Inteligencia artificial ética y analítica de datos democratizada, tendencias para 2023
Además de escribir código, los perfiles de Data Science tendrán que mejorar sus conocimientos sobre sectores como el ‘retail’, la banca o la sanidad.
Sacar valor a los datos es un desafío que las compañías tienen por delante. Fenómenos como blockchain, los eSports y la simulación contribuyen a la explosión de los datos, lo que intensifica la necesidad del análisis.
Así lo contempla SAS, que ve el potencial de cierta tecnologías como una de las grandes tendencias para 2023. “Las tecnologías emergentes“, dice, “serán el futuro de la innovación“, ya que “pueden ofrecer oportunidades para reimaginar la forma en que resolvemos problemas complejos e incluso escalar la observación humana y la toma de decisiones”.
A medida que se popularice la inteligencia artificial, “la confianza en ella gracias a su explicabilidad será una de las máximas prioridades”, añade SAS, que cree que “los marketplaces de modelos de inteligencia artificial serán también una de las novedades que permitirán a las empresas consumir e integrar fácilmente la inteligencia artificial en su negocio sin tener que crear y gestionar su ciclo de vida”.
Dos cuestiones para tener en cuenta durante los próximos meses son la “analítica democratizada para atraer a más profesionales formados en cada sector” y la “inteligencia artificial ética que evite sesgos”.
Además de saber cómo escribir código, los perfiles de Data Science tendrán que mejorar sus conocimientos sobre sectores concretos en los que trabajan, como retail, banca, seguros, sanidad y energía. Así podrán cumplir con las expectativas.
Es previsible que las organizaciones apuesten por herramientas modernas, abiertas y multilingües capaces de impulsar la productividad de la ciencia de datos y capacitar a los usuarios para tareas básicas.
En cuanto a la inteligencia artificial ética, SAS cree que la industria valorará “la posibilidad del sesgo positivo”. Serán las empresas las que se lacen previsiblemente a establecer normas antes de que lo haga la propia regulación.
