El futuro de la ciencia de datos y el aprendizaje automático
Gartner apunta hacia tendencias como la inteligencia centrada en datos, perimetral y responsable.
El mundo está girando hacia la inteligencia artificial (IA), con la creciente popularidad de la IA generativa. Y esto marca el futuro de la industria de ciencia de datos y el aprendizaje automático, conocida como DSML.
“DSML evoluciona desde un simple enfoque en modelos predictivos hacia una disciplina más democratizada, dinámica y centrada en datos”, declara Peter Krensky, analista director en Gartner, que opina que, “si bien los riesgos potenciales son emergentes, también lo son las muchas capacidades nuevas y casos de uso para los científicos de datos y sus organizaciones”.
Entre las tendencias más notables en esta área, Gartner destaca algunas como la popularización de los ecosistemas de datos en la nube o una inversión acelerada en IA.
La consultora cree que el año que viene la mitad delas implementaciones de nuevos sistemas en la nube se basarán en un ecosistema de datos en la nube en vez de en soluciones puntuales integradas de forma manual.
Algo más adelante, a finales de 2026, deberían haberse invertido más de 10 000 millones de dólares en startups basadas en grandes modelos de IA entrenados con grandes cantidades de datos.
Otras tendencias son la IA centrada en datos, la IA perimetral para el procesamiento de datos en el punto de creación y la IA responsable.
Así, por ejemplo, la previsión es que en 2024 un 60 % de los datos para IA sean sintéticos y ayuden a simular la realidad, escenarios futuros y eliminar riesgos. En 2025, más del 55 % de los análisis de datos por redes neuronales profundas debería suceder en el punto de captura en sistemas edge.
