5 formas únicas de utilizar la IA en el análisis de datos

La inteligencia artificial se está generalizando rápidamente en muchas aplicaciones. Pero, ¿cómo ayuda realmente en el análisis de datos?

En este artículo, veremos cinco formas únicas de utilizar la IA en el análisis de datos. Cada uno de estos métodos implica diferentes herramientas de uso habitual sobre el terreno, por lo que puede aplicarlos de forma rápida y sencilla.

Siga leyendo para descubrir cuáles son estos métodos únicos.

¿Qué es la IA en el análisis de datos?

En esencia, la IA en el análisis de datos es la aplicación de la inteligencia artificial (IA) para analizar grandes conjuntos de datos. Esto permite a los analistas y científicos de datos descubrir tendencias y obtener información sobre el comportamiento de los consumidores u otros conjuntos de datos. Mediante potentes algoritmos de aprendizaje automático, la IA puede ayudar a dar sentido a cantidades ingentes de información de forma rápida y precisa.

La importancia de la IA en el análisis de datos

Para que entienda mejor por qué es importante utilizar la IA en el análisis de datos, veamos algunas de las ventajas que aporta.

1. Rapidez y eficacia

Las herramientas de IA pueden procesar los datos mucho más rápido que los humanos, lo que significa que la información que se obtiene de los análisis es más rápida y precisa. Esto facilita que las organizaciones tomen decisiones y actúen en consecuencia con rapidez.

Los humanos tampoco pueden recordar por completo todos los comandos o sintaxis de las distintas bibliotecas de análisis de datos. Un asistente de IA puede ayudarte a buscar rápidamente estos comandos e incluso sugerirte enfoques alternativos para tu análisis.

2. Comprobación de hechos y validación

Con las herramientas de IA, puede detectar rápidamente incoherencias en sus datos.

Por ejemplo, si los resultados analíticos no están sincronizados con lo esperado, un chatbot de IA puede ayudar a investigar por qué puede ser. Además, algunos modelos de IA pueden incluso señalar errores o problemas potenciales antes de que se produzcan.

3. Democratización de los datos

Además, la IA puede proporcionar un acceso más democratizado a los datos. Puede obtener más información sobre la democratización de datos en otro artículo.

Mediante el uso del procesamiento del lenguaje natural (PLN) en los chatbots de IA, las empresas pueden permitir a los usuarios medios no informáticos analizar grandes conjuntos de datos y extraer rápidamente información clave.

Esto facilita a los usuarios menos experimentados el acceso a conjuntos de datos complejos sin tener que dominar el lenguaje técnico asociado a la ciencia de datos.

4. Generación automática de informes

Gracias a la IA, las empresas pueden automatizar el proceso de generación de informes. En lugar de crear manualmente informes para cada análisis individual, las herramientas de IA pueden generar informes de forma automática y rápida.

Estos informes automatizados garantizan que todos los empleados tengan acceso a la misma información en el momento oportuno, independientemente de su ubicación o procedencia.

5 formas únicas de utilizar la IA en el análisis de datos

En otro artículo analizaremos si la IA sustituirá a la programación. En él, llegamos a la conclusión de que lo más probable es que la IA complemente a quienes trabajan en análisis de datos y programación. Estas son algunas de las formas de utilizar la IA en el análisis de datos:

1. Generación de código y depuración de errores

En primer lugar, lo más probable es que utilices la IA para generar código o depurar errores en el análisis de datos. Esto resulta especialmente útil para tareas complejas, como la visualización de grandes conjuntos de datos y la creación de modelos de aprendizaje automático.

Algunos de los asistentes de codificación de IA más comunes que puedes utilizar son el Asistente de IA de DataLab, el Asistente de Anaconda, Jupyter AI y GitHub Copilot.

Para generar código, podrá utilizarlos para crear bloques de código para su análisis. Por ejemplo, puede consultar la IA de Jupyter desde sus entornos de programación en Python siempre que ejecute el núcleo IPython.

Además, si has escrito algún código más complejo por tu cuenta y tienes problemas para explicarlo en texto, puedes pedirle a la IA que comente tu código por ti. De este modo, podrá ahorrar tiempo rápidamente en el tedioso proceso de documentación.

También puedes hacer que la IA te proporcione complementos de código, en los que puedes empezar a escribir una función y hacer que la IA complete el resto del código basándose en la información que hayas incluido en tu comentario.

Estas herramientas también son capaces de depurar los errores que encuentres, por lo que el proceso de búsqueda de una solución se acorta enormemente.

Si eres usuario de Excel, Microsoft 365 Copilot también puede ayudarte a crear fórmulas y macros.

2. Explicar el análisis y la información

En el análisis de datos, a veces es necesario explicar las ideas y profundizar en los datos para extraer información empresarial real. Ahí es donde una IA puede ayudar.

Utilizando herramientas de IA para el análisis de datos como Tableau GPT, puede explicar rápidamente que un punto de datos específico de un gráfico se está comportando de una determinada manera y proporcionar información más profunda al respecto.

