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¿Qué es un grafo de conocimiento?
Los Grafos de conocimiento son la mente artificial de los sistema de información.
El desafío de la era digital: De los pantanos de datos a los datos inteligentes
En la era digital actual, las organizaciones enfrentan un desafío sin precedentes: la gestión de cantidades masivas de datos que crecen de manera exponencial. Y esta cifra continúa aumentando con la expansión de la digitalización en todos los sectores.
El principal reto no radica únicamente en el almacenamiento y procesamiento de estos vastos volúmenes de información, sino en la capacidad de establecer conexiones significativas entre datos aparentemente dispares para poder entenderlos y correlacionarlos. La información, aunque abundante, permanece fragmentada y desconectada, limitando su potencial para impulsar la innovación y la toma de decisiones informada.
“Desde sus inicios, las tecnologías de la información han vivido de espaldas al significado”
Esta tendencia se mantiene en las tecnologías actuales de procesamiento de lenguaje natural y los modelos grandes de lenguaje (LLMs). Estos modelos son autorrefrenciales; generan textos humanizados basándose en patrones estadísticos, pero carecen de una verdadera comprensión del significado porque no poseen capacidad simbólica. En otras palabras, carecen de la posibilidad de reconocer la verdad o falsedad de las proposiciones que producen.
Una verdadera inteligencia artificial debe tener un compromiso con la verdad, lo que implica una relación con algo externo a ella; debe incorporar una relación simbólica que conecte con la realidad. Sin embargo, las tecnologías generativas actuales solo se relacionan consigo mismas y carecen, por tanto, de toda referencia a lo exterior. Estrictamente hablando, no representan nada.
Ante este escenario, surgen de manera natural los grafos de conocimiento como herramienta que proporciona una solución efectiva a este desafío, permitiendo estructurar, conectar y extraer valor de la información organizacional de manera sistemática y escalable.
Estas relaciones, que actúan como puentes entre los hechos, definen cómo se conectan los diferentes elementos dentro del grafo y permiten la inferencia de nuevos conocimientos a partir de las conexiones existentes. De este modo, los grafos de conocimiento enlazan y unifican la información de manera significativa, haciéndola interrogable tanto para humanos como para máquinas.
Para las personas, resulta evidente distinguir entre entidades como Luisa y Juana, o entre Logroño y Madrid. A partir de este reconocimiento, atribuimos a cada entidad lo que le corresponde: que Logroño está en La Rioja o que Juana nació en Madrid. Este proceso constituye, para nosotros, el acto de conocer: comprender relaciones y contextos. La condición para construir inteligencia artificial es que nuestros sistemas reconozcan esas mismas entidades y establezcan relaciones entre ellas.
Un grafo, en esencia, es una estructura matemática compuesta por nodos y aristas, donde los nodos representan entidades y las aristas reflejan las relaciones entre ellas. Sin embargo, los grafos de conocimiento van más allá de esta estructura básica: deben estar modelados mediante una ontología que, a través del establecimiento de reglas y restricciones claras, permite interpretar el contexto y transformar datos dispersos en hechos consolidados y estructurados, convirtiéndolos en conocimiento.
Los grafos de conocimiento contienen y distinguen, gracias a su base lógica, las entidades reales del mundo o de un ámbito de conocimiento del mundo: son capaces de razonar, realizar inferencias y también aprender, lo que las convierte en herramientas fundamentales para aplicaciones avanzadas de inteligencia artificial.
Entre estas aplicaciones están, por ejemplo:
- Sistemas de recomendación de alta precisión, que comprenden las relaciones entre usuarios, productos, servicios y sus preferencias.
- Sistemas de recuperación de información y búsqueda semántica, que mejoran la relevancia y el orden de los resultados al interpretar el contexto y las conexiones entre los términos de búsqueda.
- Procesamiento del lenguaje natural, donde su capacidad para estructurar y contextualizar datos permite una comprensión más profunda y precisa.
Los grafos de conocimiento cuentan con numerosas capacidades que transforman radicalmente nuestra relación con los datos y sientan las bases para una inteligencia artificial con verdadera comprensión contextual.
