Cinco formas innovadoras de aprovechar la inteligencia artificial y análisis de datos
Se discute a menudo si la IA reemplazará a la programación, concluyendo que lo más probable es que la IA complemente a los profesionales del análisis de datos y la programación. A continuación, te presentamos algunas maneras de utilizar la inteligencia artificial y análisis de datos:
1. Generación de código y depuración de errores
La IA es una herramienta poderosa para generar código y depurar errores en el análisis de datos. Esta tecnología es especialmente útil en tareas complejas, como la visualización de grandes conjuntos de datos o la creación de modelos de aprendizaje automático. Entre los asistentes de codificación más comunes están DataLab AI Assistant, Anaconda Assistant, Jupyter AI y GitHub Copilot.
Con estos asistentes, puedes generar bloques de código directamente para tu análisis. Por ejemplo, Jupyter AI puede integrarse en entornos de programación en Python, permitiendo que los usuarios ejecuten el núcleo IPython con facilidad. Además, si te encuentras con código complejo y necesitas documentarlo, la IA puede automatizar la creación de comentarios, ahorrándote tiempo en la documentación.
Otra capacidad interesante es la autocompletación de código: puedes empezar a escribir una función y la IA se encargará de completarla basándose en la información disponible. Además, la IA también puede depurar errores, lo que acelera significativamente el proceso de resolución de problemas. Para usuarios de Excel, Microsoft 365 Copilot puede ayudar a crear fórmulas y macros de manera más eficiente.
2. Interpretación de análisis y datos
En el análisis de datos, a menudo es necesario interpretar y profundizar en los datos para obtener información valiosa para el negocio. Aquí es donde la IA puede ser de gran ayuda. Con herramientas como Tableau GPT, puedes rápidamente identificar comportamientos específicos de los datos y obtener análisis detallados.
Por ejemplo, podrías preguntar:
- «¿Por qué disminuyeron las ventas en marzo?»
- «¿Cuál es la causa del pico de usuarios?»
- «¿Cuál es nuestro mejor trimestre de ingresos del año?»
El chatbot de IA analizará los datos, identificando tendencias y correlaciones que respondan a estas preguntas. Esta función también es útil para el análisis exploratorio de datos, facilitando la comprensión de nuevos conjuntos de datos en tus proyectos.
3. Generación de datos sintéticos
Una aplicación clave de la IA en la analítica es la creación de datos sintéticos. De acuerdo con Gartner, para 2030, los modelos de IA se entrenarán principalmente con datos sintéticos, lo que resulta muy útil para ingenieros de aprendizaje automático y científicos de datos.
Infografía del informe Gartner – fuente
Puedes generar conjuntos de datos de entrenamiento e introducirlos en modelos de aprendizaje automático usando herramientas como ChatGPT o plataformas pagas como Mostly AI y Gretel AI. Esto facilita la experimentación con distintos modelos y su rendimiento con datos generados, lo cual es especialmente útil cuando se necesitan conjuntos de datos difíciles de obtener, como imágenes y vídeos.
Además, la IA también puede ayudar en la imputación automática de datos, llenando conjuntos de datos con valores omitidos o atípicos de manera precisa y rápida.
4. Creación de dashboards e informes
La IA también facilita la creación de dashboards e informes interactivos. Con herramientas como Tableau GPT, puedes integrar datos de múltiples fuentes en un panel o informe fácil de usar sin necesidad de experiencia previa en visualización de datos. Solo debes seleccionar los datos que deseas visualizar y la IA se encargará del resto.
Otra manera interesante de utilizar la IA es en la creación de gráficos atractivos. Herramientas como Midjourney pueden inspirarte con ideas visuales para tus dashboards, aportando un toque creativo y relevante a tus análisis.
5. Automatización de la entrada de datos desde imágenes
Para analistas de datos que trabajan frecuentemente con Excel u otras hojas de cálculo, la IA puede automatizar la entrada de datos a partir de imágenes, lo que es particularmente útil para procesar grandes volúmenes de información. Por ejemplo, la función «insertar datos desde una imagen» de Excel, mediante visión por ordenador, convierte datos tabulares en conjuntos digitales, ahorrando tiempo y esfuerzo.
Esto es especialmente valioso en sectores como el sanitario, donde la IA puede procesar grandes cantidades de imágenes, como radiografías o resonancias magnéticas, extrayendo e ingresando información crítica con rapidez y precisión.
Tendencias futuras en la inteligencia artificial y análisis de datos
La relación entre IA y análisis de datos está en constante evolución, y el futuro probablemente verá una integración aún más profunda entre ambas. La IA será fundamental para interpretar datos, identificar patrones y generar insights a partir de grandes volúmenes de información.
Se espera un avance en la generación automática de informes y en el uso de procesamiento del lenguaje natural (PLN) para hacer que los datos sean más accesibles y comprensibles. Además, la IA jugará un papel clave en la seguridad de los datos, ayudando a identificar comportamientos sospechosos o actividades maliciosas, protegiendo la información de los usuarios.
Conclusión sobre la inteligencia artificial y análisis de datos
En resumen, la IA está llamada a ser una herramienta indispensable en el análisis de datos, ofreciendo velocidad, precisión y automatización en múltiples aspectos. Con la constante evolución de estas herramientas, los profesionales del análisis de datos tendrán a su disposición nuevas formas de mejorar sus procesos y resultados.
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