de recomendación

De este modo, las organizaciones pueden tomar decisiones empresariales mejor informadas aprovechando las percepciones y recomendaciones inteligentes generadas a través de la computación cognitiva.

¿Cómo funciona la computación cognitiva?

La computación cognitiva combina las ciencias cognitivas e informáticas y crea sistemas informáticos que comprenden y aprenden del lenguaje y el razonamiento naturales y toman decisiones similares a las humanas.

Y para este proceso, la computación cognitiva utiliza varias tecnologías avanzadas, como la PNL, el ML, la minería de datos, el reconocimiento de patrones y la visión por ordenador, para imitar procesos cognitivos similares a los humanos.

El objetivo a largo plazo de la informática cognitiva es facilitar la creación de modelos informáticos automatizados que puedan resolver problemas sin intervención humana.

He aquí una explicación detallada del funcionamiento de la informática cognitiva:

• Ingestión de datos: El paso del proceso del sistema de computación cognitiva es la recopilación e ingestión de una enorme cantidad de datos estructurados y no estructurados procedentes de diversas fuentes, como sensores, bases de datos, medios sociales y la web.
• Procesamiento del lenguaje natural (PLN): Una vez que ingiere los datos, los sistemas de computación cognitiva utilizan algoritmos de PNL para extraer el contexto y el significado de los datos y comprender el lenguaje humano, incluyendo la sintaxis, la pragmática y la semántica.
• Aprendizaje automático (ML): Los sistemas de computación cognitiva utilizan algoritmos de ML para aprender de los datos extraídos y diseñar modelos para el dominio del problema. Implica entrenar el sistema con datos masivos, analizar su rendimiento y mejorar continuamente el modelo basándose en la retroalimentación.
• Algoritmos de razonamiento: Una vez que la informática cognitiva construye el modelo, utiliza algoritmos de razonamiento para analizar los datos y tomar decisiones basadas en los conocimientos del modelo. Este proceso incluye el uso del modelo construido para inferir nuevos datos e información, identificar patrones y tomar decisiones.
• Análisis de predicciones: Los sistemas de computación cognitiva evalúan la precisión de sus predicciones y ajustan sus algoritmos y modelos para aprender continuamente y mejorar su rendimiento basándose en la información que les proporcionan los nuevos datos y los usuarios.
• Interacción con el usuario: Los sistemas de computación cognitiva ofrecen una interfaz de usuario que facilita a los usuarios la interacción con los sistemas mediante PNL y la recepción de recomendaciones y percepciones basadas en el análisis y el razonamiento del sistema.

Así, la computación cognitiva combina todas las tecnologías avanzadas para crear sistemas que interactúan con los humanos de forma intuitiva y más natural para facilitar la toma de decisiones complejas basadas en la comprensión profunda de los datos.

Características clave de la computación cognitiva

La computación cognitiva proporciona estos atributos y características clave para dar sentido a la información no estructurada y facilitar a los humanos la toma de decisiones complejas.

• Aprendizaje adaptativo: Los sistemas de computación cognitiva deben ser adaptativos y capaces de aprender rápidamente información cambiante con requisitos y objetivos en evolución. Procesan datos ambiguos y dinámicos en tiempo real para satisfacer las necesidades de los datos circundantes.
• Interactivo: La HCI o interacción persona-ordenador es un componente esencial de las máquinas cognitivas. Los usuarios deben interactuar con las máquinas de computación cognitiva y definir sus necesidades cambiantes. Además, la informática cognitiva también debe interactuar con otros dispositivos, procesos y plataformas en la nube.
• Estadística e iterativa: Los sistemas de computación cognitiva deben identificar los problemas extrayendo datos adicionales y formulando preguntas si la consulta es incompleta o vaga. Los sistemas de computación cognitiva lo consiguen manteniendo datos e información sobre situaciones similares ocurridas con anterioridad.
• Contextuales: Los sistemas de computación cognitiva deben identificar, comprender y extraer fácilmente la información contextual, como el tiempo, el dominio, la ubicación, los requisitos o el perfil, los objetivos o las tareas de un usuario. Extraen información de varias fuentes de información estructurada y no estructurada y de datos sensoriales, visuales y auditivos.

Beneficios de la informática cognitiva

He aquí los beneficios esenciales de la informática cognitiva para las empresas.

