Hoy en día, términos como Data Science e Inteligencia Artificial (IA) se suelen utilizar por igual pero no son lo mismo. Ambas son productos de la informática pero entre ellas existen muchas diferencias que en realidad se complementan entre sí para beneficiar los procesos humanos. Por lo tanto, la combinación de Ciencia de Datos, aprendizaje automático e Inteligencia Artificial se ha vuelto notablemente útil para las empresas y este artículo explicará sus principales beneficios, diferencias y cómo puede combinarlas para aprovechar todos sus recursos de datos.
Tabla de contenidos
- ¿Qué es la Data Science o Ciencia de Datos?
- ¿Qué es la Inteligencia Artificial?
- Principales diferencias entre la Ciencia de Datos y la IA
- ¿Cómo pueden trabajar juntos la Ciencia de Datos y la IA?
- Ciencia de Datos en las organizaciones
- Ciencia de Datos e IA Autónoma
¿Qué es la Data Science o Ciencia de Datos?
En pocas palabras, Data Science, o Ciencia de Datos, es un campo interdisciplinario que combina ciencia, matemáticas, programación y estadísticas para analizar datos no estructurados y extraer información útil de ellos. En general, estos análisis apuntan a responder preguntas como: ¿Qué les interesa a los clientes? ¿Qué mejoras se le pueden hacer a un producto determinado? ¿Cómo afectarán los eventos externos a las decisiones de compra de las personas? Las preguntas pueden ser infinitas, pero las respuestas deben ser específicas.
Los expertos en Ciencia de Datos navegan a través de múltiples fuentes para analizar información, incluyendo información obtenida en la web, teléfonos inteligentes, sensores, etc.
Los procesos de análisis son complejos pero se pueden resumir de la siguiente manera: extraer, manipular y mantener datos para hacer predicciones sobre el comportamiento futuro del consumidor y mucho más. Por supuesto, una sólida formación en Inteligencia Artificial y algoritmos de aprendizaje automático es esencial.
Considerado el detonante de una cuarta revolución industrial, el Data Science nació, como concepto, en 1962 gracias al estadístico John W. Tukey y su famoso artículo titulado "El futuro del análisis de datos".
Durante las siguientes décadas, la Ciencia de Datos siguió posicionándose en el horizonte de académicos e ingenieros para asegurarse como una ciencia imprescindible en la década del 2000. Un punto culminante fue "Data, Data Everywhere" de Kenneth Cukier, en el que reflexiona sobre el papel del científico de datos: una persona que debe combinar las habilidades de un programador de software y un estadístico.
Hoy en día, empresas de todo tipo -desde grandes organizaciones hasta aseguradoras y bancos- utilizan la Ciencia de Datos para predecir el comportamiento de los clientes a partir de los mismos datos que generan. Las empresas también pueden identificar transacciones anómalas y descubrir áreas de oportunidad. Por otro lado, las dependencias gubernamentales lo utilizan para vislumbrar y alertar sobre situaciones que atenten contra la seguridad de la población.
¿Qué es la Inteligencia Artificial?
Entender la Ciencia de Datos como disciplina y la Inteligencia Artificial (IA) como herramienta puede ayudarnos a comprender, en términos amplios, sus principales diferencias.
La IA es un conjunto de algoritmos informáticos muy avanzados combinados para realizar tareas que requieren procesos mentales muy similares a los de los seres humanos. Para instituciones y empresas su papel es fundamental a la hora de tomar decisiones basadas en problemáticas que son prácticamente imperceptibles para las personas o algo que va más allá de nuestras capacidades.
Su nombre fue acuñado en 1956, como propuesta para una conferencia en Dartmouth, como una idea de que las máquinas serán capaces de igualar nuestras capacidades cognitivas y ha sido soñada tanto por autores de ciencia ficción como por grandes ingenieros.
No olvidemos la gran contribución del famoso matemático Alan Turing, quien en 1950 propuso un método de investigación para determinar si una máquina es capaz de hacerse pasar por un humano: el Test de Turing.
Aunque las máquinas superinteligentes aún están a siglos de distancia de convertirse en una realidad, la Inteligencia Artificial ya es una parte indiscutible de nuestras vidas.
El uso de la IA podemos dividirlo en dos:
- IA general: maneja actividades como transacciones, reconocimiento de objetos y sonidos, voz y traducción.
- IA aplicada: centrada en tecnologías de detección que, como su nombre indica, se aplican a máquinas autónomas, como vehículos.
En la actualidad, usamos Inteligencia Artificial en aplicaciones como Siri y Alexa, automatización de tareas en grandes organizaciones, reducción de errores y protección de colaboradores durante procesos industriales, videovigilancia pública y privada, reconocimiento facial y de objetos, innovaciones en el sector retail y mejoras en la experiencia de compra para el cliente en diversos productos y servicios. Sus posibilidades y los beneficios que nos pueden aportar son cada vez mayores.
Principales diferencias entre la Ciencia de Datos y la IA
A continuación, revisaremos las diferentes formas en que operan la Inteligencia Artificial y la Ciencia de Datos en términos de alcance, aplicaciones, lenguajes de programación y modelos.
ALCANCE
APLICACIONES
PROGRAMAS DE LENGUAJE
DIFERENTES MODELOS
*Los científicos de datos entrenan algoritmos constantemente para comprender con mayor facilidad patrones de datos y sus correlaciones. Una de las principales contribuciones de Data Science a la Inteligencia Artificial, específicamente al machine learning.
