Cómo la innovación en el campo de la inteligencia artificial está cambiando la ciencia de datos

A medida que la tecnología sigue creciendo en la línea del desarrollo, la inteligencia artificial (IA) ha surgido como una de las herramientas más definitorias del mundo moderno, especialmente en el campo de la ciencia de datos. La integración de la inteligencia artificial y la ciencia de datos no sólo ha transformado la forma en que se analizan los datos, sino que también ha cambiado las posibilidades de nuevos análisis.

A continuación se enumeran los cambios que se han producido en el sector de la ciencia de datos gracias a la aplicación de los avances de la inteligencia artificial.

Aprendizaje automático

El aprendizaje automático de máquinas (AutoML) puede describirse como la puesta en manos del consumidor habitual de la funcionalidad de aplicar el aprendizaje automático a los datos gracias a su capacidad para automatizar el proceso. Esto significa que funciones como un cálculo informático avanzado construido con varios algoritmos y previsiones más diferenciados, que antes requerían conocimientos específicos, ahora pueden ser utilizadas por una población más amplia.

Las herramientas automatizadas de aprendizaje automático pueden realizar la transformación de datos, la selección de algoritmos, el ajuste de parámetros y, en ocasiones, incluso la explicación de resultados, lo que acorta el tiempo necesario para el análisis de datos y aumenta la accesibilidad para los recién llegados al campo de la ciencia de datos.

Análisis predictivo avanzado

Por el contrario, el aprendizaje automático ha mejorado el análisis predictivo al incluir técnicas como el aprendizaje profundo y las redes neuronales. Estas tecnologías son capaces de adaptarse y mejorar con el tiempo, de ahí su mayor precisión en las predicciones. Por ejemplo, en el sistema sanitario, el uso de inteligencia artificial para analizar big data puede predecir tendencias de incidencia de enfermedades con un alto nivel de precisión, apoyando así medidas preventivas y otras intervenciones únicas para cada paciente.

Procesamiento del lenguaje natural

La inteligencia artificial une la informática con el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y, con su ayuda, los científicos de datos han cambiado su forma de interactuar con los datos. Pueden utilizarse para traducir el lenguaje humano o natural a estructuras comprensibles para los ordenadores, lo que permite extraer grandes volúmenes de datos de publicaciones en redes sociales, correos electrónicos y otros textos. Estas aplicaciones han dado lugar a opciones como el análisis de sentimientos para medir la opinión de la población en general, o los chatbots, que pueden gestionar preguntas de atención al cliente basándose en las peticiones de los usuarios.

Visualización de datos mejorada

La inteligencia artificial también ha contribuido significativamente a mejorar las técnicas de visualización de datos y hacerlas más perspicaces e interactivas. Lo que la inteligencia artificial ha hecho por las plataformas de visualización de datos es que los macrodatos recopilados previamente pueden ahora analizarse en busca de patrones y correlaciones y luego presentarse con claridad. También ayuda a los científicos de datos a expresar los resultados de una manera que es fácil de entender incluso para los ejecutivos de negocios y al mismo tiempo permite a los ejecutivos decidir sobre la base de la información compleja.

Inteligencia artificial ética y mitigación de sesgos

Posiblemente el área más importante en la que la inteligencia artificial está cambiando la gestión de la ciencia de datos es la creciente atención que se presta a la inteligencia artificial ética y a la minimización del sesgo. La inteligencia artificial no es inherentemente sesgada y los algoritmos sólo pueden ser tan sesgados como los datos que se les proporcionan, por lo que cada vez se presta más atención a la creación de algoritmos que puedan prevenir y eliminar los sesgos. Esto es muy importante, especialmente cuando se trata de utilizar la inteligencia artificial en procesos de toma de decisiones que afectan directamente a la vida de las personas, por ejemplo en el empleo, la concesión de créditos y la vigilancia policial.

Conclusión

Merece la pena admitir que el refuerzo de la inteligencia artificial como herramienta para la ciencia de datos ha sido poco menos que revolucionario. No sólo ha facilitado considerablemente el procesamiento y el análisis de datos, sino que ha ampliado los límites de lo que es posible averiguar con los datos.