La ciencia de datos es una disciplina que permite a las empresas explorar y analizar datos sin procesar para convertirlos en información útil para la resolución de problemas. Los científicos de datos juegan un papel fundamental, en la encrucijada de las habilidades matemáticas, tecnológicas y empresariales, porque son los encargados de hacer que los datos complejos “hablen”, estructurados o no, para generar valor para las empresas.
LA IA EN EL CORAZÓN DEL NEGOCIO DE LOS CIENTÍFICOS DE DATOS
Con la llegada de la inteligencia artificial (IA), la profesión se orienta cada vez más hacia la creación, operación y evaluación de productos de IA. Por ejemplo, un científico de datos en una empresa de telecomunicaciones puede necesitar manipular una solución de IA para realizar mantenimiento predictivo, clasificación de tráfico u optimización de equipos y redes en tiempo real. Puede que sea él quien desarrolle los algoritmos, los pruebe, los refine y los implemente en los sistemas de producción, o puede que haya comprado una solución de IA lista para usar y, por lo tanto, tenga la función de evaluarla y posiblemente mejorarla.
UNA PROFESIÓN AÚN DEMASIADO DEBILITADA POR LAS TAREAS REBARBATIVAS
El trabajo de los científicos de datos es muy versátil, desde la manipulación de datos hasta el entrenamiento y el ensamblaje de algoritmos, incluida la construcción de herramientas internas. Si bien algunos aspectos del trabajo son emocionantes, otros lo son mucho menos, como administrar conjuntos de datos (anotar, manipular y transformar datos), limpiar conjuntos de datos o escribir programas para entrenar, evaluar y ensamblar algoritmos de IA. Además, es difícil para los científicos de datos poner su trabajo en producción, ya que la implementación de aplicaciones de IA en la infraestructura de software adecuada no suele formar parte de sus habilidades. Luego deben recurrir a desarrolladores especializados.
Pero los científicos de datos no siempre necesitan crear nuevos productos basados en IA para su negocio. Pueden beneficiarse de las soluciones de IA ya creadas, que tienen la doble ventaja de liberarlos de tareas repetitivas y de ofrecer una infraestructura de software adecuada que permite industrializar los productos de datos.
LOS CIENTÍFICOS DE DATOS SON MÁS EFICIENTES CON UNA PLATAFORMA DE IA
La pregunta no es si los científicos de datos son capaces de crear las herramientas necesarias para el desarrollo de aplicaciones de IA, la respuesta es obviamente sí, sino entender que al comprar una plataforma llave en mano, ganan tiempo y pueden enfocarse en tareas de mayor valor agregado. Por tanto, les conviene obtener tal solución.
Demasiados científicos de datos se encuentran hoy en el nivel más bajo de productividad: hacen todo ellos mismos. El siguiente paso es adquirir herramientas, como una plataforma de reconocimiento de imágenes, para manipular datos, entrenar y ensamblar IA más rápidamente. El último paso en términos de productividad es equiparse con una plataforma de inteligencia artificial sin código con soluciones llave en mano que luego pueden adaptar o mejorar como mejor les parezca. No es necesario escribir y reescribir programas constantemente, se benefician instantáneamente de una plataforma muy sofisticada y lista para usar. El tiempo liberado se puede utilizar para investigaciones creativas, pruebas y resolución de problemas.
En resumen, los científicos de datos tienden a creer que no necesitan una plataforma de IA porque pueden crear las herramientas ellos mismos. Pero la creación de esta herramienta no es la parte más interesante de su trabajo. Adquirir una plataforma sin código es, de hecho, la oportunidad para que se deshagan de las abrumadoras tareas y tengan una infraestructura de software que no siempre saben cómo construir. Un tercer beneficio importante de la plataforma es que les permite colaborar directamente con los usuarios comerciales para recibir comentarios sobre el terreno. Así, todas las acciones realizadas por los usuarios comerciales, como las fotos tomadas por un técnico de telecomunicaciones en el campo, se cargan en la plataforma, lo que permite a los científicos de datos consultarlas e integrarlas en la próxima versión del sistema.
Una plataforma de inteligencia artificial sin código “aumenta” a los científicos de datos, lo que les permite programar menos, ahorrar tiempo y poner sus productos en producción más fácilmente, lo que garantiza un mayor impacto para el negocio. Liberar tiempo para actividades creativas también significa valorar la profesión y ofrecer desafíos que coincidan con las habilidades de los científicos de datos, ¡y eso es lo que hace la plataforma!
Source: UsineNouvelle – Actualités A la une by www.usinenouvelle.com.
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