El análisis de datos juega un papel clave en nuestra sociedad. La capacidad de transformar información en conocimiento útil, y en consecuente acción, ha impactado positivamente a individuos y empresas. El término “Data Science” se refiere a la ciencia enfocada al estudio y análisis de datos, cuyo fin es la extracción de información significativa.

A medida que el volumen y la complejidad de los datos aumenta, se necesitan herramientas que puedan gestionar eficientemente tal cantidad de datos. En el presente artículo exploramos el potencial que presenta la Inteligencia Artificial en el tratamiento y análisis de datos, y cómo los Data Scientists pueden hacer uso de la IA para optimizar y facilitar su labor. 

La relación entre los datos y la IA

La capacidad de aprendizaje automático y de procesamiento del lenguaje natural que ostenta la IA la han convertido en la herramienta idónea para el análisis de datos, siendo especialmente útil para el análisis de grandes volúmenes de datos, así como de datos no estructurados. Este potencial ya ha sido identificado por los Data Scientists, que utilizan herramientas de IA para identificar patrones, hacer predicciones y extraer conocimientos en tiempo real, simplificando enormemente el análisis de los datos y la posterior toma de decisiones.

Mckinsey and Company describe claramente cómo ambos, IA y Data Science, están más relacionados de lo que parece. Un 70% de las compañías a nivel mundial, incluyendo los Data Scientists de éstas, ya emplean la Inteligencia Artificial para la toma de decisiones, lo cual evidencia la utilidad de la IA en este ámbito.

Así como el cerebro necesita de los ojos para percibir y entender el entorno, la IA necesita del conocimiento y de la intuición de los Data Scientists para poder recibir datos correctos y relevantes, que se traduzcan en soluciones prácticas. 

De acuerdo con una investigación realizada por la Universidad Autónoma de Chile, ya es posible apreciar que la combinación IA/Data Science está impulsando la creación de nuevas herramientas y metodologías, revolucionando la forma en que abordamos los desafíos de datos en diversos campos: desde la salud y la economía, hasta la ingeniería y las ciencias sociales. Por este motivo, los estudios están empezando a mostrar un incremento en el uso de esta tecnología por parte de cada vez más Data Scientists. 

AI y Data Science: Use cases

Una vez comprendido el nexo existente entre la Inteligencia Artificial y el Data Science, se hace especialmente relevante destacar la magnitud de los use cases en el sector. Actualmente, ya existen un número considerable de casos de uso de la IA en el sector de los datos, algunos de los cuales expondremos a continuación.

Cabe destacar que, en la mayoría de estos use cases, la principal utilidad de la IA está asociada con la ejecución de funciones relacionadas con el análisis de volúmenes grandes de datos. La labor de la IA permite a los Data Scientists reducir tiempo y costes, al permitir a éstos disponer de un algoritmo de aprendizaje automático, así como de un sistema de análisis “personalizado”, que ayuda a acelerar la toma de decisiones y resulta una ventaja competitiva en el mercado. 

AWS, como uno de los principales proveedores de servicios en la nube, ofrece una visión más en profundidad sobre el potencial de la IA. En una de sus investigaciones, destaca cómo esta tecnología es clave para el Data Science en relación al procesamiento de grandes volúmenes de datos. AWS también resalta como el Machine Learning a escala permite la creación y rápido entrenamiento de modelos, optimizando la labor de los Data Scientists en proporciones sin precedente.

A continuación, exponemos algunos de los use cases más relevantes de la IA en materia de Data Science.

• Automatización de tareas repetitivas

La IA es capaz de automatizar procesos tediosos y de gran complejidad gracias a su capacidad para el aprendizaje automático. Los algoritmos de diferentes modelos de IA dotan a esta tecnología de una capacidad de aprendizaje nunca vista, permitiendo a los sistemas de IA reaccionar o realizar labores de igual forma en que lo haría una persona. Así, la IA puede analizar datos, explorar soluciones o, inclusive, corregir datos, sin requerir de asistencia humana. 

En referencia a esto, un reporte realizado por la IDC en 2024 expone claramente cómo las tareas son más sencillas desde que el uso de la IA se ha popularizado. Se estima que al utilizar procesos de Natural Language Processing en el ámbito de Data Science, se ha experimentado un incremento del 30% en la satisfacción de consumidores.

Por otro lado, la Inteligencia Artificial no solo supone un ahorro de tiempo y recursos para los Data Scientists, sino que al ofrecer a estos la capacidad para delegar las tareas más tediosas, los Data Scientists pueden centrarse en la formulación de hipótesis o en la interpretación de resultados, lo que permite a estos profesionales trabajar de forma más efectiva y creativa. 

• Reconocimiento de patrones y anomalías

La identificación de patrones y anomalías es uno de los usos claves de la IA en el campo del Data Science. Así, es posible apreciar cómo los algoritmos de los diferentes sistemas de IA pueden identificar relaciones complejas y sutiles entre diferentes variables, que serían difíciles, o incluso imposibles, de detectar para un analista humano. 

Cisco Company desarrolla esta idea al demostrar cómo el 80% de las compañías que han decidido utilizar la Inteligencia Artificial en el ámbito de Data Science han mejorado su tiempo de análisis de datos drásticamente. En la actualidad, un gran número de Data Scientists ya ratifica la utilidad de la IA para encontrar patrones difícilmente apreciables por las personas.  

