Cómo analizar datos no estructurados con IA en 2025

En 2025, la inteligencia artificial será clave para analizar datos no estructurados. El mercado global de inteligencia artificial crecerá hasta alcanzar 190 mil millones de dólares. Esto muestra que usar IA en el procesamiento de datos es esencial para las empresas¹.

Más del 80% de los datos que generan las empresas son no estructurados. Esto hace que sea crucial usar técnicas de análisis efectivas². En este artículo, veremos cómo usar estas tecnologías para sacar información valiosa de datos no estructurados. Esto ayudará a tomar decisiones empresariales más informadas.

El análisis de datos no estructurados es clave en el mundo empresarial hoy día. Se trata de información que no sigue un patrón específico, como textos, imágenes y audio. Esto es diferente a los datos estructurados, que sí siguen un formato de tabla³.

Las empresas generan mucha información, y hasta el 90% de ella es no estructurada⁴. Esto crea un gran desafío para analizarla. La inteligencia artificial es esencial para convertir estos datos en algo útil.

Gracias a la inteligencia artificial, se espera que el 40% al 60% de los datos no estructurados se analicen con éxito para 2025³. Las empresas usan técnicas de big data para encontrar patrones y mejorar la personalización del cliente⁴.

La inversión en análisis de datos no estructurados crecerá hasta los 30.4 mil millones de dólares para 2025³. Esto muestra la importancia de usar inteligencia artificial para analizar estos datos. Así, las empresas pueden tomar decisiones más informadas.

Los datos no estructurados no siguen un formato específico. Incluyen texto, audio, imágenes y vídeos. Representan el 80% de los datos actuales⁵. Se espera que crezcan un 430% entre 2018 y 2025⁵.

Las organizaciones generan datos de varios tamaños. Van desde unos pocos gigabytes hasta varios petabytes⁵. Para 2025, el 80% de la información será no estructurada⁶.

Esto está cambiando cómo las empresas analizan sus operaciones. El análisis de estos datos es crucial en atención médica y detección de fraudes⁵. El mercado de análisis de estos datos alcanzará 6.2 mil millones de dólares para 2025⁶.

Mejorar la gestión de estos datos aumenta la eficiencia operativa. Un 25% más de empresas usan herramientas específicas para ello⁶. Las tecnologías de NLP han crecido un 40% en dos años, mostrando la necesidad de analizar estos datos⁶.

La inteligencia artificial es clave para analizar datos de manera eficiente. Esto transforma cómo las empresas manejan su información. Con el aumento de datos, la necesidad de técnicas avanzadas es más clara⁷.

La IA procesa grandes cantidades de datos rápidamente. Esto ayuda a encontrar patrones y tendencias difíciles de ver a mano⁸.

La automatización del análisis de datos reduce el tiempo y recursos necesarios. Las herramientas de IA hacen que los datos valgan más, generados en milisegundos⁷. Además, mejora la comprensión del consumidor y optimiza las estrategias de marketing, aumentando las tasas de conversión⁷.

El análisis de datos no estructurados, que es el 80% de los datos, se beneficia mucho de la IA. Esto permite a las empresas entender mejor a sus clientes y responder mejor a sus necesidades⁹. Al optimizar precios y reportar datos automáticamente, se toman decisiones más informadas, mejorando la rentabilidad⁹.

En conclusión, la IA mejora la eficiencia y fomenta la innovación en las empresas. Esto crea una base sólida para tomar decisiones estratégicas a largo plazo⁹.

El procesamiento de lenguaje natural (PLN) es crucial para que humanos y máquinas se entiendan. Ha evolucionado en más de 50 años, mezclando lingüística computacional con aprendizaje automático¹⁰. Esto permite analizar texto y habla de manera más profunda.

El PLN mejora la comprensión y análisis de datos no estructurados. Esto supera métodos antiguos en eficiencia y precisión.

El PLN utiliza técnicas para extraer información del lenguaje natural. Incluye el etiquetado de voz, que clasifica palabras según su contexto¹¹. También, desambigua el sentido de las palabras para entender su significado en un contexto específico¹¹.

El reconocimiento de voz convierte habla en texto, capturando tonos y acentos. Esto mejora la interacción con dispositivos¹¹.

