¿La ciencia de los datos va a ser obsoleta?

A medida que la inteligencia artificial (AI) y la tecnología de aprendizaje automático crecen en funcionalidad, muchos han empezado a preguntarse si el papel del científico de datos pronto se volverá obsoleto.

La ciencia de los datos no se volverá obsoleta; en cambio, se prevé que el campo crecerá en un futuro próximo. Los científicos de datos crean y mantienen algoritmos de aprendizaje automático que manejan cantidades cada vez mayores de datos y permanecerán en demanda a medida que la inteligencia artificial se convierta en corriente.

Siga leyendo para aprender sobre el futuro de la ciencia de los datos con más detalle y por qué es poco probable que la ciencia de los datos se vuelva obsoleta.

Por qué la ciencia de los datos no se hará obsoleta

La IA y la tecnología de aprendizaje automático permiten a los no expertos hacer predicciones y sacar conclusiones de grandes cantidades de datos. Entonces, ¿por qué esto no hace que los datos científicos sean obsoletos?

Esto no hace que el científico de datos sea obsoleto por varias razones. Para empezar, los algoritmos de IA y aprendizaje automático son falibles, y necesitan ser mantenidos, especialmente a medida que la cantidad de información que están manejando se hace cada vez más grande. Estamos en una era de big data, y sólo hemos arañado la superficie de hacer uso de los datos que están disponibles.

En lugar de hacer sus trabajos obsoletos o menos útiles, la IA y el aprendizaje automático hacen el trabajo del científico de datos correr más suavemente . Con IA, pueden ocuparse de los cuellos de botella en el proceso de análisis y centrarse en problemas más difíciles y preguntas de gran alcance.

En la mayoría de los campos, continuaremos viendo a los humanos trabajando juntos con la IA para lograr cosas previamente imposibles. Los campos donde hemos visto aumentos importantes en la IA y disminuciones en el trabajo humano incluyen:

Servicio al cliente
Fabricación
Trabajos de entrada de datos que dependen de la transcripción, copia y pegado

Los beneficios del uso de IA en estos casos son generalmente significativos. La IA es menos propensa a ciertos tipos de errores, como los datos erróneos. AI también cambia la naturaleza de la minería, el trabajo en fábricas y otros campos potencialmente peligrosos para que menos trabajadores estén en riesgo de lesiones o muerte.

Sin embargo, el uso de IA no reemplaza la necesidad de humanos; los humanos deben manejar los procesos automatizados y vigilar si hay errores, y la IA debe mantenerse. La cuestión de la voluntad de la ciencia de los datos se vuelve obsoleta es menos un problema porque n Sistema de IA es una herramienta de aprendizaje, no un conjunto de reglas y directivas e interpreta situaciones basadas en sus capacidades, y aprende de las interacciones con el mundo alrededor de él programado por los ingenieros de datos.

¿Por qué la inteligencia artificial no está haciendo más trabajos obsoletos

Con los desarrollos en IA que hemos visto en los últimos años, es una maravilla que todavía tengamos humanos realizando tantas tareas que podrían ser automatizadas. Pero, ¿qué tan simple es la automatización?

Los programas informáticos y la tecnología de aprendizaje automático son excelentes para resolver problemas, pero funcionan mejor con tareas altamente especializadas, e incluso cuando están programadas para responder a la entrada, hay limitaciones en la cantidad y el tipo de información que pueden recibir.

Por otro lado, los humanos tienen una inteligencia más generalizada que les permite contextualizar los problemas y pensar abstractamente mientras resuelven un problema. Este conjunto de habilidades todavía se requiere en la mayoría de los sectores, y la IA no se ha acercado a replicarlo.

Los seres humanos también tienen inteligencia emocional que el aprendizaje automático y la IA no pueden replicar, muy importante para campos como la salud y la enseñanza. Los trabajos creativos también requieren habilidades humanas para resolver problemas, por lo que es poco probable que los artistas, escritores y músicos sean reemplazados. Sin embargo, pueden, como otros, encontrar que la IA juega un papel en ayudarles a hacer lo que hacen mejor.

La IA también requiere enormes cantidades de electricidad para operar, por lo que reemplazar grandes sectores de la economía con ella significaría multiplicar nuestra necesidad de energía eléctrica. Además, hay preocupaciones de privacidad y seguridad asociadas con el uso de big data, y estos problemas deben ser manejados con sensibilidad y discreción.

El papel de los científicos de datos en el futuro

Con los científicos de datos desarrollando algoritmos de IA y aprendizaje automático, la naturaleza del campo ha cambiado. Ahora, el campo se divide en dos grupos:

Aquellos que pueden crear, desarrollar y trabajar junto con algoritmos de aprendizaje automático
Aquellos que simplemente usan los algoritmos para leer e interpretar datos

Muchas empresas que de otro modo no tendrían un equipo de científicos de datos ahora pueden usar datos con recursos mínimos y profesionales menos cualificados porque la tecnología disponible en big data lo hace tan accesible. Pero al mismo tiempo, estos algoritmos requieren que se desarrollen profesionales altamente cualificados.

Si nuestros algoritmos van a seguir creciendo junto con nuestras necesidades como sociedad y hacer uso de los datos que estamos recopilando, necesitaremos que las empresas se centren en intensificar nuestro uso de datos y contratar expertos científicos de datos, a pesar de que las empresas más pequeñas y menos centradas en los datos contratan a profesionales menos cualificados para realizar funciones de análisis de datos.

Cómo prepararse para una carrera en ciencia de datos

El campo de la ciencia de los datos se ha centrado cada vez más en desarrollar e integrar algoritmos de IA y aprendizaje automático en innumerables industrias, por lo que entender cómo funcionan estas tecnologías y asegurarse de que estás preparado para contribuir es clave para tener un futuro en el campo.

Construir algoritmos de IA requiere conocimiento de matemáticas avanzadas como cálculo y álgebra, así como estadísticas y lenguajes de codificación como Python. Considérese un programa especializado en Desarrollo de la IA Además de un grado avanzado en ciencias de los datos.

Conclusión

A medida que la inteligencia artificial siga evolucionando, es probable que persista la necesidad de la ciencia de los datos. Si usted está interesado en convertirse en un científico de datos, se recomienda centrar sus estudios en matemáticas y desarrollo de tecnología de IA para estar mejor preparado para oportunidades de trabajo en el futuro.