En qué se relacionan la ciencia de datos e inteligencia artificial y cómo puede beneficiarse de esto
Sin duda alguna, la tecnología juega un papel muy importante en nuestras vidas cotidianas, ya que aporta grandes beneficios al desarrollo humano.
Simplifica las tareas, permite ahorrar tiempo, mejora los procesos productivos y reduce los costos operativos con el firme propósito de obtener productos y/o servicios con calidad y seguridad, entre otras cosas.
El mundo empresarial depende en gran medida de estos recursos y, cada vez más, se combinan diferentes plataformas para optimizar los niveles de producción y, por ende, la rentabilidad de los negocios.
En este artículo explicaremos cómo la ciencia de datos e inteligencia artificial ayudan a las empresas para obtener grandes beneficios. ¡Continúa leyendo!
¿Qué es la ciencia de datos?
La llamada ciencia de datos (Data Science) es una disciplina encargada de procesar información que se encuentra almacenada en archivos digitales mediante el uso de herramientas de cálculo matemático, como, por ejemplo: estadística, método científico, algoritmos e informática.
Con ello se puede mostrar los datos obtenidos en histogramas que pueden ser en barras, circular, polígonos y ojiva, con el fin de visualizar cómo se distribuyen.
Para analizar estos datos se emplean novedosos métodos, como el análisis datos masivos (Big Data) y la inteligencia del negocio (Busines Intelligence), los cuales se encargan de transformar los datos brutos en información útil y sencilla capaz de predecir un comportamiento.
Todo esto permite detectar patrones y tendencias que facilitan la toma de decisiones en las áreas del negocio donde las empresas generarán de forma exitosa nuevos productos, bienes y servicios que ofrecerán a sus clientes.
Tipos de datos
Existen dos tipos de datos analizados dentro de esta ciencia, los cuales son:
- Estructurados: son los se muestran de manera organizada mediante tablas con diferentes variables y su valor correspondiente en cada muestra de datos.
- No estructurados: no están determinados a un formato específico, pueden estar en formato de texto libre, en ese caso es necesario interpretar su contenido y obtener los datos que puedan ser procesados.
El estudio de los datos es realizado por personal calificado que debe tener la capacidad para el análisis, la interpretación y el modo de presentación de la información procesada.
¿Qué es la inteligencia artificial (IA)?
Se define como la capacidad que tiene una máquina o sistema informático para emular el comportamiento de la mente humana, mediante el análisis de los datos obtenidos.
Se basa en procesos muy complejos de algoritmos que abarcan el aprendizaje, razonamiento y autocorrección.
La Inteligencia Artificial básicamente permite que las máquinas lean, procesen, entiendan y aprendan de los datos, esto ayuda a la toma de decisiones.
Un aspecto resaltante es que se hacen a una velocidad muy alta y con tal precisión que es difícil de efectuar por los seres humanos.
Su campo de aplicación en las empresas es amplio y variado. Esto ha permitido mejorar los procedimientos de trabajo haciéndolos confiables, eficientes y seguros.
Tipos de inteligencia artificial
La inteligencia artificial depende de complejos algoritmos y softwares (programas) que se combinan para procesar y analizar gran cantidad de información de forma muy rápida. Existen cuatro modelos de inteligencia artificial, tales como:
I. Máquinas reactivas
Son el modelo más básico y sencillo, pues tan solo se basan en un sistema de respuesta digital inmediata y no poseen memoria.
Están configuradas con las posibles opciones de respuesta ante ciertos comandos o instrucciones. Es decir, que efectúan los cálculos instantáneamente y realizan la mejor selección entre las posibles alternativas.
II. Máquinas con memoria limitada
Este tipo de máquinas reactivas logran mirar al pasado, pero de manera muy limitada y temporal, ya que almacenan información recolectada durante cierto tiempo y van añadiéndola en su programación para crear nuevos patrones y respuestas para un futuro no muy lejano.
