IA vs DS: Diferencias e intersecciones del mundo tecnológico (Parte 2)

A pesar de constituir dos campos fundamentales que impulsan la innovación tecnológica actual, la Inteligencia Artificial (IA) y la Ciencia de Datos (DS) a menudo son entremezcladas, generando confusiones que obstaculizan su implementación efectiva. Debido a lo anterior, en la primera entrega de este artículo abordamos este desconcierto resaltando que, aunque ambas disciplinas comparten ciertas herramientas y técnicas, cada una constituye un campo separado con enfoques diferentes.

De esta forma, la primera parte de esta serie exploró el alcance y los dominios que forman parte de la IA como disciplina para examinar algunos de los conceptos clave en dicho campo. Sin embargo, en esta segunda entrega, nos sumergiremos en el enfoque y alcance específico de la Ciencia de Datos para explorar cómo esta disciplina, crucial en el desarrollo de la Inteligencia Artificial, combina diferentes dominios y herramientas para analizar y extraer conocimientos a partir de conjuntos de datos complejos.

Ciencia de Datos: Enfoques e intersecciones

La Ciencia de Datos puede ser definida como un campo interdisciplinario que busca extraer conocimientos e insights a partir de datos complejos con el objetivo de respaldar e impulsar la toma de decisiones. Debido a lo anterior, este campo se centra en la recopilación, procesamiento y análisis de datos para descubrir patrones o tendencias que respalden la definición de estrategias y decisiones informadas. Para ello, la Ciencia de Datos combina diversas disciplinas como la estadística, las matemáticas y la programación para analizar información con el fin de transformar datos crudos en información valiosa.

Imagen por PROGRAMMATIC SPAIN

De esta forma la Ciencia de Datos incorpora diversas técnicas provenientes de la estadística descriptiva y la estadística inferencial para describir, resumir, y estimar diferentes cifras o valores. Dichas técnicas se ven impulsados por las herramientas y programas computacionales actuales para limpiar, procesar, analizar, y visualizar información. Con base en lo anterior, la Ciencia de Datos es capaz de ofrecer distintos niveles analíticos, desde la analítica descriptiva, enfocada en revelar patrones y tendencias pasadas, hasta la analítica prescriptiva o cognitiva enfocada en proporcionar recomendaciones y tomar decisiones automatizadas basadas en predicciones futuras.

Imagen por Brent Dykes / Forbes

Al igual que en el campo de la Inteligencia Artificial, la Ciencia de Datos combina algunas de las técnicas más importantes del Machine Learning para hallar patrones complejos y realizar predicciones, lo cual le permite desarrollo niveles analíticos cada vez más prescriptivos. En este sentido, la Ciencia de Datos, el ML y la IA son tres disciplinas relacionadas en la medida en que cada una se beneficia de las técnicas y recursos de las otras. Esto es especialmente tangible en el caso de la IA, ya que la efectividad de sus soluciones depende de datos confiables y modelos predictivos de gran precisión.

Sin embargo, esto no significa que estas disciplinas puedan ser intercambiables, ya que cada una posee un enfoque específico. Mientras que la Ciencia de Datos busca generar insights, el Machine Learning se centra en la capacidad de realizar predicciones, y la Inteligencia Artificial emplea estos recursos para implementar acciones que imitan a las capacidades humanas a través de diferentes máquinas o sistemas.

Por su parte, es importante señalar que todas estas disciplinas se ven impulsadas por el Big Data: el conjunto de tecnologías y prácticas que han surgido en años recientes para abordar el manejo de grandes volúmenes de datos. Lo anterior incluye diversas soluciones orientadas al almacenamiento, distribución y análisis de conjuntos de datos masivos que superan las capacidades de las herramientas tradicionales de procesamiento. Este tipo de soluciones incluyen recursos como los data lakes y data warehouses, los cuales constituyen herramientas fundamentales que posibilitan la gestión eficiente y el análisis de datos a gran escala. Dichas herramientas no solo ofrecen flexibilidad en la variedad de datos gestionados, sino también rapidez en su consulta y presentación.

A través de este conjunto de herramientas, el Big Data proporciona el contexto esencial para la Ciencia de Datos, ya que permite extraer insights significativos a partir de grandes cantidades de información, tanto estructurada como no estructurada. En el ámbito del Machine Learning, el Big Data actúa como un catalizador al ofrecer conjuntos de datos extensos para el entrenamiento de modelos más precisos y robustos. Finalmente, la Inteligencia Artificial se beneficia del Big Data, ya que la diversidad y magnitud de los datos disponibles amplían las posibilidades de aprendizaje y mejoran la capacidad predictiva de sus algoritmos.

Juntas pero no revueltas

La inteligencia artificial (IA), la ciencia de datos y los dominios del Machine Learning y el Big Data representan esferas distintas en el vasto paisaje tecnológico, cada una con sus propios objetivos y herramientas específicas. No obstante, su interconexión es innegable, y su interrelación no solo se limita a una mera coexistencia, sino que se manifiesta como una retroalimentación mutua en la que los avances de una esfera impulsan el progreso en los demás.

Imagen por PROGRAMMATIC SPAIN

Esta simbiosis ha dado lugar a una amalgama de conceptos que, en ocasiones, puede resultar confusa. Sin embargo, es crucial tener claro los objetivos, herramientas y subdominios de cada disciplina para fomentar una comunicación clara para diseñar estrategias que aborden efectivamente las necesidades y metas de cada organización. Esta claridad facilita una colaboración más efectiva entre profesionales de distintos campos y potencia la capacidad de aprovechar al máximo las ventajas que estas disciplinas ofrecen en términos de innovación y mejora continua. En una última instancia, una comprensión precisa resulta esencial para la toma de decisiones en un mundo cada vez más impulsado por los datos y la inteligencia artificial.

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Bibliografía

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