#1. Recogida e interpretación de datos mejoradas

Uno de los mayores beneficios de la informática cognitiva es que analiza patrones de datos muy amplios e imita el comportamiento humano, como el aprendizaje y la deducción e interpretación de datos estructurados y no estructurados.

Este análisis se utiliza después para mejorar la visibilidad del proceso interno, impulsando las preferencias y la fidelidad de los clientes y la recepción de los productos y servicios.

#2. Detección de errores y resolución de problemas

Cuando se aplican al entorno tecnológico, los conceptos de la informática cognitiva facilitan la detección precisa y rápida de problemas y actividades fraudulentas en los procesos empresariales y descubren soluciones y oportunidades de negocio.

#3. Toma de decisiones informada

Las capacidades de recopilación y análisis de datos de la computación cognitiva permiten tomar decisiones más estratégicas e informadas, lo que se traduce en decisiones financieras más inteligentes, procesos empresariales mucho más eficaces, mayor eficiencia y ahorro de costes.

#4. Retención de clientes

La computación cognitiva proporciona una experiencia cliente-tecnología mucho más informada y útil, impulsando la interacción y la satisfacción del cliente y mejorando su retención.

#5. Ciberseguridad mejorada

La computación cognitiva puede ayudar a las empresas y negocios a identificar y responder a las actividades de los ciberdelincuentes y a las amenazas en línea en tiempo real con la ayuda de herramientas y tecnologías analíticas avanzadas.

La computación cognitiva mejora la ciberseguridad empresarial de las siguientes maneras:

• Inteligencia avanzada sobre amenazas
• Detección de amenazas en tiempo real
• Análisis predictivo
• Análisis del comportamiento
• Respuesta automatizada a incidentes

Así, las capacidades de la informática cognitiva ayudan a las empresas a prevenir de forma proactiva las actividades de los ciberdelincuentes y a reducir las posibles amenazas a la seguridad y sus daños a las empresas.

#6. Mejora de la colaboración de los empleados

La computación cognitiva ayuda a las empresas y a los negocios a mejorar la colaboración de los empleados ofreciéndoles perspectivas e información, lo que permite a los equipos trabajar de forma mucho más eficiente.

#7. ¿Cómo puede la computación cognitiva mejorar la pericia humana?

En ciertas áreas, los humanos pueden fallar a la hora de analizar grandes cantidades de datos o cuestiones que pueden no ser tan evidentes para los humanos.

Aquí es donde la informática cognitiva desempeña un papel más significativo a la hora de mejorar la pericia humana proporcionando tecnologías analíticas avanzadas para obtener resultados empresariales más excelentes.

He aquí cómo la informática cognitiva puede mejorar, acelerar y ampliar la inteligencia y la pericia humanas:

• Comprende el lenguaje humano natural a través de los datos sensoriales e interactúa con los humanos de forma natural, proporcionando un asesoramiento preciso e imparcial a los problemas.
• Identifica rápidamente los riesgos potenciales con la ayuda de perspectivas y análisis basados en datos, lo que permite a los humanos tomar mejores decisiones basadas en pruebas y hechos.
• Ayuda a los humanos a abordar problemas complejos y a resolver sus causas de raíz, al tiempo que desarrolla las soluciones adecuadas.
• Ayuda a mejorar la eficacia operativa ofreciendo un apoyo progresivo a los seres humanos y a las empresas.
• La computación cognitiva automatiza las tareas mundanas y repetitivas, liberando recursos humanos y permitiéndoles centrarse en tareas más complejas que requieren experiencia humana y habilidades únicas.
• Ayuda a personalizar la experiencia humana analizando los patrones de comportamiento y las preferencias humanas para ofrecer recomendaciones y sugerencias hiperpersonalizadas.

Bien, muchos sostienen que incluso las tecnologías de Inteligencia Artificial o IA ayudan a automatizar procesos repetitivos, mejorar la personalización y hacer la vida de los humanos mucho más fácil, así que ¿en qué se diferencia exactamente la computación cognitiva de la Inteligencia Artificial? Averigüémoslo.

Computación cognitiva Vs. Inteligencia Artificial

Aunque las tecnologías detrás de la Inteligencia Artificial y la computación cognitiva son similares, difieren en sus conceptos, enfoque y capacidades.

