Inteligencia artificial en tiempo real y procesamiento de eventos

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 globales y descubrió que las empresas de clase mundial están obteniendo un ROI del 13 % de sus proyectos de IA, más del doble del ROI promedio del 5.9 %.

A medida que todas las empresas se esfuerzan por adoptar el mejor enfoque de su clase para las herramientas de IA, analicemos las mejores 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 del negocio. Con ella, las organizaciones pueden ayudar a los equipos empresariales y de TI a adquirir la capacidad de acceder, interpretar y actuar sobre información en tiempo real con respecto a situaciones únicas que surjan en toda la organización. El procesamiento de eventos complejos (CEP) permite a los equipos transformar sus eventos comerciales sin procesar en insights relevantes y aplicables en la práctica, obtener una vista persistente y actualizada de sus datos críticos y mover 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 optimizar los procesos comerciales como para mejorar las decisiones estratégicas. De hecho, en una encuesta a 6700 altos ejecutivos, el IBV descubrió que más del 85 % de los usuarios avanzados pudieron reducir sus costos operativos con 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 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 empoderar a las empresas para 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 a través de escenarios empresariales complejos. Además, los desarrollos en modelos de lenguaje grandes (LLM) de código abierto y cerrado están mejorando la capacidad de la IA para comprender el lenguaje natural y sencillo. Hemos visto ejemplos de esto en la última evolución de los chatbots. Esto puede ayudar a las empresas a optimizar la experiencia del cliente, permitiéndoles extraer rápidamente insights 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 tengan un impacto en los objetivos comerciales. El procesamiento de eventos en tiempo real puede ayudar a impulsar una IA más rápida y precisa; y la IA pueden ayudar a que los esfuerzos de procesamiento de eventos de su empresa sean más inteligentes y receptivos para sus clientes.

Al combinar el procesamiento de eventos y la IA, las empresas están ayudando a impulsar una nueva era de toma de decisiones altamente precisa y basada en datos. Estas son algunas formas en que el procesamiento de eventos podría desempeñar un papel fundamental en el impulso de las capacidades de la IA.

• Eventos como combustible para modelos de IA: los modelos de inteligencia artificial se basan en big data para refinar la eficacia de sus capacidades. Una plataforma de transmisión de eventos (ESP) desempeña un papel crucial en esto, al proporcionar un canal continuo de información en tiempo real 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, ya sea que se procesen en movimiento a partir de una transmisión de eventos o se agrupen en grandes conjuntos de datos, para ayudar a los modelos a entrenarse de manera más efectiva y operar a la velocidad del negocio.
• Agregados como insights predictivos: los agregados, que consolidan datos de diversas fuentes en todo su entorno empresarial, pueden servir como predictores valiosos 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 analytics de transmisión se puede utilizar para ayudar a mejorar la velocidad y la precisión de las predicciones de los modelos.
• Contexto actualizado para aplicar la IA de manera eficaz: el procesamiento de eventos puede desempeñar un papel crucial en la configuración del contexto empresarial en tiempo real necesario para aprovechar el poder de la IA. El procesamiento de eventos ayuda a actualizar y refinar continuamente nuestra comprensión de los escenarios comerciales en curso. Esto ayuda a garantizar que los insights derivados de datos históricos, a través del 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 abandonar, es importante considerar esta predicción en el contexto de nuestro conocimiento actual sobre un cliente específico. Este conocimiento no es estático y los nuevos datos de eventos ayudan a evolucionar nuestros conocimientos más recientes con cada interacción, para ayudar a guiar la toma de decisiones y la intervención.

Al cerrar la brecha entre el procesamiento de eventos y la IA, las empresas pueden ayudar a proporcionar datos en tiempo real para entrenar modelos de IA, beneficiarse del procesamiento de datos en movimiento para calcular agregados en vivo que ayudan a mejorar las predicciones y garantizar que la IA se pueda aplicar de manera efectiva dentro de un contexto empresarial actualizado.

La inteligencia artificial puede hacer que el procesamiento de transmisiones de eventos sea más inteligente y receptivo en escenarios dinámicos y complejos de datos. Estas son 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 enormemente el procesamiento de eventos. La IA puede filtrar el flujo constante de eventos comerciales sin procesar para identificar irregularidades o tendencias significativas. Al combinar los análisis históricos con el reconocimiento de patrones de eventos en vivo, las empresas pueden ayudar a sus equipos a desarrollar perfiles más detallados y responder de manera proactiva a amenazas potenciales y nuevas oportunidades para los clientes.
• Razonamiento para la correlación y la 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 comerciales clave y los flujos de datos. Esto significa que la IA no solo puede identificar relaciones entre flujos de eventos comerciales, sino que también puede descubrir dinámicas de causa y efecto que pueden arrojar luz sobre escenarios comerciales previamente no considerados.
• Interpretación de datos no estructurados: los datos no estructurados a menudo pueden contener insights sin explotar. La IA se destaca en dar sentido al lenguaje sencillo y natural e interpretar otros tipos de datos no estructurados que están contenidos dentro de sus 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 de:

• Transmisión de eventos: recopile y distribuya transmisiones sin procesar de eventos empresariales en tiempo real con Apache Kafka de nivel empresarial.
• Gestión de endpoint de eventos: describa y documente eventos fácilmente de acuerdo con la especificación de la API Async. Promueva el uso compartido y la reutilización mientras mantiene el control y la gobernanza.
• Procesamiento de eventos: aproveche la potencia de Apache Flink para crear y probar instantáneamente flujos de procesamiento de flujos SQL en un lienzo de creación intuitivo y de código bajo.

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