¿Qué hacen los científicos de datos? Una guía para la madurez, los desafíos y las soluciones de la IA

El futuro de los negocios depende de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.

Según IDC, el 83 % de los directores ejecutivos quieren que sus organizaciones se basen más en los datos. El 87% de los CXO compartieron que convertirse en una empresa inteligente era su máxima prioridad.

Los científicos de datos podrían ser su clave para desbloquear el potencial de la revolución de la información, pero ¿qué hacen los científicos de datos? ¿Cómo pueden ayudarlo a determinar la estrategia y lograr sus objetivos comerciales?

¿Qué hacen los científicos de datos?

Los científicos de datos impulsan los resultados comerciales. Muchos implementan el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para enfrentar los desafíos en la era de Big Data. Desarrollan y optimizan continuamente modelos AI/ML, colaborando con las partes interesadas de toda la empresa para informar las decisiones que impulsan el valor empresarial estratégico.

Lo que hacen los científicos de datos está directamente relacionado con el nivel de madurez de IA de una organización.

Conciencia y Activación

Cuando las empresas ingresan al campo de la IA por primera vez, a menudo se ven tentadas a buscar resultados acelerados y un crecimiento inmediato. Sin embargo, la precaución y la planificación cuidadosa son esenciales en esta etapa. Los tomadores de decisiones deben confiar en los líderes de aplicaciones para guiar los pasos incrementales que requieren las iniciativas de IA.

Una vez que una organización ha identificado sus casos de uso de IA, los científicos de datos exploran informalmente metodologías y soluciones relevantes para las necesidades del negocio en la búsqueda de pruebas de concepto. Estos pueden incluir, entre otros, aprendizaje profundo, reconocimiento de imágenes y procesamiento de lenguaje natural. A veces, incluso una simple regresión lineal puede ser suficiente.

En este nivel, el equipo de ciencia de datos será pequeño o inexistente. Pero los posibles casos de uso podrían aumentar después de que la IA brinde resultados prometedores y crezca la confianza organizacional.

Las empresas entonces requerirán más personal alfabetizado en información, pero deberán lidiar con una escasez continua de científicos de datos. Como resultado, requerirán iniciativas de mejora de las habilidades o científicos de datos adicionales.

Si recién está comenzando con AI y ML, la tecnología puede ayudarlo a cerrar las brechas en su fuerza laboral y conocimiento institucional. Las plataformas como DataRobot AI Cloud respaldan a los analistas comerciales y científicos de datos al simplificar la preparación de datos, automatizar la creación de modelos y facilitar las operaciones de ML (MLOps). Estas características reducen la necesidad de una gran fuerza laboral de profesionales de datos.

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Al mismo tiempo, las herramientas de ML automatizadas pueden aumentar la experiencia de los profesionales de datos existentes sin sacrificar su tiempo. La automatización también hace posibles los modelos de pronóstico basados ​​en IA a escala, lo que minimiza aún más sus costos al pronosticar con precisión la demanda.

Operacionalización

A nivel operativo, las organizaciones han implementado varios modelos de IA que atienden diferentes necesidades comerciales en producción. Como resultado, las iniciativas cuentan con la aceptación de los ejecutivos y un presupuesto dedicado. El aumento de la escala y la integración en una amplia gama de procesos comerciales significa que los científicos de datos deben abordar los crecientes retrasos en los proyectos de IA y ML.

En este nivel, donde las solicitudes comerciales de modelos comienzan a llegar, Los científicos de datos se centran en acelerar la creación de modelos de ML y la priorización de casos de uso. Funcionan de manera cruzada, desde la ingestión de datos hasta la implementación del modelo.

Los desafíos en esta etapa están asociados con la creciente huella de IA y ML de la organización. La colaboración a menudo dificulta la eficiencia a medida que los equipos y los proyectos escalan. Como resultado, las organizaciones necesitan una plataforma estandarizada que permita una colaboración fluida entre científicos de datos, analistas comerciales, TI y otros grupos en toda la empresa.

Si su negocio opera a este nivel, es probable que aún necesite optimizar su fuerza laboral limitada. Una plataforma de nube empresarial que presenta un entorno unificado creado para la optimización continua puede ayudarlo a acelerar la creación, las pruebas y la experimentación con modelos de IA y reducir las demandas de sus profesionales de datos.

