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Opinión

¿Ha terminado finalmente la era dorada de la ciencia de datos?

Imagen de iStock

Si está leyendo este artículo, probablemente ya tenga un trabajo en la industria de datos o esté buscando ingresar a este campo.

Y con todos los avances que se han realizado en el campo de la IA generativa durante el año pasado, a usted le preocupa si los trabajos de ciencia de datos se automatizarán.

Hace un año, me habría burlado de cualquiera que mencionara siquiera la posibilidad de automatizar mi trabajo de ciencia de datos.

De hecho, incluso escribí un artículo completo burlándose de la idea de que la IA alguna vez podría reemplazar a los científicos de datos; es decir, escribimos código, construimos modelos de aprendizaje automático, analizamos datos y descomponemos información compleja para partes interesadas no técnicas.

Nuestro trabajo es difícil. Estas habilidades tardan años en perfeccionarse. La IA podría mejorar la eficiencia y la colaboración entre los equipos de datos, pero no podría reemplazar el trabajo real que estábamos haciendo.

Sin embargo, la publicación de blog anterior se escribió antes del lanzamiento de ChatGPT.

Desde entonces, hemos sido testigos de avances que cambian paradigmas en el campo de la IA generativa.

En este artículo, reevaluaré mi postura sobre el futuro de la ciencia de datos basándose en los desarrollos existentes en el campo de la IA generativa.

Con base en mi extensa investigación y los conocimientos de expertos de la industria, presentaré una variedad de puntos de vista que explican por qué ChatGPT podría reemplazar a los científicos de datos, así como las razones por las que puede que no.

Examinaré ambos lados del debate y dejaré que usted, el lector, tome una decisión informada sobre si la IA generativa dejará obsoletos a los científicos de datos.

Si prefieres un formato de video, mira esto: