Se refiere a la simulación de procesos de pensamiento humano por máquinas, en especial, computadoras. Para hacerlo utiliza sistemas de autoaprendizaje basados en el reconocimiento de patrones, la minería de datos y el procesamiento del lenguaje natural para imitar el funcionamiento del cerebro humano. El objetivo de la Cognitive Computing es el de crear sistemas informáticos automatizados que puedan resolver problemas, anticiparlos y modelar posibles soluciones sin la necesidad de contar con la ayuda humana.

Por ejemplo, en el sector médico, puede aplicarse para que el sistema recoja información sobre la historia de los pacientes, artículos de revistas, herramientas de diagnóstico, mejores prácticas, etc. Y que con este gran volumen de datos pueda proveer al médico una recomendación en base a una duda o problema concreto. Así el profesional puede disponer de una abanico de opciones de tratamiento, en base a un amplio número de factores que contribuyen a que pueda tomar una decisión más acertada.

Otro ejemplo, en esta ocasión en el sector financiero, tiene que ver con los gerentes de Inversiones. Este puesto requiere una gran capacidad de absorción y comprensión de grandes volúmenes de información y poder utilizar esta información para poder tomar decisiones seguras en una fracción de tiempo para garantizar la mejor opción para la inversión de los fondos de sus clientes en un mercado altamente volátil. Así pues se han creado softwares capaces de solventar las necesidades de este sector y que, entre sus funciones, pueden examinar millones de páginas de documentos, explorar la inteligencia del mercado disponibles, los perfiles de riesgo y los datos del perfil financiero en cuestión para poder proporcionar la mejor información a los analistas.

Así pues el autoaprendizaje que utiliza el Cognitive Computing es una realidad en algunos sectores y una herramienta potencial en el desarrollo de cualquier actividad que implique un gran volumen de información.

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