¿Cómo pueden trabajar juntos la Ciencia de Datos y la IA?
Las diferencias entre la Inteligencia Artificial y el Data Science no los convierten en campos incompatibles, sino todo lo contrario. El conocimiento estadístico de los científicos de datos combinado con los algoritmos autónomos de herramientas como el machine learning pueden complementarse y traer beneficios extraordinarios a nuestra sociedad. Veremos algunos de los ejemplos más importantes de esta unión:
Analítica predictiva
Una rama del Data Science compuesta por varias técnicas estadísticas. Utiliza sofisticados modelos de Inteligencia Artificial y algoritmos estadísticos para analizar datos históricos y así ayudar a las empresas a predecir tendencias comerciales, comportamientos de los clientes y formas de actuar ante eventos desconocidos.
Los científicos de datos identifican de manera integral las correlaciones entre varios conjuntos de datos y, una vez finalizados, crean modelos estadísticos capaces de realizar predicciones de alta precisión.
Encontramos la huella de la analítica predictiva en:
- La detección de fraudes y anomalías en las redes de una empresa.
- Predicción de conversiones y compras por parte de los clientes.
- Segmentación de clientes en bases de datos para entregar contenidos de acuerdo a sus necesidades.
IA conversacional
La Inteligencia Artificial conversacional mejora las respuestas que brindan los servicios de chatbot para que máquinas y clientes entablen conversaciones interactivas y beneficiosas para estos últimos.
Se trata de un software predictivo y personal que observa rasgos específicos en las respuestas de un usuario (como ubicación, estado de ánimo, etc.), los recopila y responde de forma personalizada gracias a los patrones que establece a partir de estas conversaciones.
Inteligencia de negocios
En términos simples, este es un software que se alimenta de datos comerciales y los transforma en informes, gráficos, cuadros, tablas y otra información digerible para el usuario. Hay tres herramientas principales de inteligencia empresarial que los científicos de datos utilizan para presentar informes valiosos y comprensibles:
- Herramientas de gestión de datos que limpian y estandarizan una gran cantidad de datos.
- Aplicaciones de descubrimiento de datos que permiten la recopilación y evaluación de nueva información.
- Herramientas de reporte que, como su nombre indica, presentan la información de forma atractiva y gráfica.
Sistemas de detección de anomalías
Es un gran avance en Inteligencia Artificial que hace posible detectar patrones anormales dentro de un conjunto de datos. Se aplica especialmente en el sector bancario para identificar transacciones fraudulentas o por empresas de seguridad para luchar contra ciberataques.
4 FORMAS EN LAS QUE LA CIENCIA DE DATOS Y LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL TRABAJAN JUNTAS
Ciencia de Datos en las organizaciones
En el amplio número de organizaciones que confían en Data Science, Inteligencia Artificial o ambas, destacan las siguientes:
Nvidia:
El gigante de la tecnología computacional, fundado en 1993 y con sede en California, ofrece lo último en visualización por computadora, circuitos integrados y unidades de procesamiento. Cuenta con una aplicación que ejecuta correlaciones dinámicas de grandes volúmenes de datos. Además, la empresa cuenta con una unidad de procesamiento gráfico que brinda a las empresas información concreta y actualizada.
Una de sus principales ventajas es que permite acelerar los flujos de trabajo de análisis de datos desde nubes, portátiles y otros sistemas certificados, combinando software y hardware optimizados.
Oracle:
Oracle Corporation se especializa en soluciones locales y en la nube. El secreto de su éxito cuando se trata de almacenar y procesar datos no estructurados es el sistema Handdop.
Esta gran herramienta contiene aplicaciones satelitales que brindan doble protección a los datos analizados, así como un algoritmo conocido como MapReduce, que no solo extrae información sino que también la ordena y estructura.
El software analítico de Oracle tiene la capacidad de extraer información muy específica y sus mecanismos de Inteligencia Artificial son sorprendentemente avanzados; para muchos, demasiado cerca de los procesos del cerebro humano.
Tesla:
Esta legendaria empresa cuenta, entre sus muchos desarrollos de Inteligencia Artificial, con algoritmos autónomos que generan representaciones del mundo muy realistas a partir de datos a gran escala.
¿Cómo pueden trabajar juntos la Ciencia de Datos y la IA?
Como se presenta en este artículo, Data Science o la Ciencia de Datos es la columna vertebral de muchas de las tecnologías más poderosas que usamos hoy. Es el mismo caso con la IA autónoma.
Nuestras soluciones de Inteligencia Artificial Autónoma se alimentan de miles de fuentes de datos y los procesan para dar respuesta a los problemas más críticos de la actualidad. Esto demuestra que la Ciencia de Datos es uno de los campos más importantes para este trabajo en particular hoy en día: sin información, muchas tecnologías no serían "inteligentes":
A medida que la Ciencia de Datos continúa evolucionando y se crean más y más tecnologías, veremos grandes avances en la sociedad en todo el mundo.
Lee nuestro artículo para obtener más información sobre cómo las diferentes tecnologías pueden trabajar juntas para crear sistemas inteligentes.
Y conoce más sobre nuestra Inteligencia Artificial Autónoma en nuestra guía aquí.