Así, los sistemas de detección de anomalías basados en IA son capaces de identificar patrones inusuales en los datos, y de alertar sobre estas posibles amenazas a los usuarios en tiempo y forma, amenazas tales como fraudes o fallos en equipos. Esto es especialmente útil en industrias como la seguridad, la sanidad o las finanzas.

• Mejora de la precisión de los modelos

Al emplear técnicas como el “Deep Learning” y el “Reinforcement Learning”, los algoritmos de los sistemas de Inteligencia Artificial pueden identificar patrones complejos en los datos y ajustar en consecuencia los parámetros de los propios modelos de IA de manera iterativa. Esto resulta en modelos más precisos y robustos, capaces de realizar predicciones con mayor certeza.

Mediante el uso de “Transfer Learning Techniques”, es posible adaptar modelos preentrenados en grandes volúmenes de datos a tareas específicas, lo que reduce el tiempo y la cantidad de datos requeridos en dicho proceso. Esto permite a los Data Scientists desarrollar modelos más precisos y especializados.

• Desarrollo de modelos explicables

A pesar de su complejidad, técnicas como las denominadas “Local Interpretable Model-Agnostic Explanations” (LIME) y “SHapley Additive exPlanations” (SHAPS) permiten a los Data Scientists entender cómo un modelo llega a una determinada predicción. Al descomponer modelos complejos en reglas más simples y comprensibles, las técnicas LIME y SHAPS facilitan la identificación de los factores más influyentes en la toma de una determinada decisión, posibilitando por tanto la detección y análisis de posibles sesgos o errores.

Un estudio llevado a cabo por la Universidad de Wharton destaca cómo el desarrollo de modelos de IA debe ir de la mano con la transparencia y la ética. Es por sus potenciales implicaciones éticas y legales que los científicos de datos deben comprender cómo un sistema llega a una conclusión concreta, usando para dicho fin los datos que la IA proporciona. Esta “explicabilidad” es imperativa para garantizar que los sistemas de IA sean una herramienta beneficiosa para la sociedad, libre de sesgos y discriminaciones.

En este mismo sentido, se hace especialmente relevante destacar que arquitecturas como las “Convolutional Neural Networks” (“CNN”) y las “Recurrent Neural Networks” (“RNN”) pueden ser modificadas para incluir mecanismos de atención que identifiquen las secciones y lógicas más relevantes de los datos de entrada, al objeto de aumentar la “explicabilidad” de los procesos subyacentes en estas arquitecturas. La posibilitación de la comprensión de procesos lógicos en diferentes arquitecturas de IA no solo mejora la precisión de los propios modelos, sino que también facilita la comprensión de su funcionamiento interno, fundamental para aumentar la confianza en sus resultados y garantizar su uso responsable.

• Democratización de la IA

Gracias a la IA, tareas antes complejas que requerían de habilidades técnicas avanzadas, como la limpieza y preparación de datos, el entrenamiento de modelos o la generación de visualizaciones, ahora pueden automatizarse. Esto permite que un número cada vez mayor de profesionales (con independencia de su formación técnica) pueda aprovechar el poder de los datos para tomar decisiones más informadas y resolver problemas complejos.

Herramientas como los asistentes virtuales de programación o las plataformas de análisis de datos “Low-Code” permiten a los usuarios crear modelos y obtener insights sin necesidad de escribir código complejo. Esto democratiza el acceso a los beneficios del Data Science y permite que personas de diferentes disciplinas y sectores puedan aprovechar los datos para impulsar la innovación y el crecimiento.

IA y Data Science: Hacia un futuro “inteligente”

Al igual que sucederá en la gran mayoría de industrias, estimamos una integración cada vez mayor de herramientas de Inteligencia Artificial en procesos de Data Science. A medida que la capacidad de los sistemas de generar y almacenar datos continúe su crecimiento  exponencial, la demanda de profesionales capacitados en ambos, Data Science e IA, también aumentará.

La IA supondrá un avance significativo en el Data Science, al automatizar tareas, mejorar el análisis de los datos y aumentar la precisión de los modelos predictivos utilizados por los profesionales. Un informe de Forrester declara que las empresas que han utilizado IA en procesos de  análisis predictivos experimentaron un aumento del 20% en la precisión de los pronósticos aplicables. El potencial de análisis predictivo de la IA permite a los Data Scientists hacer recomendaciones más informadas y optimizar los modelos para obtener un mejor retorno de su inversión.

Lo que es más, podemos esperar avances significativos en áreas como el Machine Learning, “Natural Language Processing” y la visión computacional, avances que permitirán a los sistemas realizar tareas cada vez más complejas y sofisticadas. Estos avances impulsarán aún más la innovación en diversos sectores, desde la medicina hasta la industria manufacturera.  

Sin embargo, el futuro de la relación IA-Data Science también plantea desafíos importantes. A medida que los sistemas de Inteligencia Artificial se vuelven más potentes, es fundamental abordar cuestiones éticas relacionadas con la privacidad de los datos, la equidad algorítmica y la transparencia. 

La IA se posiciona como una herramienta indispensable para los Data Scientists en la optimización de sus labores y resultados. Al automatizar tareas, mejorar la precisión de los modelos y permitir una exploración más profunda de los datos, la IA está revolucionando el campo del Data Science. A medida que la tecnología continúe avanzando, las posibilidades que ofrecen los sistemas de IA también lo harán.

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