Por Pep Canals, publicado el 1 octubre 2021
El data science es una disciplina que ha revolucionado el marketing en los últimos años... y este viaje no ha hecho más que comenzar.
Nuestra manera de entender los datos es más sofisticada que nunca, y lo mejor es que no deja de evolucionar. Como marketers, tenemos que estar al día de las últimas tendencias para poder sacar todo el jugo a los datos y hacer un marketing cada vez más científico. Así que si quieres conocer las tendencias más interesantes del data science para 2022, ¡no te pierdas este artículo!
15 tendencias de data science para 2022 y más allá
1) La democratización de la IA
La democratización es la idea de que todo el mundo obtenga las oportunidades y los beneficios de un recurso en particular, en este caso, la inteligencia artificial. Tecnologías como la criptomonedas y el blockchain están popularizando cada vez más la idea de descentralización, que acabará por afectar a la manera en que se gestiona y se distribuye la IA. El resultado es que sus beneficios se irán extendiendo progresivamente por todo el planeta, de manera que cualquiera pueda tanto trabajar en data science como disfrutar de las oportunidades ofrecidas por esta tecnología.
2) La IA escalable
A medida que el data science evoluciona, la IA y el aprendizaje automático van extendiendo su influencia a todos los sectores. En este momento existen 12.000 startups de inteligencia artificial en el mundo, y esperamos que en los próximos años esto dé lugar a multitud de avances tecnológicos.
Así, veremos cómo la inteligencia artificial se integra en múltiples aspectos de la sociedad, dando lugar a un mundo más conectado, con más innovación, más empresas y más crecimiento económico.
3) La combinación de IA y computación en la nube
Los servicios de computación en nube como AWS, Azure o Google no solo son una tendencia en data science, sino una auténtica revolución empresarial. La computación en nube hace posible que empresas de todo el mundo puedan beneficiarse de la potencia del data science, el aprendizaje automático y el Big Data, dando lugar a una nueva era en el procesamiento de datos.
4) El aprendizaje automático sin programación
La mayoría de los sistemas de aprendizaje automático se configuran y gestionan a través de código, pero cada vez vemos más aplicaciones que pueden utilizarse sin necesidad de programar. El aprendizaje automático sin programación permite programar aplicaciones de aprendizaje automático sin necesidad de conocimientos técnicos especializados, lo que hace posible una implementación más rápida, más sencilla y con menores costes.
5) El aprendizaje automático no supervisado
A medida que la automatización sigue avanzando, cada vez disponemos de más soluciones de data science capaces de funcionar sin intervención humana. Por eso, el aprendizaje automático no supervisado es una tendencia de data science que ofrece aplicaciones prometedoras para diferentes sectores y usos.
Las máquinas no pueden aprender por sí solas: necesitan que se les facilite información nueva para analizarla y obtener soluciones. Tradicionalmente, esto implicaba la intervención de personas para proporcionar esta información. En cambio, los programas de aprendizaje automático no supervisado son capaces de obtener sus propias conclusiones sin la necesidad de que un científico de datos intervenga en el proceso.
6) El TinyML
Las aplicaciones de aprendizaje automático a gran escala han supuesto grandes avances en data science e IA, pero su usabilidad por parte de las empresas es limitada. Enviar una solicitud para procesar datos en un servidor de gran tamaño puede llevar bastante tiempo, por lo que se hace necesario contar con aplicaciones más ágiles.
El TinyML se basa en ejecutar aplicaciones de aprendizaje automático a menor escala en dispositivos con internet de las cosas. De esta manera se consigue obtener respuestas más rápidas, consumir menos energía y ancho de banda y garantizar la privacidad de los datos de los usuarios, ya que el procesamiento de los datos se realiza a nivel local.
7) La gestión de datos aumentada
Según Gartner, la tendencia en data science es fusionar la fuerza de trabajo humana y la IA y gestionar los datos de manera integrada. Por ejemplo, la gestión aumentada de datos utiliza técnicas de aprendizaje automático e inteligencia artificial para optimizar y mejorar las operaciones. De esta manera, es posible simplificar y consolidar los sistemas e incrementar la automatización de las tareas más repetitivas.
8) Las interfaces de usuario aumentadas
El data science y la IA cambiarán nuestra manera de comprar. En los próximos años, iremos viendo cómo las experiencias de compra evolucionan, incluyendo novedades como los asistentes virtuales o la posibilidad de visualizar los productos a través de realidad virtual.
