
Hoy en día, los humanos y más aún las máquinas, están creando más datos en una semana que toda la cantidad de datos que ha creado la humanidad desde el principio de la historia. Y, la semana siguiente, la cantidad de datos volverá a duplicar todo el conocimiento humano. Combinado con la capacidad de transmitir estos datos a la velocidad de la luz en un cable de fibra, el alcance y la velocidad de los datos disponibles para la toma de decisiones ha superado la capacidad humana y ha entrado en el nanoespacio.
Mientras acumulamos todos estos datos, nos preocupamos por su seguridad. A pesar de nuestras preocupaciones (e incluso de las nanocrisis que se avecinan), las ventajas de los grandes datos son mucho más prometedoras que los peligros que conllevan. Los datos entrantes que parecerían un tsunami incluso para el estadístico humano más hábil, a una IA sedienta le parecen una mera gotita. Cuando un sistema inteligente bebe en esos océanos de datos, hace descubrimientos maravillosos que pueden beneficiarnos a todos.
Los datos llegan al sistema procedentes de tres fuentes: las entradas humanas, las lecturas de los sensores y los resultados de otras operaciones de la IA.
Los datos se almacenan en lagos de datos: conjuntos de datos en servidores locales, servidores remotos (incluida la nube), dentro de dispositivos o en soportes extraíbles como memorias flash y CD.
Se accede a cada punto de datos tanto por su calidad como por su utilidad. Cualquier dato puede ser erróneo o irrelevante.
Un algoritmo es un proceso diseñado para calcular un resultado al servicio de un objetivo definido. Aunque cada algoritmo tiene muchos pasos, no necesariamente se necesitarán todos ellos para resolver un problema. Dado que los algoritmos están escritos por humanos, cualquier paso puede contener sesgos no intencionados. Los líderes anticipadores trabajan para garantizar que todos los algoritmos utilizados por sus organizaciones produzcan resultados justos.
A su vez, cada resultado se almacena en una ubicación accesible para la siguiente entidad de la cadena, incluidos otros dispositivos informáticos, robots y máquinas cinéticas.
Armada con el resultado, la entidad sucesora emprende una acción deseada, ya sea un movimiento físico o un cálculo posterior.
En todas las disciplinas, las IA dan diariamente grandes saltos de comprensión a medida que tamizan la complejidad que tienen ante sí e identifican patrones repetitivos. Una vez que un patrón se asocia de forma rutinaria con un resultado, la IA puede predecir ese mismo resultado cada vez que aparece un patrón conocido. Este supuesto análisis predictivo está más allá de la capacidad humana (ya que tiene lugar en el dominio suprahumano de las máquinas) y a menudo escapa a la comprensión humana. Mientras que el contenido de estas comunicaciones es creado por humanos, los datos implícitos en todas ellas son recogidos y compartidos únicamente por máquinas.