Inteligencia artificial y procesamiento de eventos en tiempo real

Al aprovechar la IA para el procesamiento de eventos en tiempo real, las empresas pueden conectar los puntos entre eventos dispares para detectar y responder a nuevas tendencias, amenazas y oportunidades. En 2023, el IBM® Institute for Business Value (IBV) encuestó a 2500 ejecutivos de todo el mundo y descubrió que las mejores empresas están obteniendo un ROI del 13 % de sus proyectos de IA, más del doble del ROI medio del 5,9 %.

A medida que todas las empresas se esfuerzan por adoptar un enfoque óptimo para las herramientas de IA, vamos a discutir las buenas prácticas sobre cómo su empresa puede aprovechar la IA para mejorar sus casos de uso de procesamiento de eventos en tiempo real.

Una arquitectura basada en eventos es esencial para acelerar la velocidad de los negocios. Con ella, las organizaciones pueden ayudar a los equipos empresariales y de TI a adquirir la capacidad de acceder a información en tiempo real sobre situaciones únicas que surjan en toda la organización, interpretarla y actuar en consecuencia. El procesamiento de eventos complejos (CEP) permite a los equipos transformar sus eventos empresariales sin procesar en conocimientos relevantes y procesables, obtener una visión persistente y actualizada de sus datos críticos y trasladar rápidamente los datos a donde se necesitan, en la estructura en la que se necesitan.

La inteligencia artificial también es clave para las empresas, ya que ayuda a proporcionar capacidades tanto para agilizar los procesos empresariales como para mejorar las decisiones estratégicas. De hecho, en una encuesta realizada a 6700 altos ejecutivos, el IBV descubrió que más del 85 % de los adoptantes avanzados eran capaces de reducir sus costes operativos con la IA. La IA no simbólica puede ser útil para transformar datos no estructurados en información organizada y significativa. Esto ayuda a simplificar el análisis de los datos y permite una toma de decisiones informada. Además, la capacidad de los algoritmos de IA para reconocer patrones (aprendiendo de los datos históricos únicos de su empresa) puede permitir a las organizaciones predecir nuevas tendencias y detectar anomalías antes y con baja latencia. Además, la IA simbólica puede diseñarse para razonar e inferir sobre hechos y datos estructurados, lo que la hace útil para navegar por escenarios empresariales complejos. Por otra parte, los avances en los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), tanto cerrados como de código abierto, están mejorando la capacidad de la IA para comprender el lenguaje sencillo y natural. Hemos visto ejemplos de esto en la última evolución de los chatbots.Esto puede ayudar a las empresas a optimizar sus experiencias del cliente, permitiéndoles extraer rápidamente conocimientos de las interacciones en el recorrido de sus clientes.

Al unir la inteligencia artificial y el procesamiento de eventos en tiempo real, las empresas podrían mejorar sus esfuerzos en ambos frentes y ayudar a garantizar que sus inversiones están teniendo un impacto en los objetivos empresariales. El procesamiento de eventos en tiempo real puede ayudar a impulsar una IA más rápida y precisa; y la IA puede ayudar a que los esfuerzos de procesamiento de eventos de su empresa sean más inteligentes y respondan mejor a sus clientes.

Al combinar el procesamiento de eventos y la IA, las empresas están contribuyendo a impulsar una nueva era de toma de decisiones muy precisas y basadas en datos. He aquí algunas formas en que el procesamiento de eventos podría desempeñar un papel fundamental en el impulso de las capacidades de la IA.