He aquí las diferencias fundamentales entre la computación cognitiva y la Inteligencia Artificial.

Inteligencia artificial	Informática cognitiva
El caso de uso básico de la IA es implementar el mejor algoritmo y aumentar el pensamiento humano para resolver problemas complejos.	En cambio, la informática cognitiva se centra en imitar el comportamiento, la inteligencia y el razonamiento humanos para resolver problemas complejos.
Los sistemas de IA aprenden de los datos para encontrar patrones, hacer predicciones, revelar información oculta y tomar medidas para encontrar una solución.	Los sistemas de computación cognitiva analizan un gran volumen de datos y comprenden y simulan el lenguaje y el razonamiento humano natural para encontrar soluciones a los problemas.
Los sistemas de IA realizan tareas que requieren inteligencia humana, como el reconocimiento del habla, la percepción visual, el procesamiento del lenguaje natural y la toma de decisiones.	Los sistemas de computación cognitiva utilizan modelos y algoritmos inspirados en el funcionamiento del cerebro humano, como el aprendizaje profundo y las redes neuronales.
Los sistemas de IA toman decisiones por sí solos, minimizando la interferencia y el papel del ser humano.	La computación cognitiva complementa los datos y la información de los humanos para facilitar la toma de decisiones y la resolución de problemas.
La IA se utiliza sobre todo en los sectores de las finanzas, la banca, la sanidad, la seguridad, la fabricación y el comercio minorista.	La informática cognitiva se utiliza sobre todo en los sectores de la atención al cliente, la industria y la sanidad.

Así pues, la informática cognitiva es un enfoque más específico de la Inteligencia Artificial que hace hincapié en el razonamiento y la interacción de tipo humano.

Dado que la informática cognitiva utiliza el contexto de forma más contextual utilizando información basada en pruebas, se espera que esta tecnología de la nueva era sea el próximo gran avance en el mundo de la vida inteligente.

La imagen sugiere que el mercado mundial de la informática cognitiva será de 49.360 millones de dólares en 2025.

Sin embargo, como toda moneda tiene dos caras, la computación cognitiva tiene sus propios riesgos y desventajas, como se expone a continuación.

Riesgos y desventajas de la informática cognitiva

He aquí algunos de los retos que la computación cognitiva plantea a las empresas.

#1. Privacidad y seguridad de los datos

Los sistemas de computación cognitiva manejan y dependen de un gran volumen de datos, lo que dificulta el mantenimiento de una alta seguridad de los datos y aumenta los riesgos de violación de datos y de privacidad.

Dado que los sistemas de computación cognitiva deben manejar una gran cantidad de datos sensibles, las organizaciones deben considerar y abordar las violaciones de datos y los problemas de seguridad y construir un plan de seguridad de datos a toda prueba.

#2. Adopción

La adopción es un problema con cualquier tecnología nueva.

De ahí que las organizaciones agilicen el proceso de adopción para garantizar el éxito de la informática cognitiva colaborando con las partes interesadas, como los desarrolladores de tecnología, las organizaciones, los individuos y el gobierno.

#3. Meticuloso proceso de formación

Los usuarios deben someterse a un exhaustivo proceso de formación para comprender a fondo el proceso y el sistema de la informática cognitiva. De ahí que una de las principales razones de su lenta adopción sea su lento proceso de formación.

Cada empleado debe revisar el sistema de computación cognitiva, lo que hace que el proceso sea muy complejo y costoso.

#4. Falta de transparencia

La complejidad y la dificultad para comprender los procesos de la informática cognitiva crean una falta de transparencia, lo que dificulta la comprensión de cómo el sistema ha llegado a una predicción o decisión determinada.

#5. Sesgo

Los sistemas de computación cognitiva aprenden a partir de datos sesgados, lo que conduce a resultados y conclusiones sesgados. Esto da lugar a una toma de decisiones discriminatoria e injusta, que puede tener consecuencias en la vida real.

De ahí que sea esencial entrenar estos sistemas con información no sesgada y evaluar su capacidad de toma de decisiones.

#6. Interacción humana

Aunque los sistemas de computación cognitiva interactúan con los humanos para comprender su comportamiento y razonamiento, siguen enfrentándose a desafíos.

Los humanos tienen una amplia gama de estilos de comunicación, dialectos e idiomas, e intentar razonar con ellos a menudo puede dar lugar a malentendidos, errores e información incompleta.

