Nuevas palabras de moda y términos surgen casi a diario en esta era digital. Uno de esos términos es computación cognitiva, que está ganando una inmensa popularidad entre las personas y las organizaciones.
Un sistema cognitivo aprende el comportamiento humano y el razonamiento a escala para interactuar naturalmente con ellos. En términos simples, 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 se prevé que el mercado de la computación cognitiva, valorado en $25,600 millones en 2021, alcance los $269,400 millones para 2030 con una CAGR de 29,7.
Las plataformas de computación cognitiva combinan el aprendizaje automático (ML), el procesamiento del lenguaje natural (NLP), el razonamiento, la interacción humano-computadora, el reconocimiento de voz y visión, y tecnologías más sólidas para simular el pensamiento y la interacción humanos y mejorar la toma de decisiones.
En este blog, profundizaremos en la comprensión de la computación cognitiva. Veremos cómo funciona, sus beneficios, riesgos y más.
Entonces, siga leyendo para aprender sobre esta tecnología de rápido crecimiento.
Tabla de contenido
¿Qué es la computación cognitiva?
La computación cognitiva es un conjunto de tecnologías individuales que realizan tareas particulares para facilitar la inteligencia humana.
En palabras simples, la computación cognitiva es un sistema que comprende e interpreta grandes volúmenes de datos y los utiliza para tomar decisiones, resolver problemas y mejorar los resultados comerciales.
Procesa una gran cantidad de datos no estructurados, como imágenes, texto y videos, para extraer información valiosa y crítica y analizar mejor esta información. La mejor parte de la computación cognitiva es que aprende y se adapta a partir de la experiencia, mejorando sus capacidades y rendimiento con el tiempo.
Por lo tanto, la computación cognitiva ayuda a tomar mejores decisiones humanas. Algunas aplicaciones esenciales de la computación cognitiva incluyen:
- Sistemas de detección de fraude
- Reconocimiento de voz
- Detección de rostro
- asistentes virtuales
- Análisis de los sentimientos
- Evaluación de riesgos
- Motores de recomendación
Por lo tanto, las organizaciones pueden tomar decisiones comerciales mejor informadas al aprovechar los conocimientos y recomendaciones inteligentes generados a través de la computación cognitiva.
¿Cómo funciona la computación cognitiva?
La computación cognitiva combina las ciencias cognitivas y de la computación y crea sistemas informáticos que entienden y aprenden del lenguaje natural y el razonamiento y toman decisiones similares a las humanas.
Y para este proceso, la computación cognitiva utiliza varias tecnologías avanzadas, como NLP, ML, minería de datos, reconocimiento de patrones y visión artificial, para imitar los procesos cognitivos similares a los humanos.
Fuente: researchgate.net
El objetivo a largo plazo de la computación cognitiva es facilitar la creación de modelos de TI automatizados que puedan resolver problemas sin intervención humana.
Aquí hay una explicación detallada de cómo funciona la computación cognitiva:
- Ingestión de datos: el paso del proceso del sistema de computación cognitiva es la recopilación e ingesta de una gran cantidad de datos estructurados y no estructurados de varias fuentes, como sensores, bases de datos, redes sociales y la web.
- Procesamiento del lenguaje natural (NLP): una vez que ingiere los datos, los sistemas informáticos cognitivos utilizan algoritmos NLP para extraer el contexto y el significado de los datos y comprender el lenguaje humano, incluida 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 en datos masivos, analizar su rendimiento y mejorar continuamente el modelo en función de la retroalimentación.
- Algoritmos de razonamiento: una vez que la computación cognitiva construye el modelo, utiliza algoritmos de razonamiento para el análisis de datos y toma de decisiones basadas en el conocimiento del modelo. Este proceso incluye el uso del modelo construido para inferir nuevos datos e información, identificar patrones y tomar decisiones.
- Análisis de predicción: los sistemas informáticos cognitivos evalúan la precisión de su predicción y ajustan sus algoritmos y modelos para aprender y mejorar continuamente su rendimiento en función de los comentarios de nuevos datos y usuarios.
- Interacción del usuario: los sistemas de computación cognitiva ofrecen una interfaz de usuario que facilita que los usuarios interactúen con los sistemas que utilizan NLP y reciban recomendaciones e información basada 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 manera 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 la toma de decisiones complejas para los humanos.
