Hemos sido testigos de un crecimiento exponencial de la inteligencia artificial (IA). Chatbots conversacionales, algoritmos predictivos y modelos generativos de lenguaje han capturado la atención del mundo, eclipsando, en cierta medida, la discusión sobre la analítica de datos. Sin embargo, ¿significa esto que la analítica está perdiendo relevancia? En PRAXIS-CORP, creemos que es importante hacer una pausa y analizar esta aparente paradoja.
La analítica: el cimiento de la IA
Es fundamental recordar que la inteligencia artificial, en su esencia, es un conjunto de algoritmos y modelos estadísticos diseñados para aprender de los datos y tomar decisiones basadas en esa información. La analítica de datos, por su parte, se encarga de recopilar, limpiar, transformar y analizar esos datos. En otras palabras, la analítica es el cimiento sobre el que se construye la IA.
¿Por qué parece que la analítica ha quedado en segundo plano?
La analítica sigue siendo fundamental
A pesar de estos cambios, la analítica sigue siendo esencial para el éxito de cualquier iniciativa de IA. Aquí te explicamos por qué:
La analítica y la IA: un binomio inseparable
En lugar de ver la IA y la analítica como competidoras, debemos entenderlas como complementarias. La IA nos permite automatizar tareas y obtener insights más profundos de los datos, mientras que la analítica nos proporciona las herramientas para comprender y actuar sobre esos insights.
¿Cuál es el futuro de la analítica?
Creemos que la analítica continuará siendo una disciplina fundamental, pero evolucionará de la mano de la IA. En el futuro, veremos una mayor integración de ambas disciplinas, dando lugar a nuevas herramientas y técnicas que nos permitirán extraer un valor aún mayor de los datos.
En PRAXIS, te ayudamos a:
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