• Los acontecimientos como combustible para los modelos de IA: los modelos de inteligencia artificial dependen del big data para perfeccionar la eficacia de sus capacidades. Una plataforma de transmisión de eventos (ESP) desempeña un papel crucial en este sentido, al proporcionar un pipeline continuo de información en tiempo real procedente de las fuentes de datos de misión crítica de las empresas. Esto ayuda a garantizar que los modelos de IA tengan acceso a los datos más recientes, tanto si se procesan en movimiento a partir de un flujo de eventos como si se agrupan en grandes conjuntos de datos, para ayudar a los modelos a entrenarse con mayor eficacia y operar a la velocidad del negocio.
• Agregados como conocimientos predictivos: los agregados, que consolidan datos de diversas fuentes en todo su entorno empresarial, pueden servir como valiosos predictores para los algoritmos de machine learning (ML). A diferencia de sondear repetidamente las API o esperar a que los datos se procesen por lotes, el procesamiento de eventos puede calcular estos agregados de forma incremental, operando continuamente a medida que se generan sus flujos de eventos sin procesar. El análisis de flujos puede utilizarse para ayudar a mejorar la velocidad y la precisión de las predicciones de los modelos.
• Contexto actualizado para aplicar la IA con eficacia: el procesamiento de eventos puede desempeñar un papel crucial en la conformación del contexto empresarial en tiempo real necesario para aprovechar el poder de la IA. El procesamiento de eventos ayuda a actualizar y perfeccionar continuamente nuestra comprensión de los escenarios empresariales en curso. Esto ayuda a garantizar que los conocimientos derivados de datos históricos, mediante el entrenamiento de modelos de machine learning (modelos de ML), sean prácticos y aplicables en el presente. Por ejemplo, cuando la IA presenta una predicción de que un cliente puede estar a punto de perder clientes, es importante considerar esta previsión en el contexto de nuestros conocimientos actuales sobre un cliente concreto. Este conocimiento no es estático y los nuevos datos de eventos ayudan a evolucionar nuestro conocimiento más reciente con cada interacción, para ayudar a guiar la toma de decisiones y la intervención.

Al tender un puente entre el procesamiento de eventos y la IA, las empresas pueden ayudar a proporcionar datos en tiempo real para el entrenamiento de modelos de IA, beneficiarse del proceso de datos en movimiento para calcular agregados en tiempo real que ayuden a mejorar las predicciones, y ayudar a garantizar que la IA pueda aplicarse de forma eficaz dentro de un contexto empresarial actualizado.

La inteligencia artificial puede hacer que el procesamiento de flujos de eventos sea más inteligente y reactivo en panoramas de datos dinámicos y complejos. He aquí algunas formas en que la IA podría mejorar sus iniciativas basadas en eventos:

• Detección de anomalías y reconocimiento de patrones: la capacidad de la inteligencia artificial para detectar anomalías y reconocer patrones puede ayudar a mejorar en gran medida el procesamiento de eventos. La IA puede filtrar el flujo constante de eventos empresariales sin procesar para identificar irregularidades o tendencias significativas. Al combinar los análisis históricos con el reconocimiento de patrones de eventos en tiempo real, las empresas pueden ayudar a sus equipos a desarrollar perfiles más detallados y responder de manera proactiva a las amenazas potenciales y a las nuevas oportunidades de clientes.
• Razonamiento de correlación y causalidad: la inteligencia artificial puede ayudar a equipar las herramientas de procesamiento de eventos en tiempo real con la capacidad de razonar sobre la correlación y la causalidad entre las métricas empresariales clave y los flujos de datos. Esto significa que la IA no solo puede identificar relaciones entre flujos de eventos empresariales, sino que también puede descubrir dinámicas de causa y efecto que pueden arrojar luz sobre escenarios empresariales previamente no considerados.
• Interpretación de datos no estructurados: los datos no estructurados a menudo pueden contener conocimientos sin explotar. La IA destaca a la hora de dar sentido al lenguaje sencillo y natural e interpretar otros tipos de datos no estructurados contenidos en los eventos entrantes. Esta capacidad puede ayudar a mejorar la inteligencia general de sus sistemas de procesamiento de eventos, al extraer información valiosa de fuentes de eventos aparentemente caóticas o desorganizadas.

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IBM Event Automation es una solución totalmente componible, basada en tecnologías abiertas, con capacidades para:

• Transmisión de eventos: recopile y distribuya flujos sin procesar de eventos empresariales en tiempo real con Apache Kafka de nivel empresarial.
• Gestión de endpoint de eventos: describa y documente eventos fácilmente según la especificación de la API Async. Promueva el uso compartido y la reutilización manteniendo el control y el gobierno.
• Procesamiento de eventos: aproveche la potencia de Apache Flink para crear y probar al instante flujos de procesamiento de flujos SQL en un lienzo de creación intuitivo y low-code.

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