- Aprendizaje adaptativo: los sistemas informáticos cognitivos deben ser adaptables y capaces de aprender rápidamente información cambiante con requisitos y objetivos en evolución. Procesa datos ambiguos y dinámicos en tiempo real para satisfacer las necesidades de los datos circundantes.
- Interactivo: HCI o Human-Computer Interaction es un componente esencial de las máquinas cognitivas. Los usuarios deben interactuar con máquinas de computación cognitiva y definir sus necesidades cambiantes. Además, la computación cognitiva también debe interactuar con otros dispositivos, procesos y plataformas en la nube.
- Con estado e iterativo: los sistemas de computación cognitiva deben identificar problemas al obtener datos adicionales y hacer preguntas si la consulta es incompleta o vaga. Los sistemas CC logran esto manteniendo datos e información sobre situaciones similares ocurridas previamente.
- Contextual: los sistemas informáticos cognitivos deben identificar, comprender y extraer fácilmente información contextual, como la hora, el dominio, la ubicación, los requisitos o el perfil, los objetivos o las tareas de un usuario. Obtienen información de varias fuentes de información estructurada y no estructurada y datos sensoriales, visuales y auditivos.
Beneficios de la computación cognitiva
Estos son los beneficios esenciales de la computación cognitiva para las empresas.
#1. Recopilación e interpretación de datos mejoradas
Uno de los mayores beneficios de la computación cognitiva es que analiza grandes patrones de datos e imita el comportamiento humano, como el aprendizaje, la deducción y la interpretación de datos estructurados y no estructurados.
Este análisis se utiliza luego para mejorar la visibilidad del proceso interno, potenciando las preferencias y la lealtad de los clientes y cómo se reciben los productos y servicios.
#2. Detección de errores y solución de problemas
Cuando se aplican al entorno tecnológico, los conceptos de computación cognitiva facilitan la detección precisa y rápida de problemas y actividades fraudulentas en los procesos comerciales y descubren soluciones y oportunidades comerciales.
#3. Toma de decisiones informada
Las capacidades de recopilación y análisis de datos de la computación cognitiva le permiten tomar decisiones más estratégicas e informadas, lo que da como resultado decisiones financieras más inteligentes, procesos comerciales mucho más eficientes, eficiencia mejorada y ahorro de costos.
#4. Retención de clientes
La computación cognitiva proporciona una experiencia de cliente a tecnología mucho más informada y útil, lo que impulsa la interacción y satisfacción del cliente y mejora la retención de clientes.
#5. Ciberseguridad mejorada
La computación cognitiva puede ayudar a las empresas y los negocios a identificar y responder a las actividades delictivas cibernéticas y las amenazas en línea en tiempo real con la ayuda de tecnologías y herramientas de análisis avanzadas.
La computación cognitiva mejora la ciberseguridad empresarial de las siguientes maneras:
- Inteligencia de amenazas avanzada
- Detección de amenazas en tiempo real
- Analítica predictiva
- Análisis de comportamiento
- Respuesta automatizada a incidentes
Por lo tanto, las capacidades de computación cognitiva ayudan a las empresas a prevenir de manera proactiva las actividades delictivas cibernéticas y reducen las posibles amenazas a la seguridad y su daño a las empresas.
#6. Colaboración mejorada de los empleados
La computación cognitiva ayuda a las empresas y empresas a mejorar la colaboración de los empleados al ofrecer conocimientos e información, lo que permite que los equipos trabajen de manera mucho más eficiente.
¿Cómo puede la computación cognitiva mejorar la experiencia humana?
En ciertas áreas, los humanos pueden fallar al analizar grandes cantidades de datos o problemas que pueden no ser tan evidentes para los humanos.
Aquí es donde la computación cognitiva juega un papel más importante en la mejora de la experiencia humana al proporcionar tecnologías de análisis avanzadas para obtener resultados comerciales más excelentes.
Así es como la computación cognitiva puede mejorar, acelerar y escalar la inteligencia y la experiencia humana:
- Comprende el lenguaje humano natural a través de datos sensoriales e interactúa con los humanos de forma natural, brindando consejos precisos e imparciales sobre los problemas.