Por ejemplo, puede hacer preguntas directas como:

• "¿Por qué disminuyeron las ventas en marzo?"
• "¿Cuál puede ser la causa del pico de usuarios?"
• "¿Cuál es nuestro mejor trimestre de ingresos del año?".

A continuación, el chatbot de IA analizará sus conjuntos de datos para identificar tendencias y correlaciones que puedan ofrecerle respuestas a sus preguntas.

Esta función también podría utilizarse para otros fines, como el análisis exploratorio de datos al encontrar un nuevo conjunto de datos o base de datos en su proyecto de análisis de datos.

3. Creación de datos sintéticos

Otra aplicación útil de la IA en el campo de la analítica es la producción de datos sintéticos. De hecho, según un informe de Gartner, se prevé que en 2030 los futuros modelos de IA se entrenarán principalmente con datos sintéticos.

Infografía del informe Gartner - fuente

Esto puede ser especialmente útil para ingenieros de aprendizaje automático y científicos de datos.

Por ejemplo, se pueden generar conjuntos de datos de entrenamiento e introducirlos en modelos de aprendizaje automático. Esto puede hacerse mediante herramientas gratuitas como ChatGPT o de pago como Mostly AI o Gretel AI.

Así es más fácil probar distintos modelos y ver cómo funcionan con los datos generados. Esto es especialmente útil si necesita algunos conjuntos de datos de entrenamiento que son más difíciles de obtener, como diversas formas de medios de comunicación, incluidas imágenes y vídeos.

Otra forma en que la IA puede ayudar en el análisis de datos es mediante la imputación automática de datos. La imputación automatizada puede ayudar a rellenar conjuntos de datos con valores omitidos o valores atípicos con mayor precisión y rapidez.

4. Creación de cuadros de mando e informes

A continuación, la IA puede utilizarse para crear cuadros de mando e informes interactivos.

Por ejemplo, puede utilizar una herramienta basada en IA como Tableau GPT para agregar rápidamente datos de múltiples fuentes en un panel o informe fácil de usar.

Ni siquiera necesitas tener experiencia previa en el campo de la visualización de datos. Todo lo que tienes que hacer es seleccionar los datos que te gustaría incluir en la visualización, y la IA les dará formato automáticamente en un cuadro o gráfico fácil de usar.

Además, otra forma única de utilizar la IA para ayudar a crear gráficos atractivos es utilizar la IA Midjourney para generar algunas ideas llamativas para cuadros de mando relevantes para su análisis. Consulta nuestra guía sobre cómo utilizar Midjourney para obtener más información.

Estas ideas pueden servir de inspiración para crear cuadros de mando.

5. Introducción automática de datos a partir de imágenes

Por último, para todos los analistas de datos que utilizan con frecuencia Excel u otras hojas de cálculo, la IA puede utilizarse para automatizar el proceso de introducción de datos a partir de imágenes.

Esto resulta especialmente útil para recopilar grandes cantidades de datos de imágenes o documentos, ya que permite introducir rápidamente la información necesaria sin tener que hacerlo manualmente.

Herramientas como la función "insertar datos de una imagen" de Excel pueden ayudar con esta función. Utilizando visión por ordenador en el backend, puede convertir imágenes de datos tabulares en conjuntos de datos digitales que pueden ahorrarle mucho tiempo y esfuerzo.

Esta función es especialmente útil para las empresas del sector sanitario que necesitan procesar grandes cantidades de imágenes, como radiografías o resonancias magnéticas. La IA puede ayudar a estas empresas a extraer e introducir rápidamente la información crucial que se encuentra en estas imágenes con precisión y rapidez.

Tendencias futuras en IA y análisis de datos

La IA y el análisis de datos están estrechamente interrelacionados, y el futuro de ambos será probablemente el de una integración cada vez mayor. La IA será cada vez más importante para dar sentido a los datos, desde la búsqueda de patrones hasta la generación de ideas a partir de grandes conjuntos de datos.

Cabe esperar un mayor desarrollo de la generación automatizada de informes, así como un mayor uso de la PNL para permitir el envío de mensajes en un lenguaje natural que haga los datos más accesibles y comprensibles.

Además, la IA se convertirá en una fuerza aún mayor en la seguridad de los datos a medida que aumente la cantidad de datos personales almacenados por las empresas. Las herramientas de IA pueden identificar comportamientos sospechosos o patrones que podrían indicar actividades maliciosas, ayudando a proteger los datos de los usuarios frente a los ciberdelincuentes.

Conclusión

En resumen, el uso y la importancia de la IA en el análisis de datos seguirá siendo más habitual a medida que pase el tiempo por sus beneficios en velocidad, validación de datos, democratización de datos y automatización.

El futuro de la IA en el análisis de datos se presenta apasionante, con muchas herramientas y aplicaciones nuevas en constante desarrollo. Algunas de ellas son la codificación para el análisis de datos, la explicación de un hallazgo, la creación de datos sintéticos, la elaboración de cuadros de mando y la automatización de la introducción de datos.

Aprender a aplicar estas técnicas y herramientas le ayudará a seguir siendo relevante como profesional de los datos, ayudándole a hacer bien su trabajo. Con la IA de su lado, podrá abordar las tareas de análisis de datos con mayor eficacia y precisión.

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