¿Cómo la ciencia de los datos es beneficiosa para la sociedad?

La ciencia de los datos se basa en una gran variedad de habilidades y experiencia dentro de la esfera tecnológica. Utiliza estadísticas y matemáticas, modelado analítico, aprendizaje automático e inteligencia artificial para analizar datos y extraer información.

Shane O’Neill de Accenture dijo que aquellos que persiguen una carrera en la ciencia de los datos pueden potencialmente trabajar en cualquier industria que utiliza datos, que hoy en día es casi todas las industrias.

Pero aunque sabemos que la ciencia de los datos es importante, es posible que no sean conscientes de cuántas áreas de la sociedad toca y cómo se puede utilizar para resolver una amplia gama de desafíos del mundo real.

‘Como científico de datos, a menudo soy la única mujer en la habitación’ – ARUNA PATTAM

Pattam ha pasado más de 20 años entregando plataformas y sistemas de apoyo a las decisiones utilizando análisis, inteligencia artificial y aprendizaje automático.

“Mi carrera comenzó con SAS, donde aprendí cómo el análisis podría ayudar a resolver problemas empresariales y crear nuevas oportunidades”, dijo.

“Cuanto más aprendía sobre lo que este campo tenía que ofrecer, más apasionado me convertí en su potencial, lo que me llevó a explorar el análisis para transformar la industria de servicios financieros”.

La evolución de la ciencia de los datos

Si bien la ciencia de los datos como concepto ha existido durante mucho tiempo, Pattam dijo que el término en sí solo realmente llegó a ser alrededor de 2008.

“En los primeros días, fueron los estadísticos quienes desarrollaron algoritmos para hacer análisis usando modelos de probabilidad o algoritmos de aprendizaje automático.”

A partir de ahí, Pattam vio análisis utilizados para fines operativos tales como inteligencia de negocios y almacenamiento de datos. “Aquí el análisis se centró en la velocidad del algoritmo, en lugar de su base estadística subyacente”, dijo.

“Entonces he visto a ingenieros trabajando en sistemas transaccionales desarrollando modelos analíticos para guiar el desarrollo de nuevas características. En este caso, los análisis se referían a cuestiones de gestión de datos, así como a la modelización e implementación temprana de algoritmos de aprendizaje automático”.

Después de eso vino el término completo de la ciencia de los datos, que incorpora una mezcla de todo lo que vino antes de ella, pero con un énfasis en el modelado y las técnicas de aprendizaje automático.

La ciencia de los datos en el mundo real

Muchas personas podrían estar familiarizados con cómo la ciencia de los datos se utiliza para los motores de recomendación. También pueden asociar la IA con el reconocimiento facial. Pero hay innumerables aplicaciones del mundo real que pueden ayudar a cambiar las industrias e incluso la sociedad para mejor.

Por ejemplo en la asistencia sanitaria , la ciencia de los datos permite procesar grandes cantidades de datos clínicos para identificar un conjunto de tratamientos para un paciente en particular, junto con los efectos secundarios probables. A continuación, el médico puede utilizar esa información para el tratamiento personalizado del paciente.

“En el descubrimiento de productos químicos y fármacos, [puede ayudar] ordenar y comparar varias propiedades de millones de moléculas pequeñas potenciales, sintetizar, probar y optimizar en experimentos de laboratorio antes de seleccionar al posible candidato a medicamentos para ensayos clínicos”, dijo Pattam.

La ciencia de los datos también puede ayudar a desarrollar sistemas de alerta temprana en el ámbito financiero gestión de riesgos , entornos de salud y agricultura. Incluso puede ayudar a predecir los efectos de diferentes estrategias de mitigación de crisis climáticas o de gestión de pandemias y destacar las más prometedoras.

Pattam dijo que la ciencia de los datos también puede ayudar a “identificar los problemas de salud mental tanto a escala de la población como a escala individual y permitir, por ejemplo, que los moderadores del foro identifiquen a las personas que necesitan una intervención rápida”.

La ciencia de los datos puede utilizarse para supervisar y ajustar las operaciones en ámbitos como la energía limpia, la logística y las comunicaciones, el seguimiento y la comunicación de la información sanitaria al público y la creación de ciudades inteligentes que hagan un uso más eficiente de los servicios públicos, gestionen mejor el tráfico y reduzcan los impactos climáticos.

Sin embargo, si bien los beneficios de la ciencia de los datos en todas estas áreas son poderosos, la industria no está exenta de desafíos, especialmente cuando se combina con IA y aprendizaje automático.

Desafíos en el mundo de los datos

Bias en AI es un tema enorme y que necesita ser ampliamente discutido, ya que podría conducir a graves consecuencias. En los últimos años se han dado varios ejemplos que ponen de relieve problemas éticos con la IA, entre ellos: Biblioteca de imágenes del MIT para entrenar a AI que contenía términos racistas y misóginos y la controversial sistema de puntuación de crédito en China .

Pattam dijo que una de las maneras más importantes de abordar el sesgo en la IA es hacerlo “en una etapa temprana del proceso de desarrollo” incluyendo consideraciones éticas desde el principio.

“Todo el mundo tiene un papel que desempeñar en hacer que el uso de la IA sea ético, imparcial y beneficioso para todos”, agregó.

«Necesitamos garantizar que el uso de los datos no plantee problemas de privacidad» – ARUNA PATTAM

“La industria debe ser consciente de sus responsabilidades a medida que desarrollan e implementan nuevas tecnologías. El sector público tiene un papel de influencer y facilitador que puede apoyar la aplicación imparcial de los sistemas de IA a través de la regulación y la política.

“Academia necesita desarrollar un conocimiento independiente de la industria sobre el potencial de sesgo en los sistemas de IA y compartirlo con el público”.

Además de las preocupaciones por el sesgo, también hay un reto con la privacidad de los datos. “Necesitamos asegurarnos de que el uso de los datos no plantee problemas de privacidad”, dijo Pattam.

“La manera de abordar esto es una respuesta de toda la sociedad, donde las empresas y el gobierno desempeñan su papel, pero los individuos también asumen la responsabilidad de gestionar el acceso a su información”.

Diversidad en la ciencia de los datos

La diversidad es un tema clave para todas las disciplinas tecnológicas y, aunque el número de mujeres en el campo sigue creciendo, Pattam dijo que las mujeres siguen siendo una minoría en la industria de la ciencia de datos.

“Como científica de datos, a menudo soy la única mujer en la habitación”, dijo.

“Algunas de las razones de esta infrarrepresentación son que se trata de un campo dominado por los hombres, el sexismo en los campos STEM, los prejuicios contra las madres, la falta de confianza de las mujeres, la falta de modelos femeninos y la falta de visibilidad que dificultan que las mujeres tengan nuevas oportunidades. Las mujeres también se enfrentan a una batalla cuesta arriba en términos de promoción y reconocimiento dentro de las organizaciones”.

Pattam dijo que las mujeres que comienzan en el campo de la ciencia de los datos deben desarrollar conexiones, unirse a una comunidad y buscar oportunidades aunque éstas parezcan imposibles.

“Trata de tener un mentor, alguien que va a ayudarte a guiarte a través de tu carrera y darte consejos sobre cómo llegar a donde quieres estar”.

Agregó que la diversidad en todos los aspectos, no sólo en el género, es una de las cosas más grandes que le gustaría ver cambio en el espacio de la ciencia de datos.

“Espero que más mujeres se involucren en la ciencia de datos porque tienen perspectivas diferentes que a menudo son valiosas. También espero ver a más gente de color entrar en el campo porque hay grandes brechas aquí también. El mundo no es sólo blanco y masculino, así que creo que es importante que todos jueguen un papel en cambiar la cara de la ciencia de datos”, dijo.

“También espero que más jóvenes se involucren. Los niños son el futuro y creo que se les deben dar oportunidades para explorar, aprender y descubrir cosas nuevas. Me gustaría ver que la ciencia de los datos esté tan abiertamente disponible que esté incluida en todos los planes de estudios de las escuelas”.

No te pierdas el conocimiento que necesitas para tener éxito. Sign up para el Resumen diario , el compendio de Silicon Republic de noticias de ciencia-tecnología necesarias para conocer.