Recientemente, Amazon ha anunciado su intención de abrir tiendas físicas en Estados Unidos, donde venderá una variedad de productos. Esperamos que estas tiendas traigan novedades interesantes en aspectos como la automatización o la integración de datos de los usuarios.
9) Los sistemas conversacionales
Una de las primeras aplicaciones de la IA fueron los sistemas conversacionales. De hecho, las marcas llevan años empleando chatbots para agilizar la asistencia al cliente. Pero las nuevas tecnologías de data science ponen estos sistemas al alcance de muchas más marcas y hacen que sean más avanzados y humanos que nunca.
Los científicos de datos utilizan algoritmos de aprendizaje automático para "formar" a estos sistemas con grandes cantidades de datos, de manera que pueden deducir los patrones típicos de las conversaciones humanas. Al combinar esta técnica con el procesamiento del lenguaje natural, nos encontramos con que una de las tendencias de data science para 2022 es la explosión de los chatbots.
10) Los sistemas autónomos
Los coches autónomos son uno de los proyectos pendientes de la inteligencia artificial y, gracias al data science, está cada vez más cerca.
Crear un coche capaz de conducir por sí mismo implica múltiples retos relacionados con los datos, por ejemplo, el reconocimiento de imágenes (para identificar elementos como la carretera, otros coches, las señales o los peatones) y la toma de decisiones en tiempo real basándose en el análisis de datos. Los expertos en data science están trabajando en los modelos de aprendizaje automático que podrán hacer todo esto realidad.
11) La regulación del uso de datos integrada
Al mismo tiempo que hemos visto el surgimiento y la evolución del data science, también ha quedado clara la necesidad de regular el uso de los datos y de mejorar la ciberseguridad y la protección de la privacidad.
En los últimos años hemos visto surgir normativas como el RGPD o la ley de protección de información personal china. A medida que el uso de la IA y el data science se amplían a más y más sectores, será necesario implementar sistemas que integren la protección de los datos de los usuarios de manera nativa.
12) La revolución de las analíticas
El mayor reto del data science no es obtener datos, sino extraer sentido de ellos. Para poder aprovechar todos los datos, es necesario que el análisis ocupe un lugar central en las empresas. Y es que con mejores datos y mejores análisis, es posible tomar mejores decisiones de negocio.
La revolución de las analíticas permitirá que los datos puedan ponerse en práctica en tiempo real y que tanto los comerciantes como las instituciones públicas puedan aprovecharlos al máximo.
13) El modelado predictivo
Hace tiempo que sabemos que el data science es increíblemente útil para detectar anomalías y patrones. El siguiente paso es aprovechar el aprendizaje automático y otros enfoques algorítmicos a grandes conjuntos de datos para mejorar las funcionalidades de toma de decisiones, creando modelos que predigan mejor el comportamiento de los clientes, los riesgos financieros, las tendencias de mercado y un largo etcétera.
El modelado predictivo es una tendencia de data science aplicable a multitud de sectores, desde la atención sanitaria hasta los viajes. Por ejemplo, los fabricantes emplean sistemas de mantenimiento predictivo para ayudar a reducir las averías de los equipos y mejorar el tiempo de actividad, y las empresas de todo tipo utilizan modelado predictivo en sus predicciones empresariales.
14) La clasificación y categorización
Las herramientas de data science han demostrado su gran utilidad para filtrar grandes volúmenes de datos y clasificarlos en función de una serie de características aprendidas.
Esta funcionalidad es especialmente útil cuando nos enfrentamos a datos no estructurados, como emails, documentos, vídeos o audios, que son mucho más difíciles de procesar y analizar. Hasta hace poco, extraer valor de este tipo de datos era todo un reto, pero la emergencia del deep learning está haciéndolos mucho más accesibles.
15) El aprendizaje por refuerzo
En el mundo del aprendizaje automático existen tres paradigmas: aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje por refuerzo. En el aprendizaje por refuerzo, el sistema aprende a partir de experiencias directas con su entorno. El entorno puede utilizar un método de recompensas y castigos para asignar valor a las observaciones del sistema. Así, el sistema se va guiando en la dirección de obtener las mayores recompensas posible, de manera similar al aprendizaje de refuerzo positivo de los animales. Esto tiene múltiples aplicaciones en áreas como los videojuegos, aunque todavía requiere mejoras para los sectores donde la seguridad tiene un papel fundamental.
