Datos e IA
La inteligencia artificial y la ciencia de análisis de datos son dos conceptos indispensables para entender la revolución digital y tecnológica en la que vivimos actualmente. Ambas ciencias guardan en común su intención de sacarle provecho a la cantidad de datos que se generan a diario, y procesarlos eficientemente.
Si bien se trata de términos que están estrechamente relacionados, hay pequeñas diferencias que los convierten en ramas independientes, con sus propias características y particulares. Revisemos, a continuación, en qué consiste cada una de ellas.
¿Qué es la ciencia de datos?
Se entiende por ciencia de datos a la rama que se encarga de extraer, visualizar y analizar el valor de datos no estructurados a partir del uso de campos como la estadística, algoritmos de aprendizaje automático y métodos científicos. Dichos datos se recopilan en webs, smartphones, sensores y otros sistemas y dispositivos en los que los usuarios generan y comparten información.
El análisis de información que realizan los científicos de datos es fundamental para descubrir patrones y desarrollar estrategias y soluciones para la toma de decisiones de la vida cotidiana.
Para recopilar y analizar datos, la ciencia de datos se vale de:
- La minería de datos, que consiste en la búsqueda de patrones, correlaciones y anomalías en grandes grupos de datos visibles para analizarlos y predecir resultados.
- La estadística inferencial, que se basa en la información de los datos de la muestra para llegar a conclusiones y hacer deducciones.
¿Qué es la inteligencia artificial?
La inteligencia artificial (IA, o AI por sus siglas en inglés) hace posible que las máquinas sean capaces de realizar, de manera automática, tareas y acciones que requieren la inteligencia humana, tales como la interpretación de textos o reconocimiento de voz, la identificación de patrones, el aprendizaje basado en la análisis de datos, etc.
En líneas generales, la IA se vale de múltiples softwares para crear algoritmos que permiten que programas respondan y razonen como lo hacen los humanos, generando soluciones de análisis.
¿Cuál es la diferencia entre la ciencia de datos y la inteligencia artificial?
El rasgo diferencial de estas dos ramas es que el análisis de datos implica, como su nombre lo indica, analizar, predecir y visualizar datos; se trata de un ejercicio previo al procesamiento de estos, mientras que la inteligencia artificial consiste, directamente, en la implementación de los datos.
Además, se pueden destacar estas diferencias:
- La ciencia de datos se vale de técnicas estadísticas, mientras que la inteligencia artificial diseña algoritmos.
- La ciencia de datos se basa en el análisis de datos, mientras que la inteligencia artificial del machine learning, es decir, del aprendizaje automático de las máquinas.
- La ciencia de datos nace por la necesidad de encontrar tendencias y patrones en los datos, extrayendo los más útiles, mientras que la inteligencia artificial maneja los datos de forma autónoma desplazando, de alguna manera, la participación humana para que la máquina opere independientemente.
¿Qué otros conceptos se relacionan con estos?
- Machine learning: rama que hace posible que las computadoras sean capaces de identificar, predecir y ofrecer aplicaciones de inteligencia artificial, permitiendo la imitación de procesos humanos y la toma de decisiones basadas en algoritmos.
- Deep learning (o aprendizaje profundo): una variante del machine learning, que permite la resolución de problemas más complejos. Los asistentes personales son ejemplos de aplicaciones que usan DL para atender las solicitudes de los usuarios.
¿Cómo actúan los datos y la inteligencia artificial en favor de los Objetivos de Desarrollo Sostenible?
La necesidad de contar con datos accesibles y abiertos, en los que se fundamentan la inteligencia artificial y las nuevas tecnologías, es fundamental para llevar a cabo proyectos que favorezcan la consecución de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS). De esta manera, empresas, gobiernos y organizaciones no gubernamentales podrán trabajar en conjunto para generar, compartir e implementar soluciones basadas en el análisis de datos.
Aquí te contamos cómo en Ferrovial incorporamos la ciencia de datos y la inteligencia artificial en nuestros proyectos.
