La IA puede impulsar su canalización de análisis de datos de distintas maneras, por ejemplo, procesando datos no estructurados, como los de las transmisiones de vídeo, o mejorando el funcionamiento de las herramientas avanzadas de análisis predictivo. Los algoritmos de la IA pueden proporcionar a sus funcionalidades de análisis el impulso que usted necesita para seguir siendo competitivo.

La IA y los macrodatos tienen una relación simbiótica, en la que, por lo general, ambos funcionan mejor si van juntos. Cuanto mayor sea el volumen y la calidad del conjunto de datos de entrenamiento, más inteligente será la IA. Por otro lado, las canalizaciones de análisis de macrodatos pueden aprovechar la IA para procesar de manera eficiente grandes cantidades de datos no estructurados repartidos en múltiples entornos aislados.

La diferencia entre la IA, el aprendizaje automático (AA) y el aprendizaje profundo (AP) radica en su ámbito de especificidad: 

• La IA, en general, trata de desarrollar sistemas informáticos que puedan aprender por sí mismos. 

• El AA es una subdivisión de la IA que maneja algoritmos que pueden aprender de manera automática a partir de los datos de entrenamiento. 

• Y el AP es una subdivisión del AA que se ocupa de las redes neuronales —en concreto, de las que tienen más de una capa “oculta” entre las capas de entrada y salida de la red—.