El rol de la IA y el aprendizaje automático en el análisis de datos.
El desarrollo tecnológico es un círculo virtuoso. La aparición de una nueva tecnología y su desarrollo implican la creación de nuevas soluciones para optimizar su impacto o beneficios. Y esto se aplica particularmente a los datos. A medida que crece la cantidad y complejidad de los datos, nuestra capacidad (humana) para aprovecharlos parece disminuir. De ahí la importancia de confiar en el análisis de datos para facilitar su uso. ¿Cómo puede la IA facilitar el análisis de datos?
Entre las herramientas que tienen más probabilidades de mejorar la práctica del análisis de datos (y, por tanto, simplificar el trabajo de los analistas de datos), encontramos la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML). Dos tecnologías cada vez más predominantes en el ámbito profesional en general y en el ecosistema de datos en particular.
Son tanto más sintomáticos de este famoso círculo virtuoso cuando que ellos mismos se alimentan de grandes volúmenes de datos. Pero ¿cómo pueden realmente simplificar u optimizar el análisis de datos? Este es el tema que vamos a explorar en este artículo…
¿Qué es el análisis de datos?
El análisis de datos es el proceso de estudiar volúmenes mayores o menores de datos y derivar modelos analíticos a partir de ellos. Esta área de la Ciencia de Datos incluye tanto:
- Análisis descriptivo. Ya sea el acto de analizar los datos y describir lo que dicen en un momento determinado.
- Análisis predictivo. Predecir un resultado potencial basado en datos extraídos de actividades pasadas o actuales.
La recopilación de datos es cada vez menos un desafío para las empresas. los canales a través de los cuales las organizaciones pueden crear y recuperar datos sobre su actividad o su público objetivo (por citar sólo estas dos áreas de aplicación de la Ciencia de Datos) son cada vez más diversos y accesibles.
Sin embargo, analizar volúmenes de datos cada vez mayores es la nueva pesadilla de las empresas. De hecho, el Big Data no sirve de nada si no se traduce en términos comprensibles para todos los empleados. Y, sobre todo, si los datos no son utilizables en forma de estrategia comercial.
Los desafíos actuales que plantea el análisis de Big Data son numerosos. Desde optimizar datos dispersos hasta convertirlos en modelos predictivos y luego en decisiones operativas, los analistas de datos tienen mucho trabajo por delante… ¡Afortunadamente, la IA y el aprendizaje automático tienen el potencial de hacer avanzar las cosas a toda velocidad!
¿Cómo puede la IA facilitar el análisis de datos?
Como ya hemos observado en sectores como el marketing o incluso los recursos humanos, la inteligencia artificial ha provocado una verdadera revolución en la forma de operar de muchos sectores. El del análisis de datos (y el Big Data en general) no es una excepción.
La razón de este potencial transformador de la IA es su capacidad para acelerar cualquier proceso de procesamiento o análisis. Tomemos como ejemplo la industria del marketing. La inteligencia artificial ofrece a los especialistas en marketing la capacidad de explotar grandes volúmenes de datos para personalizar su contenido. O para predecir mejor el comportamiento y las expectativas del consumidor.
La IA y el análisis de datos están estrechamente vinculados porque la inteligencia artificial requiere grandes cantidades de datos para entrenarse. Es decir, aprender a pensar y predecir resultados como lo haría una inteligencia humana.
En el campo del análisis de datos, el objetivo de la IA es sustituir el trabajo de los humanos. De hecho, cuando la realiza un ser humano, la recopilación, clasificación o incluso estandarización de datos provenientes de fuentes dispares requiere un trabajo considerable.
La IA elimina en gran medida esta limitación, ya que puede realizar la gran mayoría de estas tareas de forma autónoma. Pero también, mucho más rápido…
¿Cuáles son las diferencias entre el análisis de datos basado en IA y el análisis de datos tradicional?
Las principales diferencias entre el análisis de datos basado en IA y el análisis de datos tradicional se expresan en términos de capacidades y autonomía informática. ¡De hecho, el cerebro humano tiene límites en términos de la cantidad de datos que puede procesar de manera efectiva! Es posible superar tus límites con entrenamiento y mucha práctica, pero sólo hasta cierto punto. Y en general, por una relación inversión/rentabilidad poco atractiva para las empresas.
Los sistemas de análisis de datos basados en IA pueden procesar volúmenes de datos mucho mayores. También pueden lograr resultados mucho más precisos y reducir el riesgo de errores.
IA explicable (o XAI)
En términos generales, la IA resulta más interesante en términos de análisis predictivo de datos. De hecho, la inteligencia artificial y el Big Data combinarán sus fuerzas para ayudar a las empresas a utilizar los datos de una manera más precisa y relevante. Gracias a sus predicciones, impulsadas por grandes volúmenes de datos, las organizaciones pueden identificar acciones estratégicas a tomar… y tomar mejores decisiones.