Así, conocen el comportamiento y se anticipan a ciertas tareas, funciones o requerimientos.
III. Máquinas con la teoría de la mente
Son máquinas basadas en el entendimiento del entorno que son capaces de aprender con el comportamiento del usuario y deducir cuáles son sus preferencias, emociones y sentimientos para poder interactuar en un mismo ambiente de manera mancomunada.
Aún no han sido desarrolladas a su máxima capacidad y potencial. Esto sería el primer paso de interacción social más cercana con un ser humano.
IV. Máquinas con conciencia propia
Es la máxima expresión de avance de las máquinas, ya que se estiman que serán capaces de tomar sus propias decisiones diferenciándose entre sí misma con los objetos y personas que le rodean.
Al día de hoy no existe ningún caso de autoconciencia.
Usos de inteligencia artificial
Se emplean en dos grandes áreas que facilitan nuestras actividades:
Inteligencia Artificial general
Ejecutan tareas como traducir, hablar, reconocer objetos y sonidos, participar en transacciones del tipo comercial y social.
Inteligencia Artificial aplicada
Se basan en el uso de tecnologías sensoriales para comprender los modelos y diseños, tales como: vehículos autónomos, robots, sistemas predictivos del tiempo, entre otros.
¿Diferencia entre ciencia de datos e inteligencia artificial?
Para una comprensión más sencilla del tema entre la ciencia de datos e inteligencia artificial es importante saber que la ciencia de datos es tan amplia que incluye el estudio de la inteligencia artificial, es decir, la inteligencia artificial es un área que está inmersa en la ciencia de datos.
Ciencia de datos
- Utiliza el análisis, predicción y visualización antes del procesamiento de los datos.
- Posee un alto grado de procesamiento científico.
- Emplea técnicas complejas de estadísticas y métodos científicos sobre los datos.
- Utiliza la técnica de análisis de datos (pasado y presente para predecir los futuros).
- Se usa para encontrar pautas y tendencias ocultas en los datos.
- Está basada en los lenguajes de programación Python y R para analizar los datos.
- El objetivo es construir modelos estadísticos y conocimientos.
- Su campo de aplicación es la publicidad, marketing, sanidad, entre otros.
Inteligencia artificial
- Utiliza los datos para generar un modelo predictivo que pronostique sucesos y tendencias a futuro.
- Posee un alto nivel de procesamiento complejo.
- Emplea complejos algoritmos y programas para emular la cognición y compresión del cerebro humano.
- Utiliza varias técnicas de aprendizaje automático (machine learning).
- Se usa para impartir autonomía a un modelo de datos.
- Basado en los programas (software) de: tensorflow, scikit-learn, kaffe y otros, para el aprendizaje automático de los datos.
- El objetivo es crear la autosuficiencia sin la intervención humana.
- Su campo de aplicación es la robótica, automatización, entre otros.
Beneficios de la ciencia de datos e inteligencia artificial para las empresas
A continuación, se identifican las ventajas que existen al implementar la ciencia de datos e inteligencia artificial en el mundo empresarial:
Ciencia de datos
- Predice las necesidades de los clientes.
- Promueve las innovaciones y mejoras en los productos y servicios.
- Identifica comportamientos clave y patrones en los consumidores para mejorar las estrategias del negocio.
- Utiliza la estadística y matemáticas para una acertada toma de decisiones.
- Permite sincerar los gastos y optimizar los procesos productivos.
- Es una excelente una herramienta para el reclutamiento, debido a que implementa pruebas, test y procesos de selección para obtener los mejores candidatos.
Inteligencia artificial
- Automatiza los procesos productivos.
- Reduce costos de producción.
- Potencia la innovación y creatividad.
- Reduce los errores, problemas y riesgos humanos.
- Aumenta la productividad, calidad y seguridad en el ambiente de trabajo mejorando las finanzas corporativas.
