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Hacia la Democratización de la Ciencia de Datos

Por Fredi Vivas
en TECNOLOGÍA
Democratizacion-de-la-Ciencia-de-Datos
Fredi Vivas

Fredi Vivas

CEO - RockingData

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«El actual desafío de la industria de la ciencia de datos y la inteligencia artificial no es la penetración en el mercado, sino que la democratización de estas herramientas.»

Hace unos años, el principal desafío de las startups que brindaban servicios de inteligencia artificial y ciencia de datos tenía que ver con derribar ciertos mitos para lograr penetrar en el mercado. Mitos del estilo de “Un algoritmo no puede saber más que mi equipo sobre mi negocio”, “Estas herramientas son sólo para empresas tecnológicas” o “Mi equipo no está capacitado para usar inteligencia artificial”.

Si bien muchas organizaciones siguen sosteniendo esas ideas, los índices de adopción han crecido aceleradamente y son cada vez más las compañías e instituciones del sector público que incorporan inteligencia artificial, al menos en una fase exploratoria. Desde hace unos años, esta herramienta dejó de ser patrimonio exclusivo de las grandes compañías tecnológicas, y actualmente se utiliza en todos los rubros y sectores. Así, por ejemplo, un local de ropa puede usarlo para fidelizar clientes, una escuela para personalizar la educación, un banco para prevenir fraude, o un sanatorio para predecir los casos de COVID que recibirá en las siguientes dos semanas. Tanto es así, que según Harvard Business Review, la profesión “más sexy” del siglo XXI es la de científico de datos.

Por citar un caso, con la aplicación de técnicas de machine learning e inteligencia artificial a los datos de una empresa, se pueden crear algoritmos capaces de identificar con una precisión de más del 80% a clientes con alta probabilidad de abandono, para así realizar acciones preventivas de fidelización, automatizar acciones de retención de clientes y personalizar la experiencia de éstos en base a su riesgo de abandono.

Le puede interesar: El Futuro de Business Intelligence (BI) y Business Analytics (BA)

¿Hacia la democratización?

Ante este nuevo escenario, el actual desafío de la industria de la ciencia de datos y la inteligencia artificial no es la penetración en el mercado, sino que la democratización de estas herramientas. De acuerdo con Analytics Insight, el 80% de las compañías adoptarán IA para 2025, con industrias como la financiera, el retail, la salud y las farmacéuticas a la cabeza.

Pero estos cambios no son solo tecnológicos. Sino que la revolución de la inteligencia artificial está cambiando también el ámbito laboral y los perfiles profesionales más buscados por las organizaciones. Muchas organizaciones están creando o expandiendo sus áreas de datos, demandando profesionales especialistas en la temática y también reconvirtiendo perfiles ya existentes. Estos profesionales no sólo vienen del mundo de la tecnología sino de distintos ámbitos del conocimiento, por ejemplo egresados en filosofía, economía, marketing, estadística y ciencias políticas, luego especializados en ciencia de datos.

La historia de la inteligencia artificial se está escribiendo, y quienes primero logren subirse al tren, tendrán una gran ventaja sobre los que se demoren más. ¿Podríamos afirmar que, si este sendero continúa ,en un par de décadas todas las organizaciones tendrán a los datos como su principal aliado?

Lea también: Convergencia Tecnológica para el Relacionamiento con el Cliente

Etiquetas: Ciencia de Datosdemocratización digitalFidelizaciónInteligencia ArtificialMachine LearningStartups

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