Ciencia de datos e inteligencia artificial ¿Cuál es la diferencia?

En esta oportunidad presentamos la ciencia de datos e inteligencia artificial, dos disciplinas estrechamente relacionadas que se complementan entre sí.

Ambas son fundamentales en el ámbito de la transformación digital y están siendo utilizadas en diversas áreas como la medicina, la industria, el comercio, entre otros.

La ciencia de datos y la IA trabajan juntas para convertir los datos en conocimiento y tomar decisiones más inteligentes y basadas en evidencia.

¿Qué es la Inteligencia Artificial y cómo se conecta con la ciencia de datos?

La Artificial es una subdisciplina de la informática centrada en construir computadoras con inteligencia flexible capaces de resolver problemas, mientras que la ciencia de los datos contribuyen a este desarrollo, puesto que utilizan herramientas de algoritmos.

La IA se utiliza ampliamente en aplicaciones cotidianas con las que interactúa la gente con un análisis del código genético para detectar condiciones médicas y más. Los científicos de datos contribuyen al crecimiento y desarrollo de la IA.

Los científicos de datos también utilizan la IA como herramienta para comprender los datos e informar la toma de decisiones comerciales.

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Por lo tanto, la ciencia de datos es fundamental para la IA, ya que proporciona los datos necesarios para entrenar y mejorar los modelos y algoritmos de Inteligencia Artificial. Los científicos de datos se encargan de procesar y limpiar los datos, seleccionar las variables relevantes y crear modelos que puedan hacer predicciones y tomar decisiones basadas en los datos. Sin datos de calidad y una buena comprensión de los mismos, la IA no puede funcionar correctamente.

¿Qué es el aprendizaje automático y cómo se conecta con la ciencia de datos?

El aprendizaje automático es un subcampo de la IA que le permite obtener conocimientos para poder actuar como humanos y realizar tareas similares a las humanas utilizando datos.

El aprendizaje automático es una parte fundamental de la ciencia de datos, ya que proporciona herramientas y técnicas para analizar y extraer conocimiento de los datos. Los científicos de datos utilizan algoritmos de aprendizaje automático para procesar grandes volúmenes de datos y descubrir patrones, relaciones y tendencias que pueden ser utilizados para tomar decisiones informadas.

Cuando se aplica el aprendizaje automático en el contexto de la ciencia de datos, se busca utilizar los datos disponibles para crear modelos que puedan comprender y predecir ciertos comportamientos o resultados. Estos modelos pueden ser utilizados para identificar patrones en los datos, hacer clasificaciones, realizar análisis de tendencias, recomendaciones personalizadas, entre otros.

¿Cuál es la diferencia entre el aprendizaje automático y la IA?

El aprendizaje automático (machine learning, en inglés) y la inteligencia artificial (IA) están relacionados, pero son conceptos distintos.

Inteligencia Artificial (IA):

La IA se refiere al desarrollo de algoritmos y sistemas que pueden realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Estas tareas incluyen el reconocimiento de patrones, la resolución de problemas, la comprensión del lenguaje natural, la toma de decisiones y la percepción visual, entre otras.

Aprendizaje Automático (Machine Learning, ML):

El aprendizaje automático es un subconjunto de la IA y se centra en el desarrollo de algoritmos y modelos que permiten a las computadoras aprender patrones y tomar decisiones basadas en datos sin intervención humana directa. En lugar de programar explícitamente reglas para realizar una tarea, el sistema de aprendizaje automático utiliza datos para entrenarse y mejorar su rendimiento con el tiempo.

¿Cómo funcionan juntos la ciencia de datos, la IA y el ML?

Fundamentalmente, las máquinas no pueden esperar imitar los procesos cognitivos humanos sin información, y los científicos de datos tienen la tarea de “alimentarlas” con datos empíricos precisos y modelos estadísticos que permitan a las máquinas aprender de forma autónoma. Al mejorar constantemente el aprendizaje automático, la sociedad se acerca más a la realización de una verdadera IA.

Trabajando en conjunto, los algoritmos de aprendizaje automático y los científicos de datos pueden ayudar a los minoristas y las organizaciones de fabricación a brindar un mejor servicio a los clientes a través de sistemas mejorados de control de inventario y entrega. También hacen posible la tecnología de chatbot conversacional, mejorando constantemente el servicio al cliente y el soporte de atención médica y haciendo posible la tecnología de reconocimiento de voz que controla los televisores inteligentes.

Así, la combinación de ciencia de datos, aprendizaje automático e inteligencia artificial también sustenta la mejor ciberseguridad y detección de fraude de su clase. Todos los días se realizan nuevos desarrollos como ChatGPT y otros avances en IA generativa.

Comparación de datos, IA y aprendizaje automático

Inteligencia artificial	Aprendizaje automático	Ciencia de los datos
Aprendizaje automático.	Subconjunto de la Inteligencia Artificial.	Diversas Operaciones de Datos.
Utiliza lógica y árboles de decisión	Utiliza modelos estadísticos.	Se ocupa de datos estructurados y no estructurados.
Busca desarrollar sistemas inteligentes que puedan imitar la inteligencia humana.	Busca entrenar a las máquinas para que puedan aprender de los datos y mejorar su rendimiento automáticamente.	Busca descubrir patrones y tendencias en los datos para tomar decisiones informadas y resolver problemas complejos.
Se enfoca en desarrollar sistemas que puedan simular la inteligencia humana.	Se enfoca en desarrollar algoritmos y modelos que permiten a las máquinas aprender y mejorar automáticamente a través de la experiencia y los datos.	Se enfoca en el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos para descubrir patrones, tendencias y relaciones que puedan ser utilizados para tomar decisiones informadas.
Combina grandes cantidades de datos mediante procesamiento iterativo y algoritmos inteligentes para ayudar a las computadoras a aprender automáticamente.	Utiliza programas eficientes que pueden utilizar datos sin que se les indique explícitamente que lo hagan.	Funciona obteniendo, limpiando y procesando datos para extraerles significado con fines analíticos.
Metodología de predicción, clasificación, regresión, reconocimiento de patrones.	Metodología de aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado, aprendizaje por refuerzo.	Extracción, transformación y carga de datos (ETL), modelado de datos, análisis exploratorio de datos, visualización de datos.
Herramientas populares que utiliza la IA son: Tensor Flow Scikit Aprende Keras	Para utilizar ML: Amazon Lex IBM Watson Estudio de aprendizaje automático de Microsoft Azure	Herramientas populares utilizadas por la ciencia de datos son: SAS Apache Spark MATLAB
Asistentes virtuales, chatbots, sistemas de recomendación, robots inteligentes.	Predicciones de precios de acciones, procesamiento de lenguaje natural, reconocimiento de voz, detecciones de fraude.	Marketing digital, análisis de la calidad en programas de salud, análisis del rendimiento de los estudiantes, pronóstico de ventas, análisis de satisfacción del usuario.