El PLN tiene muchas aplicaciones efectivas. Por ejemplo, analiza sentimientos en textos, identificando emociones como felicidad o insatisfacción¹¹. En el mundo empresarial, se espera que el 70% de las empresas utilicen PLN para analizar sentimientos en 2025¹⁰.

El PLN también gestiona hasta el 80% de las consultas de atención al cliente con chatbots. Esto mejora la comunicación y el servicio¹⁰. Esto no solo aumenta la satisfacción del cliente, sino que también ayuda a manejar grandes cantidades de datos.

El machine learning, o aprendizaje automático, es clave en el análisis de datos no estructurados. Permite a los sistemas aprender de los datos, mejorando las decisiones. Se espera que su uso crezca un 35% para 2025¹².

Un 70% de las empresas planea usar machine learning en sus análisis para 2025¹². Esto muestra su creciente valor en el mundo empresarial.

El aprendizaje automático tiene muchas aplicaciones, pero su crecimiento más rápido es en el análisis predictivo. Este análisis identifica patrones complejos, esencial para prever el comportamiento del cliente. El 80% de las aplicaciones empresariales de machine learning es supervisado, destacando su rol en el marketing y la mejora de la experiencia del cliente¹².

El aprendizaje no supervisado también crece rápidamente, con un aumento del 25% anual. Se usa mucho en marketing y análisis de clientes. Este tipo de aprendizaje analiza grandes volúmenes de datos no etiquetados, ofreciendo flexibilidad en la obtención de información valiosa¹².

Las empresas pueden analizar datos un 50% más rápido con machine learning. Los algoritmos avanzados, como las redes neuronales, se usan en el 90% de las aplicaciones de procesamiento de imagen y reconocimiento de voz. Esto muestra su eficacia en diversas áreas¹².

La minería de texto está creciendo rápidamente. Es clave para sacar información útil de datos no estructurados. El 80 % de los datos en el mundo son no estructurados, lo que muestra su importancia¹³.

Las herramientas de análisis de texto ayudan a encontrar patrones y tendencias. Estos descubrimientos son cruciales para entender el negocio¹⁴.

Hay muchas herramientas que hacen más fácil la minería de texto. Algunas de las más populares son:

• RapidMiner: Perfecto para análisis predictivo y minería de datos.
• KNIME: Ideal para análisis modular y unir datos.
• Tableau: Ayuda a ver los datos de manera efectiva.

La minería de texto se usa de muchas maneras. Por ejemplo, las empresas analizan reseñas de productos para saber qué piensan los clientes¹⁵. Esto les ayuda a mejorar sus productos o servicios.

Las instituciones financieras también usan esta técnica. Analizan comentarios en redes sociales para mejorar la experiencia del cliente¹⁵. Además, ayudan a detectar fraudes y mejorar la reputación de la empresa¹⁵.

La extracción de información es clave en el análisis de datos no estructurados. La IA hace posible procesar documentos rápidamente y con gran precisión. Se estima que la IA puede ahorrar entre un 30% y un 40% de tiempo en comparación con métodos manuales¹⁶.

La IA puede analizar miles de facturas en minutos, un proceso que antes tardaba días. Esto mejora la eficiencia y la precisión. La IA puede alcanzar hasta un 99% de precisión, frente a los 85% de los métodos manuales¹⁷.

Herramientas como Astera pueden extraer datos sin necesidad de plantillas. Manejan varios formatos y facilitan la recopilación de información¹⁶. La automatización tiene un gran impacto, como en el sector salud y las finanzas, donde mejora la precisión y reduce errores¹⁶.

Usar herramientas de extracción de información mejora la eficiencia al transformar datos no estructurados en formatos estructurados. Esto ahorra tiempo significativo en comparación con la entrada manual de datos¹⁷.

Este enfoque optimiza los recursos de las empresas y libera tiempo para decisiones estratégicas. La calidad y pertinencia de los datos extraídos son cruciales para el rendimiento de los modelos de IA¹⁸.

La visión por computadora es un campo emocionante. Permite a los sistemas analizar imágenes y extraer información importante. Gracias a algoritmos de aprendizaje profundo, como las redes neuronales convolucionales (CNN), estos sistemas pueden identificar patrones en grandes cantidades de datos visuales. Por ejemplo, un sistema de visión artificial puede revisar miles de productos o procesos por minuto, superando a los humanos en la detección de defectos¹⁹²⁰.

