El avance tecnológico y la digitalización de las empresas es algo inevitable. Así, la ciencia de datos e inteligencia artificial se convierten en disciplinas cada vez más importantes para las empresas y negocios. Formarse en ambos aspectos puede asegurar un futuro lleno de grandes expectativas y estabilidad económica. Sobre todo, porque son conocimientos cada vez más solicitados en el campo laboral. 

Muchas universidades de España ya cuentan con especializaciones dirigidas a ambos campos. Por lo que, si quieres saber un poco más sobre ellos, podrás descubrir todo lo necesario en unos momentos.

¿Qué es la ciencia de datos e inteligencia artificial? 

Formarse en ciencia de datos puede conducir, inevitablemente, a aprender sobre inteligencia artificial. Puesto que ambos conocimientos representan el futuro en aspectos comerciales y avances tecnológicos. 

Pero, es importante entender que ambos campos son totalmente distintos y difieren en muchos aspectos. Para comprenderlo mejor, es necesario conocer el concepto de cada uno por separado.

Ciencia de Datos 

Dicho de forma simple, la ciencia de datos o Data Science es un proceso en el que se puede extraer información útil a partir de datos no estructurados. Es una combinación de varios campos, como la informática, la estadística, y los procesos o métodos científicos. Estos últimos servirán para sacar conclusiones de la enorme cantidad de datos no procesados.

Su relevancia en el campo laboral reside en su capacidad de revolucionar el sector de las tecnologías más recientes. Más que nada, porque le permite a las empresas y compañías tomar decisiones más acertadas a partir de los datos obtenidos. 

Esta información contiene un valor altísimo para los negocios. Así, se sigue la premisa de que, a mayor cantidad de datos recolectados, más beneficios se conseguirán con ellos.

Un científico de datos calificado debe manejar una gran cantidad de conceptos y tecnologías. Entre ellos, se encuentra el término “machine learning” y, por supuesto, el de inteligencia artificial. 

Inteligencia artificial (IA)

La IA puede definirse como la suma de algoritmos informáticos que tienen como objetivo imitar el comportamiento humano. Por su parte, está diseñada para aprender a medida que van interactuando con personas (en ocasiones, con otras IA). Esto les permite mejorar su capacidad para la resolución de problemas, a medida que van recolectando más información o datos. 

En esencia, la inteligencia artificial es un producto desarrollado para que las máquinas puedan leer, entender y, finalmente, aprender. Todo con el fin de optimizar la toma de decisiones y aumentar la rapidez de sus respuestas. Dicha “frialdad” para actuar sería imposible de lograr por los seres humanos. 

Entonces, es aquí donde radica la importancia de la inteligencia artificial: La automatización. Aunque parezca imperceptible, la IA se encuentra en todos lados. En el teclado del móvil, en los asistentes virtuales, las sugerencias del navegador, páginas web, y más. Es un campo laboral en el que, difícilmente, no hay trabajo que hacer.

Diferencias entre la ciencia de datos e inteligencia artificial

Una vez que se conoce el significado de cada concepto, es posible diferenciar con mayor precisión entre la ciencia de datos e inteligencia artificial conforme a su aplicación: 

• La Data Science consiste en realizar análisis, predicciones y visualizaciones previas al procesamiento. Mientras que, con la IA, se puede implementar un modelo previsivo para adelantarse a los sucesos. 
• La ciencia de datos se ocupa de la recolección, uso y análisis de los datos. En cambio, la IA se ocupa del machine learning. 
• Cuando se trabaja en ciencia de datos, se emplean herramientas como Python o R. Por su parte, la inteligencia artificial emplea programas o entornos de desarrollo como TensorFlow o Kaffe.

Colocando todos los puntos en contexto, la ciencia de los datos se creó para hallar patrones o tendencias ocultas dentro de los datos. Siendo su objetivo principal extraer esta información, ordenarla y darle sentido. Pero, la inteligencia artificial se desarrolla para manejar estos datos de forma autónoma, permitiendo que el algoritmo trabaje solo, sin intervención de los humanos.

¿Cómo se relacionan ambos campos? 

La ciencia de datos y la inteligencia artificial son diferentes en muchos aspectos. Sin embargo, ya se ha adelantado que la combinación de ambas es el futuro del campo laboral. La recolección y análisis de datos muchas veces resulta en la creación de IA que permiten automatizar procesos. 

Y aunque ambas funcionan muy bien separadas, lo cierto es que juntas pueden lograr grandes resultados. Esto es un hecho que no ha pasado desapercibido por grandes empresas y negocios, apostando cada vez más por personas que sepan desenvolverse en estos campos. Es por esta razón que la ciencia de datos e inteligencia artificial es la carrera del futuro.