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“Entre el amanecer de la civilización y 2003 se crearon 5 exabytes de información, pero hoy generamos esa misma cantidad cada dos días”. Esta cita de Eric Schmidt, presidente ejecutivo de Google, es de 2011. En la actualidad, la cifra ronda los 0,33 zettabytes al día (328,77 millones de terabytes). En el mundo moderno, todo gira en torno a los datos; cada clic, deslizamiento, toque y visualización puede influir en decisiones de negocio. El verdadero reto está en gestionar el volumen y la velocidad a la que se generan.
La gestión de datos ha evolucionado al mismo ritmo que la generación de datos. Empezamos con bases de datos relacionales y procesos ETL; después llegaron el big data y los datos no estructurados, dando paso a canalizaciones automatizadas y data lakes. Aun así, la avalancha de datos no tiene fin. Los datos modernos son complejos, muy desestructurados, provienen de múltiples fuentes y superan la capacidad de la tecnología convencional. Por suerte, ahora contamos con la IA para resolver muchos de estos desafíos.
La IA lleva tiempo en boca de todos. Especialmente desde la llegada de la IA generativa, la tecnología está penetrando en todos los ámbitos de nuestra vida. Así que tiene todo el sentido aprovecharla también para gestionar datos.
Pero, ¿cómo está transformando la IA la gestión de datos? En este artículo, analizamos de cerca cómo influye la inteligencia artificial en la extracción, el mapeo, la calidad y el análisis de datos.
La unión de la IA y la gestión de datos
2023 aceleró la adopción de la IA con la irrupción de la IA generativa. Según la última encuesta de McKinsey, una de cada tres personas encuestadas afirma que la IA generativa se usa ya en al menos una función del negocio. El 40% de las organizaciones declara haber adoptado la IA y prevé aumentar su inversión en esta tecnología.
En cuanto a la adopción de la IA en la gestión de datos, conviene entender que las necesidades de datos también han cambiado. El intercambio de datos se está generalizando. Las organizaciones buscan descentralizar los datos y ofrecerlos como producto a clientes internos y externos. Además, con la creciente demanda de data fabric, el mercado quiere soluciones que permitan una integración de datos automatizada y aumentada.
La IA está muy bien preparada para responder a estos cambios. Desde la ingesta hasta el análisis, la IA puede abstraer la complejidad del proceso de gestión de datos y, con ello, acelerarlo.
Amazon es el ejemplo perfecto de cómo la adopción de la IA en la gestión de datos puede disparar los ingresos. El gigante del retail analiza puntos de datos como compras anteriores, gasto en el sitio, listas de deseos y ubicación geográfica, y utiliza IA y analítica predictiva para anticipar lo que necesitarán los clientes incluso antes de que lo sepan.
¿Qué ocurre entre bambalinas? ¿Cómo funciona la IA? Tecnologías como los algoritmos de aprendizaje automático aceleran tareas rutinarias como la depuración, la clasificación, el clustering y la detección de anomalías. Además, el procesamiento del lenguaje natural y el deep learning simplifican el análisis de texto, el análisis de sentimiento y el análisis de imágenes, entre otros.
Veamos paso a paso el proceso de gestión de datos para entender el impacto de la IA.
IA y extracción de datos
El primer paso en cualquier ciclo de gestión de datos es la extracción. Dadas las fuentes de datos desestructuradas como texto, PDF o imágenes, las herramientas tradicionales se quedan cortas. Al principio, se usaban herramientas basadas en plantillas, capaces de extraer automáticamente datos de documentos que seguían el mismo patrón. La IA ha eliminado la necesidad de esa uniformidad. Las herramientas de extracción de datos con IA usan procesamiento del lenguaje natural para identificar los campos que necesita un negocio. Por ejemplo, si una empresa quiere extraer información de clientes de facturas o pedidos de compra, basta con especificar los campos y la herramienta los extraerá, sea cual sea el formato.
IA y mapeo de datos
Una vez extraídos, los datos se mapean desde el origen hasta el destino. Antes, era un proceso manual que implicaba escribir código por parte de equipos de TI. Más tarde surgieron herramientas de mapeo sin código que permiten a los profesionales de datos visualizar y realizar mapeo de datos con arrastrar y soltar. Ahora, la IA ha transformado por completo este paso.
La inteligencia artificial permite descubrir automáticamente fuentes de datos, atributos y relaciones. Los algoritmos de aprendizaje automático analizan los datos existentes para identificar patrones y conexiones, reduciendo así el tiempo y el esfuerzo. Además, la IA simplifica el mapeo de esquemas gracias al reconocimiento de patrones y el análisis semántico para detectar similitudes entre esquemas dispares.
IA y calidad de datos
Aunque las empresas se han vuelto expertas en generar grandes volúmenes de datos, la calidad sigue siendo un problema. Según IBM, el coste anual de la mala calidad de los datos asciende a 3,1 billones de dólares en EE. UU. tan solo, lo que demuestra que la evolución del software de gestión de datos no ha sido suficiente. La IA puede cambiar este panorama.
Los algoritmos de IA pueden rastrear conjuntos de datos en busca de errores, incoherencias y anomalías y corregirlos al instante. Lo mejor es su capacidad para manejar datos faltantes: detectan valores ausentes y los imputan con estimaciones sin comprometer la precisión.
IA y análisis de datos
Quizá donde más aporta la IA es en el análisis de datos, el último paso del proceso. Con la llegada de GPT, han proliferado integraciones ligeras de PLN en la analítica. Las técnicas de PLN analizan datos textuales de fuentes como redes sociales, comentarios de clientes y documentos. La IA también puede agrupar datos similares con algoritmos de clustering.
Los árboles de decisión y el análisis de regresión son técnicas fundamentales en análisis de datos. Los modelos de aprendizaje automático impulsados por IA pueden construir fácilmente árboles de decisión complejos, incluso en conjuntos de datos multidimensionales.
Conclusión
El papel de la IA en la gestión de datos es innegable. No es solo una forma vistosa de analizar: es una necesidad. Hoy las empresas requieren insights en tiempo real, y la IA puede proporcionarlos. Su protagonismo no hará más que crecer.
Veremos avances hacia la Edge AI, es decir, el análisis y el cómputo en el propio punto de recogida de datos. Esta tecnología eliminará muchas tareas manuales y facilitará la gestión de datos.
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