Desde 2010, con el desarrollo de ImageNet, millones de imágenes han sido etiquetadas en mil clases de objetos. Esto ha ayudado a crear modelos de aprendizaje profundo¹⁹²⁰. Ahora, aplicaciones como el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y otras tecnologías se usan en muchas industrias. Esto ha cambiado cómo interactuamos con la información visual. En el sector salud, la visión artificial ayuda a hacer diagnósticos médicos precisos.

Las capacidades de visión artificial han mejorado mucho. Ahora podemos detectar rostros y clasificar contenido visual. Herramientas como Document AI combinan visión artificial y procesamiento de lenguaje natural. Esto mejora el análisis de documentos no estructurados²¹.

La clasificación de datos es clave para organizar y acceder a información importante. Es vital en datos no estructurados para usar la inteligencia artificial de forma efectiva. Usar técnicas de IA mejora mucho el manejo de grandes cantidades de datos.

Las técnicas más usadas incluyen algoritmos de clustering y redes neuronales. Los algoritmos de clustering agrupan datos similares, haciendo más fácil encontrar patrones. Las redes neuronales aprenden de la información, mejorando la precisión en la clasificación. Estas técnicas de IA hacen el procesamiento de datos más eficiente y efectivo.

La automatización en la clasificación de datos trae grandes beneficios. Mejora mucho la eficiencia en el manejo de datos, permitiendo a las empresas procesar información más rápido. También ayuda a tomar decisiones mejor informadas, gracias a datos clasificados que ofrecen insights precisos.

En un mundo donde se generan 2.5 quintillones de bytes de datos al día, con hasta el 90% siendo no estructurados, clasificar esta información es crucial. La automatización no solo ahorra tiempo, sino que también reduce errores humanos. Esto potencia los beneficios de la automatización en la gestión de datos.

Organizar la información es clave para manejar bien los datos en cualquier empresa. Las herramientas de IA son esenciales en este proceso. El procesamiento eficiente y la organización de datos no estructurados son sus principales funciones. Esto hace que la información clave esté disponible para tomar decisiones rápidas y bien informadas.

Según estudios, el 82% de las empresas lucha con silos de datos que dificultan el trabajo²².

Las herramientas automatizadas etiquetan datos nuevos y corrigen errores más rápido que los humanos²². Recopilan datos de muchas fuentes, mejorando la organización de datos. Esto hace que la información sea más accesible y confiable. Hasta el 80% de los datos generados hoy son no estructurados, lo que subraya la importancia de la IA en su gestión²³.

Usar IA en la organización de datos mejora la eficiencia operativa de las empresas. También permite desarrollar estrategias más personalizadas para interactuar con los clientes. Esto lleva a un procesamiento más ágil e informado en tiempo real²⁴ y²².

El uso de IA en datos no estructurados trae grandes ventajas a las empresas. Destaca la agilidad y precisión en tomar decisiones. La automatización hace que el análisis sea mucho más rápido, pasando de días o semanas a minutos²⁵.

Esta rapidez es esencial para adaptarse a un mundo empresarial en constante cambio.

El procesamiento de datos grandes se hace en segundos, mejorando mucho la eficiencia²⁵. Los modelos de IA no solo miran datos pasados y presentes. También hacen predicciones precisas sobre lo que puede suceder en el futuro, con una precisión superior al 70%²⁵.

Esto significa que las empresas pueden entender mejor y más rápido, lo que les da una ventaja competitiva.

La IA mejora la precisión en las decisiones. En el sector financiero, las empresas que usan IA para prever el mercado mejoran sus decisiones informadas en un 60%²⁵. Esto muestra el gran impacto positivo de la IA en tomar decisiones.

Además, la IA permite personalizar servicios y productos, lo que aumenta la satisfacción del cliente al atender mejor sus necesidades²⁶.

El análisis de datos no estructurados tiene varios desafíos del análisis de datos. Esto se debe a la complejidad de datos y la falta de estandarización. Más del 80% de los datos digitales son no estructurados²⁷.

Estos datos vienen en muchos formatos, como texto, audio y video. Esto hace más difícil su análisis²⁸. La cantidad de datos que se generan aumenta constantemente. Esto pone más presión a los analistas para encontrar soluciones efectivas²⁸.

La calidad de estos datos a menudo es baja, con errores que pueden afectar su valor²⁸. La falta de datos estructurados complica las decisiones basadas en inteligencia artificial. Se necesitan herramientas avanzadas, como el aprendizaje automático, para manejar estos datos²⁷.

