La IA puede potenciar su proceso de análisis de diversas formas, desde el procesamiento de datos no estructurados (como la transmisión de feeds de videos) hasta potenciar las herramientas de análisis predictivo avanzadas. Los algoritmos de IA pueden ofrecerle a sus capacidades de análisis el impulso que necesita para seguir siendo competitivo.

IA y big data tienen una relación simbiótica en la que ambos son mejores de forma conjunta. Cuanto mejor sea la calidad del conjunto de datos de entrenamiento, más inteligente será la IA. Por otra parte, el proceso de técnicas de análisis de Big Data puede aprovechar la IA para procesar de forma eficiente grandes cantidades de datos no estructurados dispersos en varios entornos de silos.

La diferencia entre IA, aprendizaje automático (ML) y aprendizaje profundo (DL) yace en el alcance de la especificidad: 

• IA se encarga, en términos generales, de desarrollar sistemas de computadoras que pueden aprender por sí mismas. 

• ML es un subgrupo de la IA que se encarga de los algoritmos que pueden autoaprender de los datos de entrenamiento. 

• DL es un sugrupo de ML que se encarga de las redes neurales, específicamente de las que tienen más de una capa “oculta” entre las capas de entrada y salida de la red.