El verdadero conomiento ocurre en la desordenada intersección de ideas
Un Grafo de Conocimiento reúne y conecta las múltiples perspectivas humanas sobre un tema y proporciona respuestas personalizadas.
| Unifican la información distribuida | Convierten la información en interrogable tanto por máquinas como por personas y aumentan su expresividad y extensibilidad |
| Comprenden e interpretan | permiten integrar datos específicos del dominio en cuestión, logrando una representación más rica y contextualizada de la información. Su estructura facilita la interconexión de datos heterogéneos y distribuidos, mejorando su accesibilidad e interoperabilidad, sin ambigüedades ni pérdidas de información |
| Interrogan y encuentran | Permiten la implementación de sistemas de interrogación en lenguaje natural, con consultas más intuitivas y cognitivamente ergonómicas, y su combinación con buscadores facetados, ofreciendo múltiples formas enlazadas y contextuales de acceder y explorar los datos |
| Razonan, descubren y aprenden | Permiten la creación de un ecosistema de datos enlazados e interconectados, fácilmente accesibles. Este enfoque impulsa una web más inteligente, mejorando los procesos de búsqueda, descubrimiento de conocimiento y personalización de contenidos según las necesidades específicas de los usuarios. Pueden servir como contexto que ayude a los ordenadores a comprender y manipular los datos y aportan una base de conocimiento que hace más precisas, útiles e inteligentes las técnicas de PLN y los grandes modelos de lenguaje. |
| Refuerzan la experiencia de usuario | Promueven un marco de ergonomía cognitiva en la relación entre los humanos y los sistemas, contribuyendo a un espacio de bienestar digital. Al poder conectar sistemas de interrogación en lenguaje natural con buscadores facetados, se democratiza el acceso a la información, haciéndola más accesible para un público más amplio. Los usuarios pueden descubrir e investigar cualquier tema de una forma más profunda e intuitiva y disfrutar de una web semánticamente consciente. |
Capacidades de los grafos de conocimiento operados y enriquecidos con IA
| Metadatado y Categorización Automática | Interpretación automática de las entidades modeladas en el grafo de conocimiento, dotándolas de significado contextual y organizándolas automáticamente. Esto permite que cada elemento del grafo de conocimiento sea comprensible tanto para las máquinas como para las personas, facilitando su descubrimiento y su vinculación con otras entidades relacionadas. |
| Ecosistema Digital | Integración de datos heterogéneos y distribuidos en diferentes silos, que representan a todos los agentes del ámbito de conocimiento, en un ecosistema digital unificado en un grafo de conocimiento semánticamente interpretado, a través del cual la información fluye de manera significativa, creando una experiencia coherente y enriquecida para las personas. |
| Punto Único de Interrogación | Metabuscador inteligente que permite a usuarios y gestores acceder a cualquier entidad y encontrar exactamente lo que buscan, independientemente de dónde resida la información de origen, proporcionando respuestas contextualizadas y personalizadas. |
| Contextualización de los recursos en el espacio y en el tiempo | Visualización inteligente de las entidades del grafo en mapas interactivos y líneas temporales, que permiten a las personas descubrir entidades por proximidad geográfica o temporal. |
| Generación de Contextos | Capacidad para crear narrativas personalizadas que conectan diferentes entidades según el perfil, intereses y preferencias de la persona. |
| Recomendaciones de Alta Precisión | Sistema que sugiere recomendaciones basándose en preferencias explícitas, pero también en la comprensión significativa y profunda del comportamiento de las personas usuarias, de sus intereses implícitos y en el contexto de su actividad. |
| Descubrimiento de Conocimiento | Capacidad para inferir nuevas conexiones y oportunidades de exploración mediante razonamiento automático, proponiendo nueva información desde la información implícita del grafo e identificando patrones de actividad no evidentes. |
| Visualización Dinámica para la Gestión | Cuadros de mando en tiempo real que permiten, tanto a gestores como a usuarios, visualizar y comprender la actividad del ámbito modelado en el grafo desde múltiples perspectivas. |
| Sistema de interrogación en lenguaje natural | Interrogación en lenguaje natural capaz de mantener conversaciones sobre cualquier aspecto del ámbito de conocimiento modelado en el grafo, proponiendo, sobre la base del contenido alojado reforzado con capacidades de IA Generativa, respuestas auditables a preguntas complejas y proporcionando recomendaciones contextualizadas basadas en el conocimiento integral que proporciona el grafo. |
| Gestión Proactiva de información | Sistema de comunicación que anticipa a las personas información que pueda ser de su interés, permitiendo una gestión previsional y anticipada. |
| Escritura Distribuida con Publicación Semántica Dinámica | Permite a todos los actores del sistema contribuir con su propio contenido, que se integra así automáticamente en el ecosistema digital, manteniéndolo siempre actualizado y coherente. |
| Inteligencia Artificial Auditable | Alineación con los principios de una IA auditable y explicable para el cumplimiento de normativas como la Ley Europea de IA y la ENIA, que fomentan una inteligencia artificial transparente, ética y centrada en las personas. Cuando en un sistema es imprescindible no cometer errores, el resultado de la IA debe proporcionar una verdad auditable, trazable y reproducible por terceras partes. |