Se espera que el volumen de datos no estructurados aumente a 175 mil millones de terabytes para 2025. Es esencial que los investigadores desarrollen métodos y herramientas efectivos para su análisis²⁹. La minería de textos, el análisis de sentimiento y la visualización de datos son técnicas clave. Ayudan a sacar información valiosa y mejorar las decisiones²⁸.

La inteligencia artificial está cambiando muchos sectores. En la industria de la salud, ayuda a interpretar imágenes médicas. Esto permite atender a más pacientes con mayor precisión³⁰.

En el comercio electrónico, más de 75% de los clientes reciben recomendaciones personalizadas. Esto mejora la satisfacción y aumenta las ventas³⁰.

La IA mejora las redes 5G en telecomunicaciones. Esto optimiza el tráfico y reduce las interrupciones al analizar datos en tiempo real³⁰.

En la manufactura, las empresas con robots industriales reducen errores humanos en un 30%. Esto se debe a la automatización de tareas repetitivas y peligrosas³⁰.

Los servicios públicos también se benefician. El uso de IA mejora la gestión de registros, reduciendo la carga administrativa en un 40%³⁰.

En el desarrollo de políticas públicas, el análisis de datos por IA mejora la efectividad en un 50%. Esto se debe al uso de IA y machine learning³⁰.

El sector financiero también experimenta cambios. La IA generativa reduce errores manuales y ayuda a los analistas a enfocarse en estrategias más efectivas³¹.

En el sector legal, la IA hace el «lenguaje legal» más accesible. Esto acelera la búsqueda de detalles relevantes³¹.

Las aplicaciones de IA están creciendo. Esto tiene un gran impacto en cómo operan y toman decisiones las industrias. Las empresas deben estar al día con estos desarrollos para aprovechar al máximo la tecnología y mejorar la experiencia de sus usuarios.

En el análisis de datos no estructurados, las herramientas de IA son clave. UIPath destaca con un plan gratuito y un «Pro» a $420/mes. Permite automatizar tareas avanzadas³². Además, aprende con los datos para mejorar su rendimiento³².

DataRobot es otra herramienta importante. Crea modelos predictivos automáticamente al cargar datos³². Es fácil de usar, incluso para no expertos³². También maneja datos faltantes y prepara datos de forma eficaz³².

Bismart Folksonomy es reconocida en el análisis de datos no estructurados³³. Usa inteligencia artificial avanzada, como el procesamiento del lenguaje natural³³. Ayuda a diferentes sectores a tomar mejores decisiones³³.

Microsoft Power BI es famoso por importar datos rápidamente y crear informes³⁴. La demanda de estas herramientas de IA crece, con un mercado global que se expandirá un 15.9% hasta 2030³³.

La inteligencia artificial está cambiando cómo las empresas usan datos no estructurados. El 80% a 90% de los datos empresariales no estructurados se generan rápidamente. Esto crea un gran desafío para encontrar soluciones analíticas nuevas³⁵.

Estos datos no solo ocupan mucho espacio, sino que también ofrecen grandes oportunidades. Ahora es más fácil encontrar tendencias y patrones que antes³⁶.

La herramienta OpenText IDOL puede extraer información de más de 1.500 formatos de archivo. Esto hace que el análisis de estos datos sea más fácil³⁶. Se usan técnicas avanzadas como el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático para analizar documentos.

«El análisis de sentimientos proporciona métricas clave para entender la experiencia del cliente, utilizando datos no estructurados a partir de correos electrónicos y otros puntos de contacto.»³⁵

BigQuery ML permite crear modelos predictivos con estos datos. Se integra con Vertex AI para hacer inferencias en tiempo real³⁷. Estas innovaciones mejoran la gestión de datos no estructurados y reducen costos y tiempos.

En conclusión, la IA está transformando la gestión de datos no estructurados en las empresas. Mejora la eficiencia y la toma de decisiones con soluciones analíticas avanzadas³⁶.

El análisis de datos no estructurados en 2025 promete grandes cambios. Se espera que el mercado alcance los 51.8 mil millones de dólares³⁸. La mayoría de los datos, más del 80%, son no estructurados, como imágenes y vídeos³⁹.

La inteligencia artificial será clave en esta transformación. Se espera un aumento del 45% en su uso para procesar estos datos³⁸.