#7. Gestión del cambio

Superar la gestión del cambio es otro reto común de la informática cognitiva.

El comportamiento humano natural es que los humanos son típicamente resistentes al cambio y a los nuevos entornos. Por desgracia, la informática cognitiva aprende esta capacidad humana, lo que dificulta a estos sistemas la gestión del cambio y aumenta el temor a que las máquinas sustituyan pronto a los humanos.

#8. Dependencia de la calidad de los datos

La calidad de los datos que utilizan los sistemas de computación cognitiva es crucial para su eficacia y precisión.

Los datos sesgados, incompletos o inexactos afectan significativamente al rendimiento y la eficacia de estos sistemas.

#9. Largo ciclo de desarrollo

Los sistemas de computación cognitiva requieren mucho tiempo para desarrollar aplicaciones basadas en escenarios. Implementar soluciones de computación cognitiva en múltiples segmentos industriales es todo un reto si no se dispone de mucho tiempo y de los equipos de desarrollo adecuados.

Los largos ciclos de desarrollo dificultan que las organizaciones y empresas más pequeñas desarrollen sus propios sistemas cognitivos.

#10. Coste

Los sistemas de computación cognitiva requieren mucha inversión de capital, experiencia e infraestructura.

Por lo tanto, las organizaciones deben sopesar todos los beneficios de la computación cognitiva frente a los costes antes de invertir en los sistemas adecuados.

Recursos de aprendizaje

#1. Computación cognitiva: Una breve guía para los cambiadores de juego

Este conciso informe y guía sobre la informática cognitiva, publicado por Peter Fingar, comprende el auge de la tecnología informática cognitiva y las aplicaciones emergentes, así como su impacto en las industrias y empresas de todo el mundo.

El autor comparte su trepidante y atractivo viaje con los acontecimientos, recursos y actores clave implicados en la era de la informática cognitiva. Por lo tanto, es una lectura obligada para quienes necesiten una visión profunda de la inteligencia informática cognitiva y de cómo cambiará vidas en todo el mundo.

#2. Computación cognitiva: Teoría y aplicaciones (Volumen 35)

Esta guía exhaustiva y de primera categoría sobre la computación cognitiva se centra en su teoría y aplicaciones. Está escrita por expertos de renombre internacional, como Vijay V Raghavan, Venu Govindaraju, Venkat N. Gudivada y C.R. Rao.

Incluye el uso de sistemas informáticos cognitivos para gestionar las energías renovables, modelos y algoritmos de aprendizaje automático, biometría, algoritmos del habla basados en datos, análisis de gráficos y ciberseguridad.

#3. Computación cognitiva y análisis de grandes datos

Este libro ayuda a organizaciones y tecnólogos a comprender los conceptos y tecnologías subyacentes de la computación cognitiva, desde los algoritmos de PNL hasta las técnicas de representación del conocimiento.

Este libro también incluye implementaciones reales de proyectos emergentes de Qualcomm, Google, Amazon e Hitachi.

#4. Recetas de computación cognitiva

Este es uno de los libros ideales para arquitectos empresariales e ingenieros de software que quieran comprender el aprendizaje profundo y resolver sus problemas de IA y ML utilizando ejemplos de código del mundo real.

Publicado por Adnan Massod y Adnan Hashmi, este libro le permite aprender a crear soluciones listas para la producción con la ayuda de las API de Microsoft Cognitive Services, resolver problemas empresariales de PNL y visión por ordenador y aplicar el aprendizaje profundo utilizando Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) y TensorFlow.

#5. IBM Watson para Inteligencia Artificial y Computación Cognitiva

Este curso Udemy es perfecto si quiere aprender a construir sistemas y aplicaciones inteligentes de IA, ML y computación cognitiva con IBM Watson.

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Palabras finales

Aunque la informática cognitiva aún no ha alcanzado todo su potencial, su aplicación futura tiene muchas posibilidades. Por ejemplo, ayuda a los humanos a tomar mejores decisiones, automatizar tareas redundantes y descargar su carga cognitiva.

Este blog le ayuda a entender el concepto de informática cognitiva, cómo funciona, sus ventajas e incluso su alcance y aplicaciones para las organizaciones.

A continuación, consulte las preguntas y respuestas de la entrevista sobre computación en nube.