La revolución de la ciencia de datos impulsada por la inteligencia artificial

En la encrucijada entre la tecnología y la innovación, la unión de la Inteligencia Artificial (IA) y la Ciencia de Datos está escribiendo un nuevo capítulo en la historia del conocimiento. Esta fusión no es simplemente una evolución, sino una revolución que está transformando radicalmente la forma en que se exploran y se entienden los datos.

Todo comienza cuando la IA se sumerge en el vasto océano de información que se genera a diario. Ya no solo se está analizando datos; se está desentrañando patrones que antes eran invisibles. Los algoritmos de aprendizaje automático y la IA están transformando la forma en que los científicos de datos toman las decisiones. Estos sistemas pueden analizar rápidamente enormes conjuntos de datos para identificar patrones y tendencias, proporcionando una base sólida para la toma de decisiones basada en datos.

“Gracias a la IA se ha democratizado la ciencia de datos, convirtiéndolo en una herramienta accesible para aquellos que no son expertos en algoritmos complicados. Actualmente, el científico de datos es indispensable en aquellas empresas que ambicionan aprovechar las tecnologías digitales. Como consecuencia, se han definido con mayor precisión roles y responsabilidades y la forma en la que estos profesionales pueden aportar un gran valor. Por este motivo, los mejores científicos de datos no solo son buenos en la lectura de estadística y el uso de IA como herramienta, sino que también entienden de negocios” comenta Gastón Chapartegui de Le Wagon.

La automatización, otro regalo de la IA,  libera de las tareas tediosas para que la persona se pueda centrar en lo que realmente importa: la creatividad y la innovación. La máquina se encarga de lo monótono, permitiendo tejer historias convincentes a partir de los datos, explorar nuevas ideas y plantear preguntas que antes ni siquiera sabíamos que había que hacer.

Según Gartner, para el año 2025, se espera que la automatización de tareas en Data Science alcance entre el 40% y el 50%. En el mismo orden McKinsey estima que la automatización podría eliminar hasta el 45% de las tareas tediosas de los científicos de datos para el 2030.

“La IA está transformando no solo números en pantallas, sino también la forma en que vivimos y trabajamos. Desde diagnósticos médicos más precisos hasta la optimización de procesos empresariales, cada día presenciamos cómo la Ciencia de Datos potenciada por la IA impacta nuestras vidas, es por esto que necesitamos enseñar a utilizar estos skills para el futuro profesional” afirman desde Le Wagon.

Consejos para aprovechar la IA en la Ciencia de Datos:

• Desarrollar habilidades en IA: Los profesionales de la Ciencia de Datos que buscan destacarse en el mercado deben adquirir conocimientos en técnicas de IA como Machine Learning y Deep Learning.

• Utilizar herramientas de IA: Existe una amplia gama de herramientas de IA disponibles para facilitar el trabajo de los científicos de datos.

• Colaborar con expertos en IA: La colaboración entre científicos de datos e ingenieros de IA puede ser clave para el éxito de proyectos de IA.

Así que, mientras la sociedad se sumerge más profundamente en esta revolución, hay que recordar que la Ciencia de Datos con la IA no reside sólo en los algoritmos, sino en cómo se utiliza este poder para mejorar el mundo. Estamos en el umbral de una nueva era de descubrimiento, y la historia que estamos escribiendo está destinada a cambiar la narrativa de la inteligencia y la creatividad humana para siempre.