Las herramientas como el procesamiento del lenguaje natural y la visión por computadora mejorarán. Esto ayudará a las empresas a identificar tendencias automáticamente³⁹. Además, el volumen de datos global alcanzará los 181 zettabytes en 2025, un desafío para las organizaciones⁴⁰.

Se espera que el 82% de las empresas tecnológicas use la IA para tomar decisiones³⁸. La analítica aumentada permitirá a no técnicos acceder a datos rápidamente³⁹. Herramientas como Pinecone y Weaviate manejarán grandes volúmenes de datos, apoyando la personalización⁴⁰.

La personalización predictiva aumentará la lealtad del cliente hacia las marcas³⁹. La automatización y uso de la nube mejorarán la eficiencia operativa⁴⁰.

La importancia de la IA en el análisis de datos no estructurados es clave en nuestro mundo digital. Las empresas deben saber manejar grandes cantidades de datos no estructurados para competir. Ignorar estos datos sería un error estratégico, ya que representan el 80% de los datos globales⁴¹.

La IA ayuda a analizar estos datos de manera automática. Esto permite encontrar patrones rápidamente, lo cual es crucial en la salud para detectar enfermedades a tiempo. Además, analizar estos datos puede aumentar la productividad de las empresas en un 20%. Las que usan IA pueden ver mejoras aún mayores en sus resultados y la satisfacción del cliente⁴²⁴¹.

En resumen, usar tecnologías para analizar datos no estructurados es esencial. Las empresas que no lo hagan se quedarán atrás en un mercado cada vez más competitivo. La información es el pilar de este entorno empresarial⁴³.

