La ciencia de datos nos está ayudando a entender y, sobre todo, a proponer soluciones viables para los problemas más complejos que como sociedad e industria enfrentamos actualmente. Sin importar el perfil o sector de las organizaciones, las áreas de TI han encontrado en la ciencia de datos una alternativa altamente efectiva para enfrentar los actuales desafíos y anticipar los mejores resultados posibles.

Desde 2016, el Big Data ya era sinónimo de reto, pues el volumen de datos manejados por las organizaciones reportaba un crecimiento sostenido anual del 300%. Y con la llegada del COVID-19, la capacidad de extraer información valiosa de los datos en bruto se volvió prioridad para todas las empresas.

Hoy, la ciencia de datos está jugando un rol fundamental en el análisis de la evolución e impacto que está teniendo la pandemia global sobre el comportamiento social, económico e incluso ambiental. Y será ella la que dicte a las organizaciones el rumbo respecto hacia dónde encaminarse a medida que las condiciones van cambiando.

¿Exactamente qué vuelve a la ciencia de datos tan valiosa para las empresas que están definiendo sus siguientes movimientos en esta nueva normalidad? Los elementos que combina para extraer información valiosa de los datos en bruto: herramientas tecnológicas –como la inteligencia artificial (IA), el machine learning y el procesamiento del lenguaje natural (PLN) –, métodos, procesos, algoritmos y sistemas científicos.

En el caso de la IA, los científicos de datos echan mano de ella para extraer valiosos insights de la información que tienen a su alcance. El poder de la IA es de tal magnitud que su implementación en la toma de decisiones marca la diferencia entre permanecer o salir del mercado en este nuevo contexto.

Como uno de los pilares de la ciencia de datos, el machine learning le permite a computadoras y sistemas aprender de lo que está oculto detrás de los datos y hacer predicciones que aseguren el avance del negocio. Esta capacidad de aprendizaje automático adquiere mayor relevancia a medida que la dinámica del mercado se transforma.

Junto con la visión por computadora que permite procesar imágenes, reconocer imágenes y detectar objetos, así como con funcionalidades como el pronóstico y la optimización, la IA se nutre de tal modo que refuerzan el rol del científico de datos y le da las herramientas necesarias para impulsar el crecimiento de la empresa bajo una nueva normalidad.

En el contexto en el que actualmente vivimos, combinar IA con machine learning permitirá a las empresas actuar de manera proactiva y con base en los comportamientos de compra de los consumidores, de la oferta y la demanda, del estilo de trabajo e incluso, de las transacciones financieras que se realizan. La forma tan radical en la que puede cambiar la realidad como la conocemos es tan abrumadora que solo en la ciencia de datos encontraremos las respuestas.

Un componente más que se une a la ciencia de datos es el procesamiento del lenguaje natural (PLN), que añade el entendimiento, la interacción y la comunicación entre seres humanos y máquinas. Por lo general, se emplea para extraer automáticamente insights de negocio críticos y nuevas tendencias de enormes cantidades de contenido estructurado y no estructurado.

El PLN es capaz de dividir el lenguaje en piezas elementales y de comprender las relaciones entre estas para explorar cómo funcionan juntas y así obtener un significado. La combinación de IA, machine learning, PLN, y el conocimiento en aspectos humanos puede plantear un nuevo método para afrontar problemas nuevos y existentes.

Los beneficios que la ciencia de datos ofrece a las empresas son enormes, especialmente cuando se trata de conocer qué está pasado por la mente de los consumidores en épocas de incertidumbre como la actual. Sin duda, la ciencia de datos es y será la que guíe a los tomadores de decisiones de las empresas a partir de ahora.