- Identifica rápidamente los riesgos potenciales con la ayuda de conocimientos y análisis basados en datos, lo que permite a los humanos tomar mejores decisiones basadas en evidencia y hechos.
- Ayuda a los humanos a abordar problemas complejos y resolver sus causas principales mientras desarrollan las soluciones correctas.
- Ayuda a mejorar la eficiencia operativa al ofrecer soporte progresivo a humanos y empresas.
- La computación cognitiva automatiza tareas mundanas y repetitivas, liberando recursos humanos y permitiéndoles concentrarse en tareas más complejas que requieren experiencia humana y habilidades únicas.
- Ayuda a personalizar la experiencia humana mediante el análisis de patrones y preferencias de comportamiento humano para proporcionar recomendaciones y sugerencias hiperpersonalizadas.
Bueno, muchos argumentan que incluso la inteligencia artificial o las tecnologías de IA ayudan a automatizar procesos repetitivos, mejoran la personalización y facilitan mucho la vida de los humanos. Entonces, ¿en qué se diferencia exactamente la computación cognitiva de la inteligencia artificial? Vamos a averiguar.
Computación cognitiva vs. Inteligencia artificial
Si bien las tecnologías detrás de la inteligencia artificial y la computación cognitiva son similares, difieren en sus conceptos, enfoque y capacidades.
Estas son las diferencias fundamentales entre la computación cognitiva y la Inteligencia Artificial.
Inteligencia artificialComputación cognitivaEl caso de uso básico de AI es implementar el mejor algoritmo y aumentar el pensamiento humano para resolver problemas complejos. Por otro lado, la computación cognitiva se enfoca en imitar el comportamiento humano, la inteligencia y el razonamiento 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 humanos naturales para encontrar soluciones a los problemas. Los sistemas de IA realizan tareas que requieren inteligencia humana, como el reconocimiento de voz, 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, incluido el aprendizaje profundo y las redes neuronales. Los sistemas de IA toman decisiones por sí mismos, minimizando la interferencia y el papel humano. La computación cognitiva complementa los datos y la información para que los humanos faciliten la toma de decisiones y la resolución de problemas. La IA se utiliza principalmente en los sectores de finanzas, banca, salud, seguridad, fabricación y venta minorista. La computación cognitiva se utiliza principalmente en los sectores de servicio al cliente, industrias y atención médica.
Por lo tanto, la computación cognitiva es un enfoque más específico de la inteligencia artificial que enfatiza el razonamiento y la interacción similares a los humanos.
Dado que la computación cognitiva utiliza el contexto de manera más contextual utilizando información basada en evidencia, se espera que esta tecnología de la nueva era sea la próxima gran novedad en el mundo de la vida inteligente.
Fuente: dataversity.net
La imagen sugiere que el mercado global de computación cognitiva será de $49,36 mil millones para 2025.
Sin embargo, como toda moneda tiene dos caras, la computación cognitiva tiene sus propios riesgos y desventajas, como se analiza a continuación.
Riesgos y desventajas de la computación cognitiva
Aquí hay algunos desafíos de computación cognitiva que enfrentan las empresas.
#1. Privacidad y seguridad de datos
Los sistemas informáticos cognitivos manejan y dependen de un gran volumen de datos, lo que dificulta mantener una alta seguridad de los datos y aumenta los riesgos de filtración de datos y violaciones de la privacidad.
Dado que los sistemas de computación cognitiva deben manejar una gran cantidad de datos confidenciales, las organizaciones deben considerar y abordar las filtraciones de datos y los problemas de seguridad y crear un plan de seguridad de datos completo.
#2. Adopción
La adopción es un problema con cualquier nueva tecnología.
Por lo tanto, las organizaciones agilizan el proceso de adopción para garantizar el éxito de la computación cognitiva al colaborar con partes interesadas como desarrolladores de tecnología, organizaciones, individuos y el gobierno.
#3. Proceso de entrenamiento meticuloso
Los usuarios deben someterse a una amplia capacitación en datos para comprender a fondo el proceso y el sistema de computación cognitiva. Por lo tanto, una de las razones principales detrás de su lenta adopción es su lento proceso de capacitación.
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 computación cognitiva crean una falta de transparencia, lo que dificulta comprender cómo el sistema llegó a una predicción o decisión en particular.