1. Usando Inteligencia Artificial para Analizar Datos No Estructurados: Imágenes, Texto y Voz – https://wavebi.com.es/noticias/inteligencia-artificial-y-el-analisis-de-datos-no-estructurados/
2. ¿Qué es el análisis de datos no estructurados? Una guía completa – https://www.astera.com/es/type/blog/unstructured-data-analytics-a-complete-guide/
3. Datos estructurados frente a los no estructurados: diferencia entre datos recopilables: AWS – https://aws.amazon.com/es/compare/the-difference-between-structured-data-and-unstructured-data/
4. ¿Qué es la gestión de datos no estructurados? | Pure Storage – https://www.purestorage.com/es/knowledge/what-is-unstructured-data-management.html
5. ¿Qué son los datos no estructurados? | Una guía completa de datos no estructurados – https://www.elastic.co/es/what-is/unstructured-data
6. Datos estructurados vs. datos no estructurados: diferencias – https://www.educaopen.com/digital-lab/blog/software/diferencias-datos-estructurados-no-estructurados
7. El Poder de la IA en el Análisis de Grandes Datos – Metaversos Agency – https://metaversos.agency/blog/el-poder-de-la-ia-en-el-analisis-de-grandes-datos/
8. Cómo la inteligencia artificial convierte datos estructurados en conocimientos prácticos. | Skyone – https://skyone.solutions/es/blog/como-la-ia-transforma-los-datos-en-conocimientos/
9. Inteligencia artificial en el análisis de datos – https://londoncg.com/blog/inteligencia-artificial-en-el-analisis-de-datos
10. ¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural (PLN)? | IBM – https://www.ibm.com/mx-es/topics/natural-language-processing
11. ¿Qué es el procesamiento de lenguaje natural? – Explicación del procesamiento de lenguaje natural – AWS – https://aws.amazon.com/es/what-is/nlp/
12. ¿Qué es machine learning (ML)? | IBM – https://www.ibm.com/mx-es/topics/machine-learning
13. ¿Qué es la minería de datos? | IBM – https://www.ibm.com/es-es/topics/data-mining
14. ¿Qué es la minería de texto? | IBM – https://www.ibm.com/mx-es/topics/text-mining
15. Texto no estructurado en minería de datos: desbloqueando conocimientos en el procesamiento de documentos | shaip – https://es.shaip.com/blog/data-mining-unstructured-text-for-insights-in-document-processing/
16. La extracción de datos mediante IA es imprescindible para las empresas modernas – https://www.astera.com/es/type/blog/ai-data-extraction/
17. Extracción de documentos con IA: ¿Qué es y cómo funciona? | Parseur® – https://parseur.com/es/blog/extraccion-de-documentos-con-ia
18. Extracción de datos: la base de los modelos de IA – https://es.innovatiana.com/post/data-extraction-for-ai
19. ¿Qué es la visión artificial? | IBM – https://www.ibm.com/es-es/topics/computer-vision
20. ¿Qué es la visión artificial? | IBM – https://www.ibm.com/mx-es/topics/computer-vision
21. Vision AI – https://cloud.google.com/vision?hl=es-419
22. ¿Qué es la gestión de datos con IA? | IBM – https://www.ibm.com/es-es/think/topics/ai-data-management
23. Descifrando el código: cómo la IA está revolucionando la integración de datos no estructurados | Astera – https://www.astera.com/es/type/blog/cracking-the-code-how-ai-is-revolutionizing-unstructured-data-integration/
24. Cómo utilizar la IA para el análisis de datos (casos prácticos y herramientas) – https://clickup.com/es-ES/blog/241656/como-utilizar-la-ai-para-el-analisis-de-datos
25. El poder de la IA en el análisis de datos – https://news.sap.com/spain/2024/09/el-poder-de-la-ia-en-el-analisis-de-datos/
26. Modernizando el procesamiento de datos no estructurados con IA | Astera – https://www.astera.com/es/type/blog/unstructured-data-processing/
27. El Poder de los Datos No Estructurados: Desafíos y Herramientas en la Era del Análisis Data Driven | CustomerTrigger – https://customertrigger.com/2024/02/06/el-poder-de-los-datos-no-estructurados-desafios-y-herramientas-en-la-era-del-analisis-data-driven/
28. Desafíos en la Evaluación de Datos No Estructurados en Investigación Científica – Ciencia y Salud – https://uisys.es/desafios-en-la-evaluacion-de-datos-no-estructurados-en-investigacion-cientifica/
29. Convertir datos no estructurados a estructurados: guía completa | Parseur® – https://parseur.com/es/blog/convertir-datos-no-estructurados
30. Casos prácticos de inteligencia artificial y machine learning – https://www.redhat.com/es/topics/ai/ai-ml-use-cases
31. Aplicaciones de inteligencia artificial generativa para la extracción de documentos: 6 casos de uso – https://www.astera.com/es/type/blog/generative-ai-applications-for-document-extraction/
32. Las 5 mejores IA para el análisis de datos [Actualización 2025] – Scottmax.com – https://scottmax.com/es/consejo/5-mejores-ai-para-analitica-de-datos/
33. Bismart es nombrada líder en el análisis de datos no estructurados – https://blog.bismart.com/mejores-herramientas-analisis-de-datos-no-estructurados
34. Las 10 mejores herramientas de inteligencia artificial para analistas de datos (enero de 2025) – https://www.unite.ai/es/analistas-de-datos-de-herramientas-de-inteligencia-artificial/
35. Datos no estructurados con la pila de datos moderna – https://avriodata.ai/es/resources/unstructured-data-with-the-modern-data-stack
36. OpenText – https://www.opentext.com/es-es/que-es/unstructured-data
37. Análisis de datos con IA – https://cloud.google.com/use-cases/ai-data-analytics?hl=es-419
38. El Futuro del Desarrollo de IA en 2025 – https://mindfulml.vialabsdigital.com/post/el-futuro-del-desarrollo-de-ia-en-2025
39. Lo que nos depara el Futuro: Analítica digital para 2025 – Analytics 101 – https://analytics101.gal/analitica-digital-para-el-2025/
40. Últimas tendencias en análisis de datos que marcarán el 2025 – Addaptia – https://addaptia.com/ultimas-tendencias-en-analisis-de-datos-que-marcaran-el-2025/
41. ¿Qué papel juegan los datos no estructurados en la analítica avanzada de negocios? – https://vorecol.com/es/articulos/articulo-que-papel-juegan-los-datos-no-estructurados-en-la-analitica-avanzada-de-negocios-111323
42. La inteligencia artificial en el análisis de datos y Big Data – https://es.linkedin.com/pulse/la-inteligencia-artificial-en-el-análisis-de-datos-y-big-data-gilqe
43. El poder del aumento de la IA: Desentrañar ideas a través de datos no estructurados generados por humanos | Life Sciences – https://caiready.com/life-sciences/es/blog/el-poder-del-aumento-de-la-ia-desentranar-ideas-a-traves-de-datos-no-estructurados-generados-por-humanos/