Un muy buen ejemplo de estas interacciones entre la IA y el análisis de datos es la IA explicable (o XAI). Este concepto hace referencia al uso de técnicas de inteligencia artificial para desarrollar modelos que sean más precisos y eficaces a la hora de realizar predicciones o decisiones. Y – la guinda del pastel – también son comprensibles e interpretables por los seres humanos (independientemente de su formación y conocimientos informáticos).
En concreto, la IA explicable permite sacar el Big Data y la IA de su “caja negra”, al democratizar las herramientas. En el campo del análisis de datos, XAI puede ofrecer varias ventajas. En particular, ayuda a los analistas de datos a comprender mejor cómo y por qué un modelo de IA en particular hace ciertas predicciones o toma ciertas decisiones. Esto conduce a una mayor confianza en los resultados del modelo en particular (y de la IA en general).
XAI también puede facilitar la validación, interpretación y comparación de modelos. Esto permite analizar los datos para evaluar mejor el rendimiento de un modelo, identificar ciertos sesgos o límites… Y por lo tanto tomar decisiones más relevantes no sobre la base de un modelo oscuro, sino de un modelo que comprende todos los entresijos.
¿Cómo puede el aprendizaje automático ayudar a mejorar el análisis de datos?
Encontramos el mismo círculo virtuoso entre el aprendizaje automático y el análisis de datos. En muchos sentidos, los analistas de datos y los ingenieros de aprendizaje automático se retroalimentan para profundizar la comprensión de los datos.
Al igual que la IA, el aprendizaje automático permite crear modelos y sistemas de aprendizaje automático, que escalan grandes volúmenes de datos y prueban hipótesis. Y, por último, que extraen conocimientos más profundos de datos que antes no se podían utilizar.
En esencia, el aprendizaje automático complementará y optimizará el proceso de análisis de datos de las siguientes maneras:
#1 Identificar patrones a partir de Big Data
A través de la minería de datos y la visualización de big data, los analistas pueden identificar modelos explicativos y predictivos más relevantes. La aplicación de algoritmos de aprendizaje automático garantiza una comprensión más completa y precisa de los patrones y tendencias subyacentes de un gran volumen de datos.
#2 Mejorar el análisis predictivo
Los modelos de aprendizaje automático se pueden entrenar para producir predicciones más refinadas y relevantes. De este modo, las empresas pueden limitar su asunción de riesgos y predecir el comportamiento de los actores o los mercados. Y, sobre todo, como resultado, tomar mejores decisiones.
#3 Automatizar el análisis de datos
El aprendizaje automático también permite automatizar tareas de bajo valor humano añadido en el Análisis de Datos. Pensemos, por ejemplo, en la limpieza de datos, su preprocesamiento o incluso su manipulación manual. Los científicos de datos, a su vez, pueden dedicar más tiempo a interpretar y comprender Big Data.
#4 Fortalecer la detección de anomalías
Los analistas de datos pueden confiar la detección y corrección de errores a algoritmos de aprendizaje automático. Esto ya lo estamos viendo en el sector financiero o en la ciberseguridad, con la detección de fraudes y virus.
#5 Comunicar mejor los resultados del análisis de datos
El aprendizaje automático también mejora la visualización de datos. Integrado con herramientas de visualización, ofrece representaciones más dinámicas e interactivas (según la audiencia o las necesidades expresadas).
Desafíos para mejorar el análisis de datos utilizando IA y aprendizaje automático
El uso de la IA y el aprendizaje automático en la ciencia de datos ha mejorado y optimizado significativamente su impacto y resultados. Sin embargo, este sector de actividad todavía presenta muchos desafíos que deben abordarse, entre ellos:
#1 Falta de datos de entrenamiento
De hecho, es particularmente costoso y tedioso obtener datos etiquetados para entrenar modelos de IA y ML. El aprendizaje por transferencia es uno de los métodos más interesantes para resolver este problema. Permite que el modelo de aprendizaje automático utilice la información utilizada para completar tareas o crear algoritmos previos. Lo mismo ocurre con el aprendizaje autodirigido, que abre nuevas oportunidades para el uso de Big Data sin etiquetar.
#2 La escalabilidad del modelo
La escalabilidad del modelo. Los científicos de datos deben asegurarse de que sus algoritmos de análisis sean lo suficientemente ágiles y livianos para resistir la prueba del tiempo. Pero también, para evitar que cuesten demasiado en mantenimiento.
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MSc Data Management & Business Analytics | EDHEC Business School