#5. Inclinación
Los sistemas de computación cognitiva aprenden de datos sesgados, lo que lleva a resultados y resultados sesgados. Esto da como resultado una toma de decisiones discriminatoria e injusta, que puede tener consecuencias en la vida real.
Por lo tanto, entrenar estos sistemas con información no sesgada y evaluar su capacidad de toma de decisiones es fundamental.
#6. Interacción humana
Si bien los sistemas de computación cognitiva interactúan con los humanos para comprender el comportamiento y el razonamiento humanos, aún enfrentan desafíos.
Los seres humanos tienen una amplia gama de estilos de comunicación, dialectos e idiomas, y tratar de 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 desafío común de la computación cognitiva.
El comportamiento humano natural es que los humanos son típicamente resistentes al cambio y a los nuevos entornos. Desafortunadamente, la computación cognitiva aprende esta habilidad humana, lo que dificulta que estos sistemas manejen el cambio y aumenta el temor de que las máquinas pronto reemplacen a los humanos.
#8. Dependencia de calidad de datos
La calidad del uso de los sistemas de computación cognitiva de datos es crucial para su eficiencia y precisión.
Los datos sesgados, incompletos o inexactos afectan significativamente el rendimiento y la eficacia de estos sistemas.
#9. Ciclo de desarrollo prolongado
Los sistemas de computación cognitiva toman mucho tiempo para desarrollar aplicaciones basadas en escenarios. La implementación de soluciones de computación cognitiva en múltiples segmentos de la industria es un desafío sin mucho tiempo y sin los equipos de desarrollo adecuados.
Los largos ciclos de desarrollo dificultan que las organizaciones y empresas más pequeñas desarrollen sus propios sistemas cognitivos.
#10. Costo
Los sistemas de computación cognitiva requieren una gran inversión de capital, experiencia e infraestructura.
Por lo tanto, las organizaciones deben sopesar todos los beneficios de la computación cognitiva frente a los costos antes de invertir en sistemas adecuados.
Recursos de aprendizaje
#1. Computación cognitiva: una breve guía para los revolucionarios
Este informe conciso y guía de computación cognitiva, publicado por Peter Fingar, comprende el auge de la tecnología de computación cognitiva y las aplicaciones emergentes y su impacto en las industrias y empresas de todo el mundo.
El autor comparte su apasionante y vertiginoso viaje con los principales eventos, recursos y actores involucrados en la era de la computación cognitiva. Por lo tanto, es una lectura obligada para aquellos que necesitan una visión profunda de la inteligencia informática cognitiva y cómo cambiará vidas a nivel mundial.
#2. Computación cognitiva: teoría y aplicaciones (Volumen 35)
Esta guía completa y mejor calificada de computación cognitiva se enfoca en su teoría y aplicaciones. Está escrito por expertos de renombre internacional, incluidos Vijay V Raghavan, Venu Govindaraju, Venkat N. Gudivada y CR Rao.
Incluye el uso de sistemas de computación cognitiva para administrar energía renovable, modelos y algoritmos de aprendizaje automático, biometría, algoritmos de voz basados en datos, análisis de gráficos y ciberseguridad.
#3. Computación cognitiva y análisis de Big Data
Este libro ayuda a las organizaciones y a los tecnólogos a comprender los conceptos y las tecnologías subyacentes de la computación cognitiva, desde los algoritmos de PNL hasta las técnicas de representación del conocimiento.
Este libro también incluye implementaciones de la vida real de proyectos emergentes de Qualcomm, Google, Amazon y Hitachi.
#4. Recetas de Computación Cognitiva
Este es uno de los libros ideales para arquitectos empresariales e ingenieros de software que desean 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 en NLP y visión artificial, y aplicar aprendizaje profundo con Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) y TensorFlow. .
#5. IBM Watson para inteligencia artificial y computación cognitiva
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Ultimas palabras
Si bien la computación cognitiva aún no ha alcanzado su máximo potencial, su implementación futura tiene muchas posibilidades. Por ejemplo, ayuda a los humanos a tomar mejores decisiones, automatizar tareas redundantes y descargar su carga cognitiva.
Este blog lo ayuda a comprender el concepto de computación cognitiva, cómo funciona, sus beneficios e incluso su alcance y aplicaciones para las organizaciones.
A continuación, consulte las preguntas y respuestas de la entrevista sobre computación en la nube.