Si su negocio se encuentra en esta etapa, la automatización disponible a través de las plataformas de inteligencia artificial empresarial puede optimizar aún más su tiempo y presupuesto. Funciones como DataRobot Automated Machine Learning y Automated Time Series reducen los retrasos al aumentar la experiencia de sus científicos de datos y aplicar rápidamente modelos de pronóstico avanzados.

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Finalmente, las herramientas que agilizan la entrega y permiten pronósticos precisos a través de la automatización impulsarán el crecimiento y lo ayudarán a anticipar la demanda. Recorrerá un largo camino para amplificar significativamente la productividad de sus científicos de datos.

sistematización

Las organizaciones de este nivel han alcanzado una etapa avanzada de madurez de la IA. Con una sólida infraestructura de ML, estas empresas consideran implementar IA para todos los proyectos digitales. Los grupos de toda la empresa, incluido el diseño de aplicaciones y procesos, comprenden el valor de los datos. Por lo tanto, las aplicaciones impulsadas por IA pueden brindar beneficios en todo el ecosistema empresarial.

Es probable que las empresas en esta etapa cuenten con un equipo de ingenieros de ML dedicados a crear canalizaciones de datos, controlar versiones de datos y mantener operaciones, monitorear datos, modelos e implementaciones.

A estas alturas, los científicos de datos han sido testigos del éxito en la optimización de las operaciones internas y las ofertas externas a través de la IA.. Trabajan para volver a entrenar y optimizar los modelos de IA a medida que mitigan el sesgo del modelo para garantizar la equidad y alinearse con la ética corporativa. A medida que aumenta la huella interna de la IA, los equipos deben asegurar un modelo de gobernanza adecuado para mitigar el riesgo de conformidad con las reglamentaciones.

Las organizaciones de este nivel todavía enfrentan muchos desafíos. Mientras tanto, mantener la propiedad intelectual (PI) debido a la rotación de la fuerza laboral puede interrumpir los procesos y requerir una ingeniería inversa costosa y que requiere mucho tiempo.

Por último, los científicos de datos garantizan la gobernanza, la ética y la gestión de riesgos adecuadas de la IA para evitar efectos no deseados o imprevistos. Cuantas más organizaciones confíen en AI y ML, más riesgo experimentarán en relación con el cumplimiento normativo.

El tiempo y el presupuesto también son consideraciones cruciales. Una plataforma centralizada como DataRobot MLOps proporciona una solución única para implementar, monitorear, administrar y gobernar todos los modelos de producción. Puede reducir significativamente tanto el tiempo como la inversión que requiere la puesta en funcionamiento de su ML.

La tecnología también mitiga los problemas que surgen de la escala y la rotación. La optimización de la implementación con una plataforma MLOps unificada le ahorra tiempo y dinero a escala, manteniendo el máximo rendimiento, incluso a medida que crecen sus iniciativas de IA. Una plataforma empresarial con todas las funciones también ayuda a mantener su IP mediante el establecimiento de protocolos de gobierno sólidos, independientemente de las tasas de rotación de su personal.

Científicos de datos: el motor de una empresa impulsada por IA

Según la madurez de la IA de su organización, los científicos de datos pueden cubrir una amplia gama de responsabilidades y funciones. Su relevancia para su negocio depende de la etapa de su viaje de IA.

La rápida proliferación de IA y ML frente a la escasez de talento en ciencia de datos significa que la automatización es cada vez más importante. Cuando contratar más miembros del equipo es complicado, la automatización es su única opción para crecer.

Independientemente de la madurez de su programa de IA, elegir una plataforma holística ayudará a sus científicos de datos a acelerar la implementación y optimizar sus modelos para satisfacer las necesidades comerciales e impulsar los resultados.

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La próxima generación de IA

DataRobot AI Cloud es la próxima generación de IA. La plataforma unificada está diseñada para todos los tipos de datos, todos los usuarios y todos los entornos para brindar información comercial crítica para cada organización. DataRobot cuenta con la confianza de clientes globales en todas las industrias y verticales, incluido un tercio de Fortune 50. Para obtener más información, visite https://www.datarobot.com/.

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