Conozca la ciencia de datos y la inteligencia artificial

La ciencia de datos y la inteligencia artificial están de moda. Pero estos términos no significan lo mismo. ¿Qué son y cómo deben utilizarlas las organizaciones para obtener el máximo valor estratégico?

¿Qué es la ciencia de datos? La ciencia de datos es un proceso continuo de recopilación de grandes cantidades de datos para observar, elaborar y hacer pruebas a modelos (o supuestos). Esta combinación de programas, estadísticas, experiencia en el sector, cálculos y visualizaciones ayuda a encontrar patrones y tendencias ocultas en los datos de su empresa para apoyar la toma de decisiones informadas y predictivas.

¿Qué es la inteligencia artificial? La IA, un subconjunto de la ciencia de datos, es una colección de programas y algoritmos que utiliza el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo para simular la inteligencia humana. Los algoritmos de la IA aprenden, razonan y se autocorrigen para realizar acciones autónomas y resolver problemas a medida que van captando más datos. La IA puede traducir, comprender el discurso y tomar decisiones de forma autosuficiente, con lo cual le ayuda a automatizar tareas repetitivas o a innovar estratégicamente en productos y servicios.

Ciencia de datos

Objetivo: Seleccionar datos para encontrar patrones y tendencias ocultos.

Impulsada por: técnicas estadísticas y análisis de datos que encuentran patrones de datos para tomar decisiones informadas.

Se utiliza para:
  • Identificar patrones y tendencias.
  • Proporcionar información estratégica estadística.
  • Realizar cálculos o procesamiento matemático rápidos.
  • Proporcionar análisis predictivos.

Inteligencia artificial

Objetivo: aprovechar los datos para simular la inteligencia humana.

Impulsada por: el aprendizaje automático y aprendizaje profundo para imponer inteligencia (usando datos) a fin de responder como humanos.

Se utiliza para:
  • Automatizar tareas repetitivas.
  • Precision
  • Tomar decisiones lógicas no emocionales.
  • Elaborar análisis de riesgos.

El uso eficaz de una combinación de ciencia de datos e IA permite obtener experiencias personalizadas, mejores operaciones y toma de decisiones con confianza.

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“La función es más que la forma” es una idea importante para considerar cuando se trata de aplicar con éxito la ciencia de los datos y la IA en su organización. Para que los datos se conviertan en uno de sus activos más valiosos, debe identificar las prioridades estratégicas de su organización y luego determinar cómo los datos, la analítica y la IA le ayudan a alcanzar sus objetivos específicos, como:

  • Atraer y retener a los clientes leales.
  • Mantener a sus empleados contentos y comprometidos.
  • Diferenciar sus productos y servicios.
  • Optimizar sus operaciones.
  • Identificar tendencias que permitan una toma de decisiones confiable.

Liderar su organización con una estrategia de datos garantiza que usted impulse el valor de la organización, independientemente de su objetivo. Mientras se prepara para aprovechar los datos y la inteligencia artificial, considere esta recomendación:

  • Adelántese al cambio y prepárese para que se acelere. Las organizaciones deben tener implementadas las métricas de talento, procesos y desempeño que garanticen una implementación efectiva de la tecnología, aumenten la agilidad y resiliencia, e impulsen una mayor innovación.
  • No espere que sea fácil. Aprovechar la ciencia de los datos e integrar la IA y las tecnologías habilitadas para IA en toda su organización requiere un plan claro para las herramientas, la gobernanza de los datos, las habilidades y la liderazgo, así como tener una idea clara de qué barreras puede enfrentar a lo largo del proceso.
  • Comprenda que la transformación implica más que la tecnología y comienza por la alta dirección. La IA presenta uno de los grandes desafíos para el liderazgo de nuestro tiempo. La transformación comienza por la alta dirección, ya que los líderes sénior deben gestionar el cambio en cada fase de implementación, aprovechar las asociaciones y aplicar las prácticas recomendadas específicas de la función y la industria.
  • Mantenga el compromiso con la ética y la transparencia a cada paso. Las organizaciones deben implementar programas de gobernanza de datos y ética de IA para revisar todos los proyectos de IA, y expresar tanto los resultados deseados como los posibles resultados no deseados, garantizar la trazabilidad y transparencia de la IA, así como realizar auditorías con frecuencia para garantizar que los resultados estén alineados con sus objetivos a medida que las tecnologías de IA continúan aprendiendo.
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